Excelで学ぶ回帰分析と最小二乗法：初心者でもわかるステップアップガイド

こんにちは！今回は、Excelを使って回帰分析と最小二乗法を学び、データから予測モデルを作成する方法をご紹介します。パソコンやスマホの操作に不安がある方でも安心して取り組める内容ですので、ぜひ最後までご覧ください。

回帰分析とは？

Excelのイメージ

回帰分析とは、2つ以上の変数の関係性を明らかにするための統計手法です。例えば、「気温が上がるとアイスクリームの売上が増える」という関係を数値で表すことができます。

最小二乗法とは？

最小二乗法は、回帰分析で求める直線の式を導くための方法です。データと直線との誤差（二乗和）を最小にするような直線を求めます。これにより、データの傾向を最もよく表す直線を得ることができます。

Excelでの回帰分析手順

Excelを使って、実際に回帰分析を行ってみましょう。以下の手順で進めます。

データの準備

まず、分析したいデータをExcelに入力します。例えば、以下のようなデータです。

散布図の作成

データを選択し、「挿入」タブから「散布図」を選択して、データの分布を視覚化します。

回帰直線の追加

散布図をクリックし、「グラフのデザイン」タブから「グラフ要素の追加」→「近似曲線」→「線形」を選択します。これで回帰直線が表示されます。

回帰式の表示

回帰直線を右クリックし、「近似曲線の書式設定」を選択します。「数式をグラフに表示する」にチェックを入れると、回帰式がグラフ上に表示されます。

回帰分析の結果の解釈

表示された回帰式は、例えば「y = 2x + 30」のような形になります。ここで、xは気温、yは売上を表します。この式を使って、例えば「気温が32℃のときの売上」を予測することができます。

よくある質問や疑問

Q1: 回帰分析を行う際の注意点はありますか？

はい、回帰分析を行う際には以下の点に注意してください。

Q2: Excel以外のツールで回帰分析を行うことはできますか？

はい、PythonやRなどのプログラミング言語を使用して回帰分析を行うことも可能です。これらのツールでは、より高度な分析や可視化が可能となります。

Q3: 最小二乗法以外の回帰分析の手法はありますか？

はい、最小二乗法以外にもロバスト回帰やリッジ回帰、ラッソ回帰などの手法があります。これらは、データの特性や目的に応じて使い分けることが重要です。

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まとめ

今回は、Excelを使って回帰分析と最小二乗法を学び、実際に回帰直線を求める方法をご紹介しました。これにより、データから傾向を把握し、将来の予測を行うことができるようになります。

他にも疑問やお悩み事があればお気軽にLINEからお声掛けください。