Introduction to the regression anaysis based on MS Excel
マンガで分かる統計学[回帰分析編]補講 その１・実践的補足を…Ｅｘｃｅｌを用いて この項目は、良書であるマンガで分かる統計学[回帰分析編]について、 「より実践的」を目指し補足するものです。 以前も書きましたが、この図書は回帰分析を数学の一ジャンルとして紹介しており、 残念ながら（書面の関係も有るのでしょうが）、実践的な側面が前面に出ていません。 ストーリーのシチュエーションから、「どのような場面で有益か」は理解できますが、 ではその様なシチュエーションに遭遇したときに、この本を読んだ人が 「では、回帰分析を使ってみよう！」 と思うかと言えば、残念ながらそんな事はないでしょう。というのも、 計算プロセスが煩雑である回帰分析の分析プロセスと、得られる効用を比較したとき、 分析に係る労力は明らかに効用を下回っていると予想されてしまうからです。 数学を学ぶ人、または数学者は回帰分析を行う事自体が
http://atiboh.sub.jp/t07kaikibunseki.html
ど素人の「Excel 回帰分析」表の見方 (単回帰分析) Excel ・ 分析ツールの「回帰分析」は、Excelが提供する便利な機能の一つです。 [注] ： ど素人の「Excel 回帰分析」表の見方は、「回帰分析」の各出力項目を関数等に当てはめてみたものですので、統計学の理論説明はありません。統計無脳ですので。(・_- ;;ゞ ﾊｼﾞ ・回帰分析 ： 相関関係や因果関係があると思われる2つの変数のうち、一方の変数から将来的な値を予測するための予測式（回帰直線）を求めるための手法です。2組のデータの傾向を分析するために行われます。 ・単回帰分析 ： 説明変数が1つの場合の回帰分析 (重回帰分析は、説明変数が、複数ある場合の回帰分析です。) ・目的変数 (従属変数又は被説明変数) ： 予測される側の変数 y ・説明変数 (独立変数) ： 予測に用いられる変数x1、x2、x3・・・ ・
回帰分析(1)
回帰分析(1)～回帰分析の仕組み ここからは，2変量(またはそれ以上)の間での関係を分析する手法について学びます．はじめに，相関について復習したあと，回帰分析の目的，その仕組みを解説した後，単回帰分析を例に分析結果の読み方を学びます． 相関係数の算出 2つの変数の間に一定の関係が想像できるとき，これを具体的な数値で表現してみます．2つのデータの間の関係の強さを測る統計量を相関係数と呼んでいます．2変数データに関連性がある時（例えば，片方が大きいと，もう片方も大きくなるなど），その2つの変数には相関があるといいます． ■相関係数の算出法：Excelでは，「CORREL」という関数を用います． CORREL（変数1のデータ範囲，変数2のデータ範囲） 変数1と2の順番は関係ありません．
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