売上予測 モデルをエクセルの重回帰分析で作ろう その2

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売上予測 モデルをエクセルの重回帰分析で作ろう その2

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2018/04/05 売上予測 モデルをエクセルの重回帰分析で作ろう その2

エクセル表計算ソフトでは、重回帰分析も回帰分析と呼んでいる。マチガイではないのだが、「重」があるとないとでは大いに意味が異なる。

回帰分析は、通常、一つの変数を、別の一つの変数で説明するモデルを作る時に使う。例えば、人間の身長を、人間の年齢で回帰する場合に用いる。

人間のある一時期は、身長は、年齢という時間に伴って大きくなる。したがって、y=aX+b 、Yは身長、Xは年齢 というふうに、表すことができる。

これに対して、重回帰分析は、一つの変数(目的変数とよぶ)を、複数の変数(説明変数と呼ぶ)で説明する。

すなわち、Y=a1・X1+a2・X2+・・・+an・Xn+a0 というように、1次多項式で表す。複数の変数があるから、「重」であって、逆に1個しかないのであれば、「単」である。だから、身長のモデルは、単回帰式である。(Yには通常、売上を入れる)

重回帰分析が、表計算ソフト「エクセル」でできるということの意味はたいへん大きい。

人間社会はいうに及ばず、自然現象も、単独の原因から起きていることはほとんどない。複数の原因がいろいろ重なりながらその次の現象が起きるというのが一般的だ。エクセルはその解明に大きく役立つ。もちろん、我々が求めたい売上予測モデルもその一つである。売上予測モデルの作成にこれほど適したソフトは他にない。(余談だが、ふつうの表計算ソフトのエクセルに、重回帰分析を入れるとは、なかなか流石一流国アメリカ人の発想である。こんなところに、アメリカ人の偉大さを示す証拠を見ることができる)

店舗の売上を構成する要因は、たくさんある。これを解明し予測しようというのだから、重回帰分析は最良の分析ツールである。

 

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