回帰分析は、統計学やデータ分析の中でも特に基本かつ重要な手法の一つです。複数の変数の関係性を数式でモデル化し、予測や因果関係の推定に活用されます。ビジネス・経済・マーケティング・心理学・教育など、あらゆる分野で使われており、機械学習やAIの基礎としても欠かせない知識です。しかし、回帰分析と聞くと「数式が難しそう」「独学では厳しい」と感じる方も多いのではないでしょうか。そこで本記事では、回帰分析を初歩からわかりやすく学べる入門書から、実務や研究に役立つ実践書、ツール別（Excel、R、Python）に使える本まで幅広く厳選して紹介します。初心者から中級者・上級者まで、自分のレベルに合った一冊を見つけることで、分析力・論理力・判断力を高めることができます。データで考える力を養いたい方は、ぜひ本選びから始めてみてください。
マンガでわかる統計学 (回帰分析編)
回帰分析の基礎をマンガで楽しく学べる入門書です。実生活の例を交えて、数式が苦手な方にも理解しやすい内容になっています。
データ駆動型回帰分析 計量経済学と機械学習の融合
経済学と機械学習の両視点から回帰分析を解説しています。理論と実践をバランス良く学べる中級者以上に最適な一冊です。
統計学がわかる 【回帰分析・因子分析編】 (ファーストブック)
回帰分析と因子分析の基本を丁寧に解説した初心者向けガイドです。数式の説明もやさしく、独学にも向いています。
データ解析のための線形回帰〔原著第4版〕
線形回帰の理論から応用までを網羅した定番書です。実践的な分析に必要な統計的知識を体系的に学べます。
回帰分析 (理工数学シリーズ)
工学や理学の視点で回帰分析を基礎から解説しています。数学的な背景を重視したい方におすすめです。
回帰分析から学ぶ計量経済学: Excelで読み解く経済のしくみ
Excelを使って実際に手を動かしながら学べる実用書です。経済の構造を数値で理解したい方にぴったりです。
7日間集中講義! Excel 回帰分析入門: ツールで拡がるデータ解析&要因分析
短期間で基礎を習得したい方に向けた実践書です。Excelツールの操作を交えた解説で、即効性のあるスキルが身につきます。
図解でわかる回帰分析: 複雑な統計データを解き明かす実践的予測の方法
視覚的に理解しやすい構成で、回帰分析の実践的な使い方を紹介しています。ビジネスにも活かせる内容です。
Rによる実証分析 (第2版): 回帰分析から因果分析へ
Rを使った回帰分析から因果推論までを丁寧に解説しています。実証研究に取り組む方にとって必携の一冊です。
線形回帰分析 (統計ライブラリー)
線形回帰の理論と応用をバランスよく解説した書籍です。統計モデリングの基本をしっかり学びたい方におすすめです。
回帰分析によくある質問とその答え
Q1. 回帰分析とは何ですか？
A. 回帰分析とは、ある変数（目的変数）を他の変数（説明変数）によって予測・説明する統計手法です。因果関係や傾向の分析に広く使われています。
Q2. 回帰分析を学ぶのに数学の知識は必要ですか？
A. 基本的な数学（四則演算・一次方程式程度）がわかれば大丈夫です。初心者向けの本では難しい数式を使わずに直感的に学べるよう工夫されています。
Q3. 回帰分析にはどんな種類がありますか？
A. 主な種類は、単回帰分析・重回帰分析・ロジスティック回帰・多項式回帰・リッジ回帰・ラッソ回帰などがあります。目的やデータに応じて使い分けます。
Q4. Excelだけでも回帰分析はできますか？
A. はい、Excelの分析ツールや関数を使えば、簡単な回帰分析は可能です。初心者にはExcel対応の入門書がおすすめです。
Q5. 実務で回帰分析を使うにはどんな本が良いですか？
A. 実務で使う場合は、RやPythonなどのツールに対応し、実データを使った解説がある本がおすすめです。図表や事例が豊富な実践書が効果的です。
まとめ
回帰分析を正しく理解すれば、データの背後にある構造や傾向を数値として把握し、将来の予測や戦略設計に活かすことができます。本記事で紹介したおすすめ本は、回帰分析の基礎を身につけたい初心者向けから、統計モデリングや多変量回帰、ロジスティック回帰といった応用分野に取り組む中・上級者向けまで、幅広く網羅しています。中でも実データを用いた演習や、R・Pythonなどの分析ツールに対応した実践書は、すぐに業務や研究に活かすことができるでしょう。正しい回帰分析を行うには、理論と実務の両面からの理解が不可欠です。本を通じて体系的に学べば、データに基づいた説得力ある提案や改善策を打ち出せるようになります。回帰分析の力を身につけ、自分の仕事や研究に新たな視点を加えてみませんか？
