小林聡美
名前：小林 聡美（こばやし さとみ） ニックネーム：さと・さとみん 年齢：25歳 性別：女性 職業：季節・暮らし系ブログを運営するブロガー／たまにライター業も受注 居住地：東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1Kアパート（築15年・駅徒歩7分） 出身地：長野県松本市（自然と山に囲まれた町で育つ） 身長：158cm 血液型：A型 誕生日：1999年5月12日 趣味： ・カフェで執筆＆読書（特にエッセイと季節の暮らし本） ・季節の写真を撮ること（桜・紅葉・初雪など） ・和菓子＆お茶めぐり ・街歩きと神社巡り ・レトロ雑貨収集 ・Netflixで癒し系ドラマ鑑賞 性格：落ち着いていると言われるが、心の中は好奇心旺盛。丁寧でコツコツ型、感性豊か。慎重派だけどやると決めたことはとことん追求するタイプ。ちょっと天然で方向音痴。ひとり時間が好きだが、人の話を聞くのも得意。 1日のタイムスケジュール（平日）： 時間 行動 6:30 起床。白湯を飲んでストレッチ、ベランダから天気をチェック 7:00 朝ごはん兼SNSチェック（Instagram・Xに季節の写真を投稿することも） 8:00 自宅のデスクでブログ作成・リサーチ開始 10:30 近所のカフェに移動して作業（記事執筆・写真整理） 12:30 昼食。カフェかコンビニおにぎり＋味噌汁 13:00 午後の執筆タイム。主に記事の構成づくりや装飾、アイキャッチ作成など 16:00 夕方の散歩・写真撮影（神社や商店街。季節の風景探し） 17:30 帰宅して軽めの家事（洗濯・夕飯準備） 18:30 晩ごはん＆YouTube or Netflixでリラックス 20:00 投稿記事の最終チェック・予約投稿設定 21:30 読書や日記タイム（今日の出来事や感じたことをメモ） 23:00 就寝前のストレッチ＆アロマ。23:30に就寝
応答変数と目的変数の基本をしっかり押さえる
データを使って何かを予測したり、原因を探したりする時には変数の種類を区別することがとても大事です。特に日本語では 応答変数 と 目的変数 という言葉が混同されやすいですが、意味の中心は「結果として現れる値をどこまで説明できるか」という点にあります。まず前提として説明変数と呼ばれる入力データの集合があり、それを使って実験を行ったりモデルを作ったりします。
このとき観測される「結果の値」が 応答変数 です。例えば天気予報なら降水量や気温がそれにあたります。別の見方をすると 目的変数 はモデルが予測する対象となる値で、未来の天気を予測したい時には 目的変数 を決めて学習させます。要するに 応答変数 はデータの実測値そのもの、目的変数 はモデルが目標として作る値というわけです。
これらの関係を整理すると、説明変数が変われば応答変数がどう動くかを知ることができ、さらに学習の対象となるのは通常 目的変数 の値です。
覚えておきたいのはこの二つの言葉は文脈によってニュアンスが変わることですが、多くの教科書やデータ分析の場面では 応答変数 は観測された現象、目的変数 は予測の対象として使われるという点です。
以下の表も見てみましょう。表は言葉の対応関係を整理するのに役立ちます。
この表はあくまで目安ですが、覚えておくと混乱が減ります。
友達と部活のデータ分析の話をしている設定を想像してみてください。私は最近 応答変数 について深掘りして雑談しています。応答変数は観測された結果そのもの、つまり現場で実際に出てきた数字です。対して 目的変数 は“これからどうなるか”を予測するための目標値。例えば部活の練習日数と体力テストの点数を使って“次の試合で勝てる確率”を予測する場合、体力テストの点数は 応答変数 ではなく 目的変数 を決めるときの手がかりになることが多いです。こうした区別を覚えておくと、データの読み解き方がぐんと楽になります。私たちの会話では、説明変数と応答変数のつながりを具体的な数字でイメージして、将来の予測の仕方を一緒に相談していきました。
ITの人気記事
