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IT実務で使える多重回帰分析入門：基礎・推定・前提条件・変数選択・因果推論までの完全ガイド
多重回帰分析とは — 基礎と目的 多重回帰分析（multiple regression）は、目的変数（従属変数）と複数の説明変数（独立変数）との関係を統計的にモデル化し、説明変数が目的変数に与える影響を定量的に推定する手 […]
予測アルゴリズムの完全ガイド：時系列・機械学習・深層学習の手法とデータ前処理・評価・運用・倫理を総覧
予測アルゴリズムとは何か — 概要と定義 予測アルゴリズム（predictive algorithms）は、過去および現在のデータをもとに将来の値や事象を推定・予測するための計算手法・モデル群を指します。広義には時系列予 […]
IT実務向けフィッティング直線入門：最小二乗法から正則化・ロバスト回帰までの実践解説
フィッティング直線とは — 概要とITでの位置付け フィッティング直線（回帰直線、英: line of best fit）は、2次元のデータ点群に対し「データの傾向を最もよく表す直線」を求める手法です。統計学では線形回帰 […]
線形回帰モデルの完全ガイド：OLSの原理から仮定・評価指標・実装・実務まで
線形回帰モデルとは：概要 線形回帰モデルは、統計学と機械学習の基礎的手法の一つで、目的変数（応答変数）と説明変数（特徴量）との関係を「線形」の形で表現・推定するモデルです。もっとも単純な形は単回帰（説明変数が1つ）で、複 […]
回帰方程式の基本と実務活用：線形回帰の定義・推定・評価・診断
回帰方程式とは —— 基本的な定義と直感 回帰方程式（regression equation）は、ある変数（目的変数、従属変数）を、他の変数（説明変数、独立変数）の関数として記述する統計モデルの一種です。ITやデータサイ […]
最小二乗直線と線形回帰の完全ガイド：定義・式・前提条件・評価・実装テクニック
最小二乗直線とは — 概要 最小二乗直線（さいしょうにじょうちょくせん、least squares line）は、与えられた一組のデータ点に対して「誤差の二乗和」を最小にする直線を求める手法です。統計学やデータ解析、機械 […]
アンカーテキスト（アンカーワード）徹底解説：定義・種類・最適化実務・アクセシビリティと回復対策まで
アンカーワードとは — 基本定義と用語整理 「アンカーワード」は一般に「アンカーテキスト（anchor text）」の日本語的表現で、HTML のリンク要素（<a>タグ）に表示される可視テキスト、すなわちユー […]
パンくずナビの完全ガイド：UX・SEO・構造化データ対応と実装実務
パンくずナビとは パンくずナビ（パンくずリスト、英: breadcrumb navigation）は、ウェブページ上部などに表示される階層型のナビゲーション要素で、現在のページがサイト内のどの位置にあるかを利用者に示しま […]
CTR徹底解説：計算式・チャネル別活用・実務最適化とSEO影響
クリックスルーレート（CTR）とは クリックスルーレート（Click-Through Rate、略してCTR）は、表示（インプレッション）に対してどれだけのクリックが発生したかを示す割合です。ウェブ広告、検索結果、メール […]
正規化タグ（rel=canonical）の完全ガイド｜重複コンテンツ対策から実装・検証・運用まで
イントロダクション — 「正規化タグ」とは何か 「正規化タグ」は、主にSEO（検索エンジン最適化）の文脈で使われる用語で、英語では「canonical tag（カノニカルタグ）」と呼ばれます。正規化タグは、同一または類似 […]