回帰分析。（もうちょっとやさしく言ってよ。）

明日のQuantitative　Analysis。お題はSimple　Or　Multiple　Regression Analysis。日本語で言うと、’（単または重）回帰分析ということで。。
か、回帰分析って。。。もう少し簡単な言い方ないんでしょうか。。
大辞林によると：
集団のそれぞれの対象について、二つの量 X ・ Y が観測される場合、その観測値の組（x1,y1）, …,（xn, yn）を座標平面に記入する。それらのデータの点の分布をよく近似する直線 y＝a＋bx を、y の x への回帰式、または回帰直線とよぶ。近似は、最小自乗法により判定する。直線ではない、事前に指定した関数の回帰式を求める場合もある。回帰方程式。

あ～。。。ますますわからないじゃない。

要するに、一般消費財の需要が市場の経済状況と価格に依存する場合、その2つの関係を過去のデータを使って分析することができると。この過去の関係から先行きを予想すると。

って、わかったような言いかえをしていますが、果たして私の理解が正しいかどうかは明日のClassで明らかになるというわけです。

今週もまた忙しくなりそうです。
Organization BehaviourのグループアサイメントとFinancial Accountingのアサイメント、両方とも水曜日提出。
どんな議論が巻き起こるか？楽しみです。