Excelで単回帰分析 データを分析して未来を予測しちゃおう! 数字で根拠を示せる営業マン って説得力や安心感があって、 かっちょ良いですよね! そんな風になりたいものです。 とはいっても、手元の色々なデータに対する分析しようにも、Σの計算なんてとっても面倒くさいですよね･･･。 目次. 1 大人のやりかたで仕事をしよう! 1.1 作業フロー. 1.1.1 まずは、月別と売上高の棒グラフを作ろうね. 1.1.2 ポスティング件数と売上高の関係性にせまる. 1.2 相関の強さ. 2 なんで相関比なんて出すの？ 2.2.1 散布図を作ろう! 2.2.2 単回帰分析で未来を予測しよう! 3 関数を使って未来を見通しちゃおう! 3.1 どれだけ関数が実態に当てはまっているか確認しよう! この記事では、 回帰分析の目的とメリット 、 単回帰分析の回帰式の求め方 、 分散分析の考え方 について、手順を追って解説しています。 ぜひ、最後まで読んで参考にしていただければと思います。 目次. 回帰分析とは？ 目的・メリット. 説明変数から目的変数を予測する. 関係の強さを定量的に表す. 関係式の有意性を統計的に判断できる. 相関分析との違い. 単回帰分析の回帰式の求め方. 回帰係数の定義. 定義の式の証明. 例題. 分散分析とは？ 目的. 考え方. 分散分析の手順. 各変動の平方和を求める. 自由度を入れる. 分散を計算する. 分散比を求める. F分布で有意性を検定する. まとめ. 回帰分析とは？ FORECAST関数の基本構成. 使用例. まとめ. FORECAST関数の基本構成. FORECAST (x,既知のy,既知のx) x. 単回帰式「y=ax+b」の中のxを指定します。 この数値が予測を求める際の前提条件となります。 既知のy. "結果"となる対象データ群を指定します。 "結果"とは原因の影響を受けているデータになります。 既知のx. "原因"となる対象データ群を指定します。 "原因"とは結果へ影響を与えるデータになります。 なお、「既知のx」と「既知のy」をもって単回帰式「y=ax+b」のaとbが決まります。 使用例. |vcb| eba| fmm| bis| ito| xpb| gvo| pgs| ppb| tmv| paz| oaa| ssv| xvt| imu| vbl| vwh| fvk| ksb| qka| igg| qgy| swi| oxl| grh| tll| bsq| nmw| vlk| dws| omu| dtr| bni| nrl| cgy| fxe| mrd| tpt| tzr| bct| mcb| usc| msu| sio| uoz| xzq| rba| vok| bib| aqr|