回帰式を用いて、説明変数の値から目的変数の値を予測するモデルです。重回帰分析を行う上でのポイントは「要因分析」と「予測分析」です。単回帰分析では説明変数が1つだけですから、単純に予測分析を行えばよかったのですが、重回帰分析では説明変数が複数になります。そのためどの変数が目的変数に関連しているのか、またその度合いはどれくらいなのかという要因分析も行う必要が出てきます。説明変数としてマンションの価格を割り出すものです。ToolPak」を用意する必要があります。Chromeのアドオン形式で提供されています。ToolPak」を検索すると出てきます。これをインストールすればOKです。ToolPak」のインストールを行った後次の操作を行います。Statはt値と言われるもので、目的変数に対するそれぞれの説明変数の影響度を表します。この値の絶対値が大きいほど影響が大きくなります。今回の例では以下のようになっていますので築後年数が一番影響することがわかります。家賃の予測は線形回帰モデルから以下の計算で求めることができます。相関の高いデータ同士を説明変数に使用すると重回帰式の解釈を間違う可能性が出てきます。このことを多重共線性といいます。これを避けるためには説明変数どおしの相関を確認しておく必要があります。今回の例では、説明変数どおしの相関に問題はありませんので多重共線性のリスクはありません。SNSで共有しましょう。