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「重回帰分析」で予測力を高める

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2017/09/07 08:00

 前回の「回帰分析で因果関係を分析する」では、因果関係に基づく予測に用いる分析方法として「回帰分析」をご紹介しました。今回は、予測力を高めるためにより多くの変数を用いる方法である「重回帰分析」と、その利用時の留意点をご紹介します。

今回の「人事データ活用入門」について(編集部)

 本記事は、人材育成や組織開発などの支援を行う株式会社リクルートマネジメントソリューションズの「連載・コラム」コーナーで、2017年8月7日に公開されたこちらの記事を、同社のご協力によりIT人材ラボへ転載しているものです。

重回帰分析とは

 図表1のように、複数の変数が1つの変数に及ぼす影響を分析する方法が「重回帰分析」です。

図表1:重回帰分析の概念図

 図表1の例では、予測に用いる独立変数の数は2つですが、「課長昇進後のパフォーマンス」の予測に用いることができる変数(例:入社時の適性検査の結果、資格の有無、研修受講履歴 など)が他にもあれば、3つ以上の独立変数を用いて分析を行うことができます。

※この続きは、会員の方のみお読みいただけます(登録無料)。


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