読み方: せつめいへんすう
1行定義
回帰分析などで、結果（目的変数）を説明・予測するために使う原因側の変数
詳細解説
説明変数は、回帰分析などの統計的な分析で、結果となる変数（目的変数）を説明したり予測したりするために使う、原因側の変数です。独立変数と呼ばれることもあります。たとえば、アイスクリームの売上（目的変数）を予測するために、気温を説明変数として使います。目的変数は、予測したい対象となる値で、従属変数や被説明変数とも呼ばれます。説明変数が一つの場合を単回帰分析、複数の場合を重回帰分析といいます。機械学習の分野では、説明変数に当たる入力データを特徴量と呼びます。説明変数と目的変数の間に関係があっても、それが原因と結果の関係とは限らないことに注意が必要です。2つの値の関連の強さを表す相関とは、混同しないようにします。相関分析は関係の強さを調べ、回帰分析は一方から他方を予測する式を求めます。シラバスでは『確率と統計』の用語例として、目的変数、回帰分析、相関分析などと並んで挙がっています。
ITパスポートでの出題ポイント
- 説明変数は原因側、目的変数は結果側の変数であることを区別できるようにする
- 回帰分析が説明変数から目的変数を予測する手法であることを理解する
- 相関があっても原因と結果の関係とは限らないことを押さえる
関連用語
- 機械学習 AI・新技術
- データマイニング（Data Mining） データベース
- ABテスト マーケティング
- BI（Business Intelligence） データベース
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シラバス 6.5 準拠 / 最終更新: 2026-10-07