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a:5:{s:8:"template";s:3952:"<!DOCTYPE html> <html lang="ja"> <head> <meta charset="utf-8"/> <title>{{ keyword }}</title> <link href="http://fonts.googleapis.com/css?family=Open+Sans:300italic,400italic,700italic,800italic,400,300,700,800|Raleway:400,200,100,500,700,800,900&subset=latin,latin-ext" id="divi-fonts-css" media="all" rel="stylesheet" type="text/css"/> <meta content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=0" name="viewport"/> <style rel="stylesheet" type="text/css"> @font-face{font-family:Raleway;font-style:normal;font-weight:100;src:local('Raleway Thin'),local('Raleway-Thin'),url(http://fonts.gstatic.com/s/raleway/v14/1Ptsg8zYS_SKggPNwE44Q4Fv.ttf) format('truetype')}@font-face{font-family:Raleway;font-style:normal;font-weight:200;src:local('Raleway ExtraLight'),local('Raleway-ExtraLight'),url(http://fonts.gstatic.com/s/raleway/v14/1Ptrg8zYS_SKggPNwOIpWqhPBQ.ttf) 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また、それとともに前回係数として使っていたのが「年月」だったので（一応、予測のもっともらしさを示すR-2乗値は0.93程度だったのですが）、係数としてよりそれっぽい「公開記事数」を係数に再度シミュレーションをし直してみようと思います。サンプルとして使うでーたは前回と同じく、当ブログの2016年8月までのブログのページビュー、そして公開記事数です。そんなときはエクセルではゴールシークという機能を使えますので、次回はその使い方についてお伝えしたいと思います。存在しない場合は、アドインを追加する必要がありますので、まずはその方法からお伝えします。「回帰分析」ウィンドウが開きます。以下のように各設定をしていきましょう。これでアドインが追加されます。リボンの「データ」に「データ分析」のメニューが追加されているか確認してみてください。のことで、回帰分析の目的はその切片aと傾きbを求めるということに他なりません。説明変数xである公開記事数は9月以降、毎月30ずつ増えていくとします。ですからC21セルは過去のデータさえそろっていれば、エクセルのデータ分析ツールで瞬時で出せるようになります。これにて準備は完了ということで、早速回帰分析を進めていきましょう。前回、以下の記事で回帰分析という方法なのですが、エクセルのグラフを使う方法と、FORCAST関数を使う方法と２通りお伝えしました。このペースでいくと、2020年12月には1,325,950ページビューに到達するようです。当ブログが2020年末までにどれほどのページビューになるのか、過去のデータから予測をしていくということをしています。「データ分析」ウィンドウが開きます。この中には統計分析をする様々な機能が含まれていてウハウハです。今回はこの中から「回帰分析」を選択して「OK」をします。では、この結果をもとに将来の予測をしてみましょう。今回は、R-2乗値も高いですし、95%信頼区間もそんなに広くないので、そのまま係数として出力された切片と傾きを使います。こちらの方法のほうが、色々な周辺の分析もパッと出てきてくれるんです。です。それに対する目的変数yであるページビュー（B21セル）は、F17セルの切片、F18セルの傾きを使って「Excelのオプション」ウィンドウが開きますので、左側から「アドイン」を選択をします。グラフを使う方法、FORCAST関数を使う方法も含めて、複数の方法がありますが、その都度目的にマッチした方法を選択頂ければと思います。追加をする場合はウィンドウ下部の「設定」から追加していきましょう。前回「年月」を説明変数xとして使っていたときは、0.93でしたから、それよりももっともらしい結果になったわけです。さて、今回は「毎月30記事を更新する」という前提でシミュレーションしましたが、逆のアプローチとして、200万ページビューに到達するためには、毎月何記事更新すればいいのでしょうか？ということです。ですから、この区間があまりにも広い範囲だった場合は、回帰分析表で算出された係数をそのまま使ってシミュレーションをするのは適切ではなくなってしまいます。リボンの「データ」から先ほど追加した「データ分析」を選択します。これを2020年12月までひっぱって、グラフを作成してみますと「データ分析」アドインが追加されていれば、右側の「アクティブなアプリケーションアドイン」に「データ分析ツール」が含まれているはずです。ノンプログラマーがプログラミングスキルを身に着ける支援ををするコミュニティ。セミナー・もくもく会・Facebookグループのサポートで「自らで学び続ける力をつける」支援、「教え合うことで学びの価値を上げる」場の提供をしています。 最後にこの単回帰分析のエクセルでの結果の出し方を簡単に触れときます。ちなみに重回帰分析も全く同じやり方です。次がX値１のP-値です。ここでは0.004%です。このP値は散布図では出せない数値です。簡単に言うと、これで自分の説明変数がどれだけ上手く目的変数に影響してるかを確認できるのです。一番上の表を見ましょう。「重決定 R2」を見ます。この数値は前回の散布図での決定係数と全く同じです。これは0から1の数値で、作った回帰式が目的変数をどれだけの割合で正しいかを表します。１に近いほど良いのです。ちなみにこれを「寄与率」とも呼びます。「重相関 R」は相関係数です。それを2乗すると、下の「重決定 R2」と同じになるのが分かります。前回の記事で回帰分析の基本と散布図での単回帰式の出し方を学びました。今回はエクセルのデータ分析ツールを使った単回帰分析の仕方を学びます。こんにちは、リーンシグマブラックベルトのマイク根上です。業務改善コンサルをしています。上図が前回の散布図の結果でY = 0.1895 X – 35.632と言う単回帰式と、0.8895の決定係数を得ました。その問題を補正したのが下の「補正 R2」なのです。今回は単回帰分析であまり影響は無いですが、普段から「補正 R2」を使った方が良いでしょう。エクセルの単回帰分析の結果の見方を説明しています。決定係数、相関係数、補正Ｒ２の違いと解釈の仕方を理解することができます。重回帰分析の時に重要になりますので、P-値の説明もやっています。沢山数値がありますね。しかし実務では最低限、上図の中の黄色の部分だけ知っていれば良いです。「係数」のところの数値がさっきの回帰式のX値の係数と切片と全く同じになっているのが確認できます（下図参照）。ですから、回帰式を作るのにこれを使うのです。実務でちょっとした分析ならこの散布図だけで済んでしまいます。しかし単回帰分析をする事で更に詳しい情報が得られるのです。前回と同じデータでエクセルの単回帰分析をした結果を先に見てみましょう。また、エクセル＋SharePoint＋PowerAppsの連携手法の日本初の提唱者です。今回の場合、その確率が0.004%で、5%以下ですごく低いので帰無仮説を棄却できるので、すごく関係が有るという事です。重回帰分析ではこのP-値がすごく重要で、複数ある説明変数の中でどれが一番目的変数に影響を与えているかがこれで分かるのです。実務ではもっと説明変数を加えて重回帰分析をする必要が出てきます。「重決定 R2」だと説明変数の数を増やすほどそれだけで数値結果が良くなってしまうという性質があり、問題になります。もしこの「データ分析」が非表示であれば、「ファイル」、「オプション」、「アドイン」をクリックしていき、「エクセルアドイン」が表示されているのを確認して「設定」をクリックします。業務改善ネタの他にプロマネ、リーンシックスシグマや業務で使える統計の実践テクの情報発信をしています。「入力 Ｙ 範囲」では今回は目的変数の「動画時間」のデータを、「入力 Ｘ 範囲」では説明変数の「ブログ文字数」のデータを選んで「ＯＫ」するだけです。実は決定係数として使って頂きたいのがその下の「補正 R2」です。「重決定 R2」よりちょっと低い値ですね。この二つの違いは何でしょうか？一般的にこのパーセンテージが5%以下ならこの帰無仮説を棄却出来ます。言い換えると「無関係である」ことを棄却する。つまり「ＸとＹの関係がすごい有る」ということです。もしこのP-値が5%以上である場合はデータに誤差が無いか確認し、もっとサンプルデータを加えて分析をやり直すか、その二つのデータ群には関係性が無いと結論付けるかです。僕の場合は5%以下なので次に進みます。次の小スクリーンで「分析ツール」にチェックをして「ＯＫ」を押すと出てきます。もう少し詳しく言いますと、P-値は帰無仮説の確率です。何じゃそりゃ？って感じですね。回帰分析での帰無仮説とは「このＸの説明変数はＹの目的変数と無関係と仮定すること」となります。エクセルで簡単に散布図や単回帰分析が出来ますので、とりあえずデータを入れてやってみて下さい。思いがけない発見がありますよ。 回帰分析は、ある変数の変動から別の変数の変動を予測・説明するための分析 … 相関分析について、回帰分析との違いやエクセルでの分析、事例をわかりやすく紹介します。相関分析とは、2つのデータの関連性を調べる分析方法。Excelでの相関分析が分かれば、売り上げなどが分析できるようになり、仕事の効率化につながります。 ";s:7:"keyword";s:41:"エクセル データ分析 回帰分析";s:5:"links";s:8626:"<a href='http://arcanepnl.com/site/%E5%B9%B3%E9%87%8E%E7%B4%AB%E8%80%80-%E9%AB%98%E5%86%86%E5%AF%BA-%E3%82%86%E3%81%8B%E3%82%8A-9fd2eb'>平野紫耀 高円寺 ゆかり</a>, <a href='http://arcanepnl.com/site/%E3%82%AC%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%A0%E3%83%93%E3%83%AB%E3%83%89%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%82%BA-%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA-%E9%A0%86%E7%95%AA-9fd2eb'>ガンダムビルドファイターズ シリーズ 順番</a>, <a href='http://arcanepnl.com/site/%E4%B8%80%E6%AC%A1%E6%B6%88%E8%B2%BB%E8%80%85-%E5%8B%95%E7%89%A9-%E4%BE%8B-9fd2eb'>一次消費者 動物 例</a>, <a href='http://arcanepnl.com/site/%E7%AD%8B%E3%83%88%E3%83%AC-%E3%83%80%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%96%E3%83%AD%E3%82%B0-%E7%94%B7-9fd2eb'>筋トレ ダイエットブログ 男</a>, <a href='http://arcanepnl.com/site/Fill-the-void-%E6%84%8F%E5%91%B3-9fd2eb'>Fill The Void 意味</a>, <a href='http://arcanepnl.com/site/%E5%B1%A5%E6%AD%B4%E6%9B%B8-%E5%82%99%E8%80%83%E6%AC%84-%E7%89%B9%E3%81%AB%E3%81%AA%E3%81%97-9fd2eb'>履歴書 備考欄 特になし</a>, <a href='http://arcanepnl.com/site/%E5%A4%9C%E3%81%AE-%E9%9D%99%E3%81%91%E3%81%95-%E8%A1%A8%E7%8F%BE-9fd2eb'>夜の 静けさ 表現</a>, <a href='http://arcanepnl.com/site/%E3%83%88%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%8F%E3%83%A0-%E3%83%8F%E3%83%83%E3%83%88%E5%8D%BF-%E5%A6%BB-9fd2eb'>トップハム ハット卿 妻</a>, <a 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