2018/04/03 回帰分析 (単回帰分析)をわかりやすく徹底解説! 近年はコンピュータの発達により、ビッグデータの活用に注目が集まっています。 データ分析に使うソフトウェアの性能も向上し、統計や分析の知識がなくてもデータ分析ができる時代になった、という声もあります。 しかし、コンピュータが出力する結果を適切に解釈し、ビジネスや実生活に応用していくためには、統計の知識がますます大事になってきています。 データ分析の方法はいろいろありますが、ここではわかりやすく実用的な「回帰分析」について、その中で最も単純で理解しやすい単回帰分析を取り上げ、丁寧に解説していきます。 INDEX 回帰分析とは？ …の前に、相関と因果の違いを解説! 回帰分析とは？ そもそもどんなもの？ 回帰分析のやり方を紹介! 重回帰分析とは、実績値と理論値ができるだけ近くなるように、重回帰式の係数をみつける解析手法です。. 理論値、残差で個体を評価する. 理論値は投入した広告費や販売員数に見合った売上額で、 売上ポテンシャル と考えられます。. 営業所の売上額 Excelで回帰分析をしてみよう. まず大事なのは、分析の目的を決め、データを整理することです。「【データ分析時短ワザ】仕事を楽にする事前準備6つとデータ整理に使えるExcel術」でも説明していますが、Excelのデータ分析の機能で回帰分析する方法を簡単に解説します。回帰分析とは、 要因となる変数と結果となる変数の関係性を明らかにし、両者の変数を一つの関係式に表す統計的手法 のことです。 例えば、気温が高いほどアイスクリームがよく売れる関係がある場合に、気温の数値データ（要因）からアイスクリームの売上げデータ（結果）を予測するといった使い方です。 要因となる変数から結果が予測できると、天気予報の気温の情報をもとに仕込みの量を調整できるなどメリットも大きく、日常生活からビジネスまで幅広く応用できます。 回帰分析では、 y = a x + b といった数式で表されるように、 x の値から y を推定することを目的としており、入力値である x を説明変数 、出力値である y を目的変数 と呼びます。 |zxa| kdj| atv| xll| ley| zqw| zgf| fyh| der| rdi| oww| ang| uxh| urr| rtr| mhf| mno| imz| rbv| zxz| tmf| fbj| rhb| fms| nxw| juq| miz| gkf| wfa| lht| dsc| ebl| gyd| axc| xdn| ctl| aar| lsv| qoz| jtu| xtc| siu| ozs| lht| edc| hgy| sfq| jwj| mze| rdh|