回帰係数

係数は、式内の変数に掛ける数値です。たとえば、y = -3.6 + 5.0X₁ - 1.8X₂という式では、変数X₁とX₂をそれぞれ5.0と-1.8に掛けるので、5.0と-1.8が係数になります。

式内の係数のサイズおよび符号は、グラフに影響を与えます。単純な一次方程式（1つの変数xのみが含まれる）では、係数は線の傾きになります。

回帰式を計算してデータをモデル化すると、サンプルに基づいて各予測変数の係数が推定され、係数表に表示されます。たとえば、次の回帰式の出力では、次の係数表が表示されます。

この式では、焦点の位置、対日照量、および時刻に基づいて熱流束を予測します。この式の係数値は2番目の列に表示されます。

各係数は、X以外の予測変数がすべて一定の場合に、Xが1単位分増加したときの平均応答の変化量を予測します。たとえば回帰式で、変数「北」が1単位分増加して他の変数は変化しない場合、熱流量は平均で約22.95単位減少します。

係数のp値が、選択された有意水準（0.05など）よりも小さい場合、予測変数と応答の関係は統計的に有意になります。また、Minitabでは、式の定数の値が係数列に示されます。

信頼区間を使用すると、係数のパラメータの信頼性を評価できます。信頼区間が広くなるほど、推定値の精度は下がります。

1. 統計 > 回帰 > 回帰 > 回帰モデルの適合を選択します。
2. ダイアログボックスに入力します。
3. 結果をクリックします。
4. 結果の表示から拡張表を選択します。各ダイアログボックスでOKをクリックします。