G検定（ジェネラリスト検定） 機械学習の概要 練習問題 第2問: 線形回帰における単回帰分析と重回帰分析の違いの説明として、最も適切なものはどれか。

正解: 4. 単回帰分析は説明変数が1つのモデルで、重回帰分析は説明変数が2つ以上のモデルである

肢4が正解です。An Introduction to Statistical Learning（James ほか）は、1つの説明変数 X で目的変数 Y を Y ≈ β0 + β1X と表すものを単回帰、p 個の説明変数で Y = β0 + β1X1 + … + βpXp + ε と表すものを重回帰として説明しています。重回帰の各係数は、他の説明変数を一定にしたときの影響の大きさと解釈します。肢1は説明変数と目的変数を取り違えています。肢2も誤りで、どちらも数量の目的変数を予測する回帰の手法です。肢3は逆で、説明変数どうしの相関が強い（多重共線性がある）と、変数ごとの影響を切り分けにくくなり、係数の推定の精度が下がります。「単」「重」が指すのは説明変数の数です。

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