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くモデル化と予測を行う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。

注意

前の章のデータセットを使用してください。

目的は、広告予算と月間訪問者数に基づいて月間売上を予測することです。

• Monthly Sales および Advertising Budget などの列を含む 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) として指定。
• 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。
• 残差 にチェックを入れて、出力に誤差分析を含める。
• 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。
• この数式を使い、Advertising Budget および Monthly Visitors の値を変更して、予測される Monthly Sales の変化を観察。