売り上げ表 分析を 3方法 比較してみました。
① LINEST関数により 回帰式を発掘しました:Y=*******
② 散布図グラフによる 回帰式を発見しました:Y=*******
③ EXCEL2010 PCにより回帰統計分析を実施しました:Y=******
①②③いずれも Y=196.192 + (-0.1029x) ・・・・Xに代入してみてください。明日の売り上げが推測されます。またP値が0.3ですから0.5より少ないので この推測値は十分信用できるというわけです。Pはパンチと記憶して下さればパンチは小さいほうが良い。
(追記昨年秋から1年間投稿しています基礎勉強には参考になるでしょう)
私は 社会通信教育(文部科学省認定):財団法人 実務教育研究所の生徒として「統計士」認定書を頂きました。このブログの環境をお借りして「復習させて」頂いています。
JA全農の職員様に特におすすめいたします、頑張ってください。私は現在山林の木材の成長とその山の10年後の木材体積計算を学習中です。投稿原稿が完成しましたら投稿予定です。
では3方法の分析表をご覧ください。
統計の猿 投稿 2016年12月8日深夜発信
① LINEST関数により 回帰式を発掘しました:Y=*******
② 散布図グラフによる 回帰式を発見しました:Y=*******
③ EXCEL2010 PCにより回帰統計分析を実施しました:Y=******
①②③いずれも Y=196.192 + (-0.1029x) ・・・・Xに代入してみてください。明日の売り上げが推測されます。またP値が0.3ですから0.5より少ないので この推測値は十分信用できるというわけです。Pはパンチと記憶して下さればパンチは小さいほうが良い。
(追記昨年秋から1年間投稿しています基礎勉強には参考になるでしょう)
私は 社会通信教育(文部科学省認定):財団法人 実務教育研究所の生徒として「統計士」認定書を頂きました。このブログの環境をお借りして「復習させて」頂いています。
JA全農の職員様に特におすすめいたします、頑張ってください。私は現在山林の木材の成長とその山の10年後の木材体積計算を学習中です。投稿原稿が完成しましたら投稿予定です。
では3方法の分析表をご覧ください。
統計の猿 投稿 2016年12月8日深夜発信