回帰直線 y=ax+b を求めるには、以下の関数を使うと便利です。
・回帰直線の傾きを求める(SLOPE)
・回帰直線の Y 切片を求める(INTERCEPT)
・直線 Y=aX+b の Y の値を求める(TREND)
・回帰直線上で X に対応する Y を求める(FORECAST)
・回帰直線のR^2を求める(RSQ)
☆ SLOPE
X配列とY配列から、回帰直線を作成し、この直線の傾き a を求めます。
セル =SLOPE(yの配列,xの配列)
☆ INTERCEPT
X配列とY配列から、回帰直線の切片の値 b を算出します。
セル = INTERCEPT(yの配列,xの配列)
○yの参照範囲が先にきますので、間違わないようにしてください。
○引数に文字列、論理値、空白セルを含んでいる場合、それらは無視されます。
○引数に数値が全く含まれていない場合、「エラー#DIV/0!」が返されます。
○yとxの「データの個数が異なる」場合は「エラー#N/A」が返されます。
☆ TREND
x配列とy配列から、回帰直線を作成し、この直線をもとに「新しいxインプット」より、「yアウトプット」を予測します。
セル = TREND(yの配列,xの配列,新しいxの値,定数)
○定数は0か1です。
○定数は、直線回帰式において b (すなわちy切片)を0にするかしないかを決めます。
○定数を1にすると、forecastと計算結果が一致します。
○定数を0とすると、回帰直線の傾き( a )の絶対値 と 新しいXの値 を掛け合わせた数字が返されます。
○フォアキャストで対応できるので、この関数の持つイミがイマイチわかりません。
☆ FORECAST
x配列とy配列から、回帰直線を作成し、この直線をもとに新しいxインプットより、新しいyアウトプットを予測します。
セル = FORECAST(xインプット,yの配列,xの配列)
☆ RSQ
x配列とy配列から回帰直線を計算し、R^2(ピアソンの積率『相関係数』を二乗した値)を求めます。
この値をもとに、xの分散に起因するyの分散の比率を評価することができます。
セル = RSQ(yの配列,xの配列)
・数値はパーセントとして扱います。
以上はX配列と、Y配列を選択し
グラフ → 散布図 → 右クリック → 近似
で基本的には、グラフ上に表示することが可能です。
・回帰直線の傾きを求める(SLOPE)
・回帰直線の Y 切片を求める(INTERCEPT)
・直線 Y=aX+b の Y の値を求める(TREND)
・回帰直線上で X に対応する Y を求める(FORECAST)
・回帰直線のR^2を求める(RSQ)
☆ SLOPE
X配列とY配列から、回帰直線を作成し、この直線の傾き a を求めます。
セル =SLOPE(yの配列,xの配列)
☆ INTERCEPT
X配列とY配列から、回帰直線の切片の値 b を算出します。
セル = INTERCEPT(yの配列,xの配列)
○yの参照範囲が先にきますので、間違わないようにしてください。
○引数に文字列、論理値、空白セルを含んでいる場合、それらは無視されます。
○引数に数値が全く含まれていない場合、「エラー#DIV/0!」が返されます。
○yとxの「データの個数が異なる」場合は「エラー#N/A」が返されます。
☆ TREND
x配列とy配列から、回帰直線を作成し、この直線をもとに「新しいxインプット」より、「yアウトプット」を予測します。
セル = TREND(yの配列,xの配列,新しいxの値,定数)
○定数は0か1です。
○定数は、直線回帰式において b (すなわちy切片)を0にするかしないかを決めます。
○定数を1にすると、forecastと計算結果が一致します。
○定数を0とすると、回帰直線の傾き( a )の絶対値 と 新しいXの値 を掛け合わせた数字が返されます。
○フォアキャストで対応できるので、この関数の持つイミがイマイチわかりません。
☆ FORECAST
x配列とy配列から、回帰直線を作成し、この直線をもとに新しいxインプットより、新しいyアウトプットを予測します。
セル = FORECAST(xインプット,yの配列,xの配列)
☆ RSQ
x配列とy配列から回帰直線を計算し、R^2(ピアソンの積率『相関係数』を二乗した値)を求めます。
この値をもとに、xの分散に起因するyの分散の比率を評価することができます。
セル = RSQ(yの配列,xの配列)
・数値はパーセントとして扱います。
以上はX配列と、Y配列を選択し
グラフ → 散布図 → 右クリック → 近似
で基本的には、グラフ上に表示することが可能です。