未来は再現できる_回帰分析が教えてくれる ー「努力と結果」をつなぐ見えない線②

 ■回帰分析って何なんだ？

回帰分析とは、たくさんの「点（データ）」の集まりの中から、その背後にある法則性やパターンを見つけ出し、それを1本の線として表す方法です。
この線は、単なる飾りではなく、「過去の出来事から未来を予測するための基準線」となります。
やり方はシンプルです。
まず、

X軸（横軸）に「原因と思われる指標」

Y軸（縦軸）に「結果」
を配置して散布図を作ります。

この時、1つ1つの点は「ある時点の事実」です。営業活動であれば、ある日の訪問件数とその日の受注件数。勉強であれば、ある日の学習時間と模試の得点。農業であれば、ある年の肥料の投入量と収穫量。恋愛であれば（少し恥ずかしいですが）LINEのやり取り頻度と次のデートまでの日数（たくさんの経験値が必要ですね）…そんな具合です。
そして、そのバラバラな点たちをもっともよく説明する1本の直線を引きます。これが「回帰直線」です。
この直線が示しているのは、「原因と結果のつながり方の平均的な傾向」です。
上向きの傾きなら「努力量が増えるほど結果も上がる」関係があり、傾きが小さいなら「努力を増やしても結果の伸びは限定的」ということになります。