「アイ子ちゃん、どう〜？」
───あ、店長。知らないうちにどこに行っていたんですか？
「で、どうなの。ぱしーっと線は引けたの？」
───はい。三ヶ島先輩のおかげでばっちりですよ。その線は、「回帰直線」というんです。
「なに〜？ 怪奇直線？ なんか怖い〜」
───（がくっ。私は店長と同じギャグレベルなのか…）いえ、店長。「回帰直線」です。これを見てください。
───この回帰直線を使えば、最高気温によって予測できる客数が即座に計算できます。
「おおっ！ すごいな回帰直線てのは」
「アイ子ちゃん、それじゃ、店舗の駅からの距離と平均客数のデータを使って、回帰直線とやらを求めてくれないかな。本部にこのレポートを出せば、新規店舗を作ったときの客数予測に、きっと役立つに違いない」
店舗別の平均客数データ（12店舗）【1章4節のデータ】
| 店舗 |
駅からの距離(m) |
平均客数 |
1 |
10 |
795 |
2 |
1200 |
213 |
3 |
500 |
465 |
4 |
50 |
694 |
5 |
740 |
403 |
6 |
30 |
782 |
7 |
10 |
769 |
8 |
360 |
561 |
9 |
150 |
692 |
10 |
930 |
361 |
11 |
620 |
385 |
12 |
65 |
723 |
───店長、このデータから回帰直線を求めてみますね。コーンも手伝って！
───よし、できた。次は、散布図に回帰直線を描き入れてみよう。
───ええと、回帰直線を描き入れるためにはどこを通るかを知る必要があるわね。x（距離）が0のときは、y切片の値を通るから計算の必要はないわね。でも、もう一つ、xの区切りのいい数字でyの値を計算しておくことが必要ね。たとえば、xが1500のとき、yはいくらになるかは計算しておかなくては。その２点を通る直線を引けば、それが回帰直線になるわけだ。
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