複数ある説明変数のうち、目的変数にどれだけ寄与しているのか分析したい

Question

標記について質問させてください。

今、構造化データで説明変数が6つ、目的変数が1つあるデータがあります。
どの説明変数が目的変数に最も影響を与えているのか、分析したいです。

例えば下記のようなデータです。

setsu1	setsu2	setsu3	setsu4	setsu5	setsu6	moku1
18.66655	36.52247	9.931419	5.117137	15.60103	92.85176	9201.061
95.61527	7.518812	30.97404	44.2674	1.43251	19.3654	4811.516
3.364413	15.86639	49.61258	39.20403	47.69766	86.57604	5593.871
47.19076	12.07281	53.84834	57.69939	36.09426	53.0342	7180.589

この場合、どのような分析手法が考えられるでしょうか。

ご存じの方がいましたら、ご教示いただければと思います。
どうぞよろしくお願い致します。

Answer 1

たぶん重回帰分析。

• 重回帰分析（１/３） :: 株式会社アイスタット｜統計分析研究所
• データ解析・マイニングとR言語

Comments

[essa]

KojiDoi様
回答いただき、ありがとうございます！