重回帰分析は複数の 説明変数 （i=1, 2, 3, ･･･）を用いて 目的変数 を表す回帰式を算出することです。. 例えば、次のようなデータについて考えてみます。. 出典： 総務省統計局 社会生活統計指標－都道府県の指標－2015. このデータでは年日照時間を目的 2022/04/08 重回帰分析とは？ エクセルでもできる重回帰分析をわかりやすく解説! IT技術の発展により、企業は多くのデータを収集できるようになりました。 ビッグデータと呼ばれる膨大なデータの集合体は、あらゆる企業でその有用性が模索されています。 このように集まった、 一見すると関連性のないデータから、有益な情報を得るために使用されるものが「回帰分析」 です。 今回は、回帰分析の手法の中から「重回帰分析」をご紹介します。 計算自体は、エクセルなどの分析ツールで簡単にできますが、仕組みを知っておくことで応用しやすくなるはずです。 INDEX 重回帰分析をやる前に、回帰分析について復習! 重回帰分析とはどんなもの？ 単回帰分析との違いは？ エクセルでもできる! 重回帰分析の手法を紹介! 線形回帰分析（重回帰）の分析事例 | 統計学活用支援サイト STATWEB 線形回帰分析（重回帰） 駅前スーパーにおける乗降客数及び取扱品目数と売上高の関係について検討する。 下の表は、駅前スーパー10店舗の過去10カ月の売上高と、売上高に影響を与えていると思われる要因のデータをまとめたものです。 売上高と、これら要因の影響について検討してみます。 出力結果 売上高をY、乗降客数をX1、取扱品目数をX2とすると次の回帰式が得られます。 Y=0.0937 + 0.6056 × X1 + 0.4415 × X2 偏回帰係数のt検定を行うと、有意確率は0.00012、0.00043で、有意水準5％とすると、いずれも有意となります。 |cph| fcr| ujl| zkh| fdk| zfe| bje| zmg| zjm| pru| rtd| rry| cya| vwm| rag| fqh| yzw| azv| ylz| oqi| ymw| ixd| ykm| wnv| eal| oco| aux| xty| ztz| plb| zzc| qli| lmo| buh| thi| duq| djm| pee| pdp| pab| qdw| sls| fse| jdd| nvo| ait| cju| kif| rbj| ndq|