この「Esper Numbers 重回帰分析」は、ナンバーズの過去データや天文情報を基

 に重回帰分析を行い、最適な予想式を作成し、過去の当せん番号への当てはまり具合

 や次回の予想番号を出力するものです。

   従来の予想ソフトは、宝くじ予想に限らず、固定の予想式に最新のデータを代入

 するという方法を採っています。その場合、予想式作成後にデータの傾向や変動周期

 などの因果関係が変わってしまうと、その予想式の信頼性は下がります。言わば固い

 頭で物事を判断するようなものです。これに対し本ソフトでは、予想式をプログラム

 内に用意せず、最新の過去データから数理統計学的な手法によって最適と判断される

 予想式をその都度新規に作成して予想しています。

   ナンバーズの当せん番号はその性質上、天気などの自然現象とは違い、基本的には

 原因と結果に相関は有りません。従って、当せん番号を予想する事自体無謀であり、

 まして統計学的な分析は無意味と考えるのが一般的です。しかし、過去１０００回近

 くのナンバーズの過去データに対し機械的に重回帰分析をしてみると、データ分布の

 微細な偏りや周期性をはじめ、目的変量（当せん番号）に寄与している変数、つまり

 予測因子を見出すことができます。本ソフトは、過去データの揺らぎと傾向を、パソ

 コンの処理能力と高度な統計処理を駆使することにより解析し、それを予想に結び付

 けることに成功しました。

   重回帰分析を行う上で最も重要な事は、予測因子をどう選定するかということで

 す。目的変量との相関が高い（寄与率が大）因子から順番に選び、予測因子数を次々

 に追加していくと、全体としての相関（重相関係数）もそれにつれて高くなります

 が、因子同士の相関が高いものを使うと、いわゆる多重共線性により予想結果が

 不安定になります。本ソフトは、これを考慮して予測因子数を決定しています。

   当せん番号自体は物理量ではないので、単一の重回帰式だけで予想する事はでき

 ません。数字の有無(0,1)や、オーバーラップ数（1～4）などを目的変量とした複数

 の重回帰式を組み合わせて、当せん番号を推定しています。

   重回帰分析は実は非常に有用な手法であり、雨量予想などの自然現象に限らず、

 経済などの社会現象の予想にも広く使われており、それに関する解説書も沢山あり

 ますので、ご興味のある方は是非読んでみて下さい。また、本ソフトで使用している

 全ての仮予測因子データは、ＣＳＶファイルに出力できますので、Excelなどに取り

 込んで分析することも可能です。