回帰は、経済学で広く使用されている数学的予測手法です。グラフ上の点で表される一連の実験値から、研究対象の量の変化を最もよく再現する曲線、つまりすべての点を通過するか、可能な限りそれに近い曲線を計算しようとします。したがって、回帰は、実験的に得られた特定の数の点に「できるだけ近い」直線またはその他の数学的曲線を通過させる操作です。
信頼性の高い結果を得るために最もよく使用される方法の 1 つは、「最小二乗法」です。これにより、意図せずピースを無視して平均線を歪めないようにするために、平均線から遠く離れた点を大幅に考慮することができます。異例のデータ。この曲線の方程式があれば、内挿を実行して中間点の縦座標を計算するだけでなく、テスト変数が将来取る値を予測する外挿も実行できます。
相関関係を精緻化するために、スプレッドシートを使用すると、線形モデル ( Y = a * X + bという方程式を含む直線) だけでなく、対数モデルや指数モデルも使用できます。指数モデルは、変動が非常に速い現象を説明するために使用されます。ここでは、変数の増加はその値に比例します。