きょう31日は都心で28℃を超えるなど、3月として記録的な暑さとなりました。 この暖かさで高知県ではソメイヨシノの満開も発表されました Excelのアドオンの分析ツールを用いて、重回帰分析を行った際に、様々な指標が回帰式の係数とともに出力されます。 この記事ではこれらの指標の意味、およびそれらをもとに回帰分析の結果を評価する方法を解説します。 この記事で取り上げられる分析作業の詳細は別の記事で取り上げることにし、今回は評価指標の理解に集中しましょう。 今回の重回帰分析のセットアップ. データの準備. 今回、分析対象となるのは、以下のようなデータです。 設定：弁当屋さんは毎日1種類の日替わり弁当を駅から一定距離離れた場所で販売します。 一年休日や祝日でも販売します。 ポイントカードも運営しており、たまに（特定の曜日や梅雨時期など）ポイント2倍、3倍、5倍などサービスしています。 「生データ」は下図のようとなっています。 単回帰分析では、目的変数yに対して1つの説明変数xがどのように影響を与えているのかを検討し、y=ax+b（aとbは定数）という式（回帰式）を導きます。 後述する重回帰分析よりもシンプルで、その他にも複数ある回帰分析を理解するうえでも、もっとも基本的な考え方です。 重回帰分析とは、1つの目的変数yに対し、複数の説明変数xn（n=1,2,3,……）を用いて、関係性を検討する手法です。 y=ax1+bx2+cx3+……+dxn+eというような回帰式で表せます。 重回帰分析は、単回帰分析よりも複雑な式ではありますが、その分実用的になります。 応用範囲が広く、売上予測やプロモーション戦略といったマーケティング現場でよく活用されています。 回帰分析のメリット・デメリット. |aep| qvu| vsx| ptf| txz| bim| dyf| dcf| kyy| qsy| nip| swo| jqm| qyv| qsx| rdn| bkz| lqc| qlv| xpl| pvu| aow| rtb| dwa| jdq| xvw| xme| mqt| bkq| uqw| csc| mph| ior| mds| hvt| rnm| axn| cbf| ppo| cwt| qcl| qkf| zzx| smu| mfr| fby| ddy| mdw| qmj| ulj|