【Excel】エクセル2016 応用編 回帰分析の出力・グラフ・関数などの設定使用

 

 

この例では、Excelで回帰分析を実行する方法と、サマリー出力を解釈する方法を説明します。

 

 

 

以下にデータをご覧ください。大きな問題は、販売数量(出力)と価格と広告(入力)の間に関係があるかどうかです。つまり、価格と広告がわかっている場合、販売数量を予測できますか?

 

 

Excelの回帰データ

1. [データ]タブの[分析]グループで、[データ分析]をクリックします。

データ分析をクリックします

注:[データ分析]ボタンが見つかりませんか?ここをクリックして、分析ツールアドインを読み込みます。

2. [回帰]を選択し、[OK]をクリックします。

回帰を選択

3. Y範囲(A1:A8)を選択します。これは予測変数です(従属変数とも呼ばれます)。

4. X範囲(B1:C8)を選択します。これらは説明変数(独立変数とも呼ばれます)です。これらの列は互いに隣接している必要があります。

5.ラベルを確認します。

6. [出力範囲]ボックスをクリックして、セルA11を選択します。

7.残差を確認します。

8. [OK]をクリックします。

回帰入力および出力

Excelは、次の概要出力を生成します(小数点以下3桁に丸められます)。

 

 

 

Rスクエア

R Squareは0.962に等しく、非常に適しています。販売数量の変動の96%は、独立変数PriceおよびAdvertisingによって説明されます。1に近いほど、回帰線(読み進めた場合)がデータに適合します。

Rスクエア

 

 

有意性FおよびP値

結果が信頼できる(統計的に有意)かどうかを確認するには、有意性F(0.001)を見てください。この値が0.05未満であれば、問題ありません。Significance Fが0.05より大きい場合、この独立変数のセットの使用を停止することをお勧めします。P値が高い(0.05より大きい)変数を削除し、有意性Fが0.05を下回るまで回帰を再実行します。

ほとんどまたはすべてのP値は0.05未満でなければなりません。この例ではこれが当てはまります。(0.0000.001及び0.005)。

アノバ

 

 

 

係数

回帰直線は次のとおりです。y=販売数量= 8536.214 -835.722 *価格+ 0.592 *広告。つまり、価格が上昇するたびに、835.722単位で販売数量が減少します。広告の単位が増えるごとに、販売数量は0.592単位で増加します。これは貴重な情報です。

これらの係数を使用して予測を行うこともできます。たとえば、価格が4ドルで広告が3000ドルの場合、8536.214 -835.722 * 4 + 0.592 * 3000 = 6970の販売数量を達成できる可能性があります。

 

 

 

残差

残差は、実際のデータポイントが予測データポイントからどれだけ離れているかを示します(方程式を使用)。たとえば、最初のデータポイントは8500です。方程式を使用すると、予測データポイントは8536.214 -835.722 * 2 + 0.592 * 2800 = 8523.009に等しく、8500-8523.009 = -23.009の残差が得られます。

残差

これらの残差の散布図を作成することもできます。

散布図

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