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指数平滑法 Excel ・ 分析ツールの「指数平滑法」は、Excelが提供する便利な機能の一つです。 時系列データに対し、長期的な傾向を表す滑らかな曲線を作ります。 年次、月次、日次、時間など時系列に測定されたデータであればどんなデータにも適用できます。 データは下記のとおりです。 ・計算方法 (1) ： 初期値を決めます。（第1期のデータや過去のデータの平均値など。） 女子採用開始の1981から10年間のデータを過去のデータとして使用します。 (2) ： 平滑化定数を決めます。 平滑化定数は０以上１以下の値です。 平滑化定数が大きければ、平滑値は最近のデータの傾向に従います。 平滑化定数が１の場合、平滑値はデータに一致します。 平滑化定数が小さければ、平滑値は過去のデータの傾向に従います。 平滑化定数が０の場合、平滑値はすべて同じ（初期値）になります。 0.3前後の値が
図（だけ）で説明する回帰分析 - 社会学者の研究メモ
分かっているようで意外と分かっていないのが回帰分析です。回帰分析の考え方をできるだけ図だけで説明した資料を作りましたので、適宜ご参照ください。 「(ほぼ)図(だけ)で説明する回帰分析」(PDF) 主な内容は、以下のとおりです。 説明変数と撹乱項の相関の理解 予測値の信頼区間をプロットすることの重要性の理解 「変数をコントロールする」ということで曖昧に理解されている内容の理解
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
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