回帰と相関

今まで僕は、回帰と相関にどんな違いがあるかを説明できなかったんですが、教科書を読んでみてやっと分かりました。やっぱり日本語の教科書は分かりやすくていいですね。両方とも多次元のデータでの関係（relation）を示すものなのですが、どういった関係を示すのかが違います。以降では、簡単のために多次元データを２次元データx,yとします。

回帰（regression）は、xがyを決定することが明らかな場合の関係のことを言います。所得と貯蓄の関係などがその例です。

これに対して相関（relation）は、xとyがどちらがどちらを決定するとも言えず、対等な扱いである時の関係を言います。身長と体重などの関係は相関で見たほうがよい例です。

それぞれの関係の強さを見るために、回帰分析を行ったり、相関係数を計算したりします。どちらも多次元データの関係をつかむためには重要な分析です。