回帰分析とは、原因と結果の関係を法則性として定量的にあらわす方法で、この分析をするときには、複数の変数から、原因となる変数、結果となる変数を選択します。
$$Y=\beta_0+\beta_1 X$$
これらの変数には、いくつかの言い方があるので紹介します。
独立変数、説明変数
独立変数とは、因果関係における原因となる変数のことです。説明変数ともいいます。
$$Y=\beta_0+\beta_1 X$$
の数式で、\(X\) となる変数です。\(\beta_0\) と\(\beta_1\) は、定数です。定数\(\beta_1\) に\(X\) をかけた式であり、\(X\) の値によって\(Y\) の値が決まるので、\(X\) は独立した変数ですし、説明変数といえます。
従属変数、被説明変数、目的変数
従属変数とは、結果となる変数のことです。被説明変数、目的変数ともいいます。
$$Y=\beta_0+\beta_1 X$$
の数式で、\(Y\) となる変数です。\(X\) の値によって\(Y\) の値が決まるので、\(X\) に従うと言う意味で従属した変数ですし、\(Y\) は説明される側の値ですから被説明変数というわけです。