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回帰分析について
あるコンビニで測定した気温と売れたアイスの数で、 気温をx アイスをyで表わし両者の関係をy=axで表わすものとするときもっとも望ましいaの値を求めたいのですがどう求めていいのか分かりません。 数値は次の通りです 気温:5 8 11 14 17 21 24 27 30 33 37 40 アイス販売数:3 12 25 40 35 58 52 68 83 69 92 105 どなたか教えてください。(Excelで解ければそちらもお願いします。)
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エクセルで求めるのが、現実的でしょう。 A列に、気温を書き込む B列に、販売数を書き込む グラフの中から、散布図を選び、散布図を完成させる。 → 点(プロット)は、右上がりの直線に載るように見える。 回帰式は、ツールバーのグラフ>近似曲線の追加>種類のタグが表示されているハズ>線形近似(L)を選ぶ 式をグラフに表示するには、 タグのオプションをクリック>切片、数式の表示、R-2値のボックスをクリックし、レ点を入れる これで、回帰式と、決定係数(R-2値)が表示されます。 私の入力間違いでなければ、R-2値は0.9268になりました。 >もっとも望ましいaの値 これは、回答不能です。なぜなら、気温と販売数によって必然的に決まる値だからです。 望ましいxの値は、ならまだ理解できますが、この場合は気温ですから、人は操作できません。ドーム球場なら可能ですが、気温をコントロールするには、電気代がかかります。 「気温が20℃のとき、販売数は何個と予想されるか」というのが常識的な問題です。
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#1の通り、最小2乗法です。 実際の計算はエクセルでやってくれます。グラフ(散布図)を書いて、どこのメニューだったか忘れましたが近似曲線を書くことが出来るので、直線近似を選びます。その際オプションで近似式の表示をチェックしておくと直線と近似式の両方がグラフに表示されます。
- 6dou_rinne
- ベストアンサー率25% (1361/5264)
EXCELで y = SLOPE(既知のy,既知のx) * 未知のx + INTERCEPT(既知のy,既知のx) では?
- ItachiMasamune
- ベストアンサー率46% (23/50)
あまり自信がありませんが 最小二乗法だと思います。 y=axとしたときに、想定されるアイス販売数と実際のアイス販売数の誤差の2乗和を最小になるようにaをもとめでください。