| 経営統計学の基礎 | |
| ファイル名 ：0Itg47wKQ.doc (http://www.happycampus.jp/pages/data/8/D7056.html) | |
１．経営統計の基礎 ２．分析のポイント ３．単回帰分析 ４．重回帰分析 ５．2つのデータと多変量解析 | |
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| １．経営統計の基礎 高度情報化やIT革命などによって、経営が大きく変わった。しかし相変わらず横並びの経済成長は望めず、問題解決や課題達成によって他社との差別化を図る目的で活用されている。その情報や知識、そして知恵の根本にあるのはデータである。データとは客観的事実のことであり、企業を取り巻く環境にすべてのものがデータとなる。 変化する環境の動きを捉え、効率よく正確な経営戦略を設計するには、さまざまなデータから必要な情報を抽出する必要がある。そのなかでも必要となる情報は差別化、市場動向の推測、顧客パターンの推測など目的によって変化するが、いずれにせよ経営活動の基本の1つに統計によるデータ分析が挙げられるようになった。データ収集の例としてはPOSシステムが挙げられる。POSシステムとは販売時点情報管理システムのことであり、どの商品がいつ売れたかといったデータを管理するシステムである。また、中には顧客の年齢や性別、天候などのデータを蓄積している企業も存在する。 蓄積された膨大なデータの中には、問題解決や課題達成のための情報が含まれている。その蓄積されたデータを加工し、必要な情報を抽出する手法が統計分析である。統計で扱われるデータはケース（対象）と変数（項目）によって表にまとめられている。その表で重要な部分は「データのばらつき」である。データのばらつきがあるからこそ統計の対象となり、また情報となる。統計分析とは、ばらつきの分析であり、経営活動全てに関わる「意思決定」を支援するための手法である。 ２．分析のポイント 企業は利益の向上や効率化などの目的となる項目を定めた上で統計分析を行う。企業は目標とする変数（目的変数）をコントロールするために目的変数に影響を与えている要因（説明変数）を導き出し、目的変数と説明変数の相関関係を分析するために統計をとるのである。 | |
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| 統計学, 回帰分析, ばらつき, データ |