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回帰分析　回帰分析結果が、偏回帰係数-0.176 Ｔ値-3.009 Ｐ値0.00287 とでたのですが、これをどうやったら答えが導けるのでしょうか？　よろしく御願いします。

重回帰分析で，少々悩んでおります。お詳しい方，どなたかご教示下さい。 200人ほどのデータ（職業，年収等）があり，職業が被説明変数に対し，影響を持つのかを重回帰分析を用いて説明しようとしています。職業は10ほどのカテゴリに分け，それぞれダミー変数として説明変数に加えています。 ただ，どうしても分けられない職業が30ほどあり，「その他」として分類しています。この「その他」という職業カテゴリも，ダミー変数として説明変数に入れるべきですか？入れた場合，この変数が有意であった場合どのように解釈すれば良いでしょうか。 大変困っております。どうかお詳しい方ご教示下さい。

　エクセルで回帰分析をおこなったのですが、有意な結果がでませんでした。説明変数がすべてダミー変数であるからでしょうか？ダミー変数のみで回帰分析を行うことは可能ですか？

洋菓子屋の日々の売上データを基に重回帰分析を行い、 説明変数を入力することによる売上予測を行いたいと考えておりますが、 説明変数に「気温」を採用する際の「季節」の扱いに悩んでいます。 現在の変数候補は下記の通りです。（天気／気温は気象庁の過去データより引用） 　・天気（晴れ／曇り／それ以外） 　・最高気温、最低気温 　・曜日 　・季節指数（過去4年間の売上を元に作成） 例えば12月の売上データを元に重回帰分析を行ったところ、 「天気」より「最高気温」を変数にしたほうが相関関係が強いことがわかりました。 ところが、気温は季節によってその値の持つ意味が変わってきます。 冬の間は「暖かいほうが客の入りもよく売れ行きが良い」と考えられ、 「最高気温」変数が「高い」ほうが売上は向上します。 一方、夏になると「涼しいほうが売れ行きが良い」となることが予想され、 単純に「最高気温」を変数に用いることはできないと考えられます。 気温の絶対値でなく「季節に応じた快適気温」からどれくらい乖離しているかで求めるなども考えてみましたが、いまいち強い相関関係が得られませんでした…。 どなたかこういった場合の対処、お知恵おもちでないでしょうか。 宜しくお願い致します。

現在、飲食の移動販売を始めようと思っていますが、 売上の予測値を出せずに悩んでいます。販売予定地は 人が沢山集まる公園付近や、中心街の駐車場を借りて まずは週末だけ販売していこうかと思っています。 とりあえず交通量の調査はしようと思っていますが、 あとはなかなか思い当たりません。何か良いアドバイスがあればよろしくお願いします。