ゴルフのデータで「回帰分析」を使うと、何が分かる？

回帰分析は、ある指標が別の指標とどのように関係し、結果をどの程度予測できるかを数式で整理する方法です。たとえばヘッドスピードとキャリーの関係を調べるなら、キャリーを結果側、ヘッドスピードを説明側として、データに合う関係を推定します。複数の要因を同時に扱う方法もあります。

係数を見ると関係の向きや大きさ、決定係数などを見るとモデルがデータの変動をどの程度説明しているかを評価できます。ただし、回帰で強い関係が出ても「それが原因」とは限りません。球数が少ない、条件が混ざる、重要な要因を測っていない、観測範囲の外まで予測する、といった場合は結果が不安定になります。ゴルフでは原因確定の道具ではなく、関係を整理して予測や次の検証候補を作る道具として使うのが安全です。