NO7 統計分析に必要な Excelアドインを有効にしましたか？

NO7　統計分析に必要な　開発➡　Excelアドインを有効にしましたか？ここでいう「アドイン」とは既存のアプリに特定の機能を付けることです

ただしEXCEL２０１０以降には、統計分析に必要な（A→ﾃﾞｰﾀ分析表示）出ていない時は、
B開発→アドイン有効にして使って見てください。

詳しくは下記をご覧ください。

コピーできます印刷できます。

NO6 販売予測を 抽出しました

販売予測を　抽出しました。

６枚のレポート　販売予測することが出来ました。Y hatto=0.1273 X + 65.9792




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１枚目は　標本（サンプル）


２枚目はﾃﾞーﾀの点検（間違いを発見）


３枚目は散布図（方程式の抽出）


４枚目はLINEST関数を使って（係数を抽出）


５枚目はPC統計分析→予測値（係数を発見）


６枚目は販売予測数値（グラフで関係を分別）


今回は「インターネット販売」分析でしたが・・・・他の活用に挑戦してみてください。

例えば　ｘ１＝店舗前の通行量・Y1＝らーめんの売り上げ。その他　

統計の猿でした。

NO 5 PCには データ分析が出来る 装備があり体験してみよう。

NO5 回帰分析は　最近EXCEL2013以降のPCには　データ分析が出来る装備があります。
これを活用して「回帰式　つまり係数がでますから方程式を抽出します」

先に答えを書き込みます「Y=０．１２７３０X　＋　６５．９７９２」部分が係数として出ますから確認ください。


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統計の猿より

NO4・・ LINEST関数を使って 回帰式を発掘しましました。

LLINEST関数を使って　回帰式を発掘しましました。
出てきた方程式にＹ＝０．１２７３Ｘ+６５．９７８　　Ｘには求めたい「アクセス数」を入力すると販売予測値がでます。

LINEST関数の操作は過去の「１２月６日の　ひと手間をかけて」のページをご覧ください。



まず回帰式を御覧ください。




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統計の猿でした　さらに次頁へ進みます。

NO3 ﾃﾞｰﾀから 予測値求めるには まず 散布図を使い可視化することだ。

NO3

ﾃﾞｰﾀを修正した結果・予測値ＮＯ３である御覧ください。
この目的は、グラフ（分散図）で間違いを発見する方法です。
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まだ続きます。
次回をお楽しみください。

ﾃﾞｰﾀを可視化（散布図）することで 誤記入を発見できます。

（散布図）にすることで　誤記入を発見できます。
羅列しているﾃﾞｰﾀは　数値が何を語っているかわかりません、そんな時はグラフ化してみると容易に発見できます。


試してみましょう。


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統計の猿より

予測値の 解を 求めて 実体験してみました。

私のブログの閲覧者７０名でした（2016・12・16）小難しい原稿をお読みくださるお人がこんなに多くいてくださるには読者の統計に関するレベルの高さには関心しています。

　振り返ればﾌﾞﾛｸﾞ公開実績１５か月になります　その間閲覧者は19,608名です1日平均４３名ということです、１日最高では１５０名　最低では３８名の事もありました。原稿内容の反省しながら　優しく時にはレベル上げることもさせて頂きました。

　楽しく感じることは　かなり専門的な内容でも３０名閲覧くださっている読者さまには尊敬いたすところです。

では前置きが長くなりましたが　では今日の日記は　インターネット通信で　商品の販売ﾃﾞｰﾀもとに　予測値の分析を透明方式で実施しています。　猿まね・して楽しんで見てください。

・・・・・・・・・・・・・・記・・・・・・・・・・・・・・・・・

　解を　求めて　実体験してみました。
今回は　この記述を私のノートに、見立てて実際の　取り組みの手順を透明にすることで実力が付くと信じています。

　時には迷路に入り読者さまにご迷惑をおかけするかもしれませんがよろしくお願いします。

　正解のない難問に挑戦してみます。・・・・・・・・・

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別紙①をご覧ください。


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・・・・・・・・・・・・・・統計の猿より・・・・・・・・・・・・

LINEST関数と 他の関数と比較してみました。

LINEST関数と　他の関数と比較してみました。


右クリックで　プリンタで印刷できます。







統計の猿　




http://www.soumu.go.jp/toukei_toukatsu/index/seido/stkankyo.htm

売り上げ表 分析を ３方法 比較してみました。

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

LINEST 関数の 解を 求めるには ひと手間 かけることで解決します。

LINEST 関数の　解を　求めるには　ひと手間　かけることで解決します。

昨年２回ほど復習してきましたが　EXCEL関数は便利のいいシステムですが　LINEST関数は　通常な方法で　OK　をタッチでは　解は　出ません　から特に再復習してみました。
ここでの　ひと手間とは　「パソコンのキーボード　で　Enter　する方法には左手（人差し指と親指で　Ctrl　とShift　キーを同時に押したままで　右手で　Enter　します。プログラムの OKは　絶対押さないこと」

別紙をご覧ください。