2026/5/22
HARUKA
データを貼るだけで、どの要因が結果に一番影響しているかを自動で可視化。残差診断まで対応した、ブラウザ完結の重回帰分析ツールです。
AYAKO
サンプルデータボタンを押すだけで試せます。初めての方もまずは動かして感覚をつかんでみてください！
このページについて
Excelのデータを貼り付けるだけで、目的変数（予測したい結果）に対して各説明変数（要因）がどの程度影響しているかを標準化係数で比較・可視化します。
特徴 1
Excelからデータをコピー＆ペーストするだけ。目的変数と説明変数を選んで「分析を実行」するだけで影響度グラフを即描画。
特徴 2
結果を日本語で自動解釈。R²の段階評価・最大影響変数・有意でない変数の指摘を自動生成します。
特徴 3
詳細統計（重回帰式・t値・p値）、残差診断（残差 vs 予測値・ヒストグラム・Q-Qプロット）まで対応。
特徴 4
初学者向けの説明バルーンを随所に配置。「R²って何？」「残差って何？」「プラス要因とは？」をその場で確認できます。
免責事項・動作確認環境
このページはブラウザ上でデータを処理します。入力データはサーバーに送信されません。出力結果の正確性には最善を期していますが、利用に際して生じた損害について当サイトは責任を負いません。動作確認環境：Chrome 最新版 / Edge 最新版 / Firefox 最新版。
1. データを貼り付けてください
※ 1行目は項目名（ヘッダー）にしてください。数値のみ対応。
▶ まずはここから：
2. シミュレーション設定
3. 影響度ランキング
予測の当てはまりの良さ（自由度調整済み決定係数）
📊 「当てはまりの良さ」って何？
このモデル（選んだ変数の組み合わせ）が、実際のデータの動きをどれだけ再現できているかを示す指標です。
〜30%：説明力が低い。重要な変数が他にありそう
30〜60%：まずまず。改善の余地あり
60〜80%：良好。実務予測にも使えるレベル
80%〜：非常に高い（過学習にも注意）
※「自由度調整済み」とは：変数を増やすだけで見かけ上R²が上がる問題を補正したバージョンです。
ここに影響度グラフが描画されます
重回帰分析について役に立つ資料
重回帰分析の理論的背景や実務での活用をより深く学びたい方向けの参考資料です。
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田中敏・山際勇一郎
著『ユーザーのための教育・心理統計と実験計画法』（教育出版）
※回帰分析・分散分析を平易な言葉で丁寧に解説。数式への苦手意識がある方でも読み進めやすく、重回帰の解釈（標準化係数・決定係数の意味）を直感的に理解するのに適した一冊。 -
豊田秀樹
編著『回帰分析入門―Ｒで学ぶ最新データ解析』（東京図書）
※単回帰から重回帰・変数選択・多重共線性の診断まで、統計学者による体系的な入門書。このジェネレーターで扱っている標準偏回帰係数・残差診断・p値の理論的な裏付けを学ぶのに最適。 -
西内啓
著『統計学が最強の学問である』（ダイヤモンド社）
※ビジネス・マーケティング寄りの視点から、回帰分析を含む統計的思考の「使い方」を解説したベストセラー。数式よりも概念・判断基準の理解を優先したい実務家の入門書として広く読まれている。
