Summary  
This chapter covers implementing linear regression to model and predict relationships between variables by fitting models, evaluating fit with R² and residual plots, interpreting coefficients, and applying the regression formula to new inputs.

General domain of usage  
Business forecasting

この章では、Microsoft Excel を使用した**線形回帰分析**の基本について解説します。線形回帰は、**2つ以上の変数間の関係**を理解するための基本的な統計手法です。

この章の終わりには、Excel を使って**過去のデータ**に基づき**結果をモデル化し予測する**方法を習得できます。これは経済学、ビジネス、科学など多くの分野で重要なスキルです。

# 課題

この実践演習では、本章で学んだ**線形回帰手法**を実際のデータセットに適用します。



前の章のデータセットを使用してください。

目的は、**Advertising Budget** と **Monthly Visitors** に基づいて **Monthly Sales** を予測することです。

ノート

* **Monthly Sales** および **Advertising Budget** 列を含む Excel ワークブックを開く;
* Excel の **データ** タブに移動し、**データ分析** を選択;
* 分析ツールの一覧から **回帰分析** を選択し、続行;
* **回帰分析** ダイアログボックスで、**Monthly Sales** を **従属変数 (Y 範囲)**、**Advertising Budget** および **Monthly Visitors** を **独立変数 (X 範囲)** に指定;
* 選択したデータにヘッダーが含まれている場合は、**ラベル** ボックスにチェックを入れる。分析結果を表示するワークシート上の場所を **出力範囲** で指定;
* 出力に誤差分析を含めるために **残差** にチェックを入れる;
* **OK** をクリックして **回帰分析を実行**。結果を確認し、モデルの適合度を評価するために **R 二乗値** に特に注目し、**Advertising Budget** および **Monthly Visitors** が **Monthly Sales** に与える影響を係数で評価;
* 回帰分析から得られた係数を利用して、さまざまな広告予算に基づいて売上を予測する **数式を作成**;
* **Advertising Budget** および **Monthly Visitors** の値を変更し、予測される **Monthly Sales** の変化を観察して、この数式を試す。


ヒント

回帰モデルの R 二乗値は何ですか？

Monthly Visitors (`MS`) と Advertising Budget (`MV`) を用いて Monthly Sales (`AB`) を推定する数式は何ですか？

広告予算が5000、月間訪問者数が300の場合の推定月間売上高はどれですか？

Excelによるデータ分析は、Microsoft Excelを用いた最も重要なデータ管理、操作、および分析手法を習得するための実践的なガイドです。Excelの強力な機能に精通し、データ分析手法を段階的に学び、動的な可視化やインタラクティブなダッシュボードの作成まで進みます。最終的には、レポートの自動化や高度な分析手法の適用を習得し、効率的に情報に基づいた意思決定を行う力を身につけます。

高度なExcel関数を使用してデータをインポート、クリーンアップ、変換し、詳細な分析のためのデータセットを準備する方法を学びます。ルックアップ関数を活用して複雑なデータを操作する技術を習得します。

Excelの分析機能の核心に迫り、条件付き分析、統計関数、ピボットテーブルを習得します。このセクションでは、多様な分析ツールを用いて大量のデータセットから有益なインサイトを抽出する方法を学びます。

統計チャートを作成し、データを視覚的に伝えるインタラクティブなダッシュボードを構築するスキルを習得します。繰り返し作業を自動化し、レポートを効率的に生成する方法を学び、生産性とデータ活用を向上させます。

ピアソンの相関係数を用いた変数間の関係性を判断する相関分析、変数間の関係性を探る線形回帰、予測におけるパターン分析のためのトレンドラインの追加、統計的有意性を評価する仮説検定におけるt検定およびz検定の利用を扱います。

Excelにおける回帰分析

課題

1. 回帰モデルの R 二乗値は何ですか？

2. Monthly Visitors (`MS`) と Advertising Budget (`MV`) を用いて Monthly Sales (`AB`) を推定する数式は何ですか？

3. 広告予算が5000、月間訪問者数が300の場合の推定月間売上高はどれですか？

Excelにおける回帰分析

課題

1. 回帰モデルの R 二乗値は何ですか？

2. Monthly Visitors (MS) と Advertising Budget (MV) を用いて Monthly Sales (AB) を推定する数式は何ですか？

3. 広告予算が5000、月間訪問者数が300の場合の推定月間売上高はどれですか？

2. Monthly Visitors (`MS`) と Advertising Budget (`MV`) を用いて Monthly Sales (`AB`) を推定する数式は何ですか？