重回帰分析では相関係数に拘り過ぎてはいけない

売上予測をエクセルで極める　その93　重回帰分析

分析ポイント（9）相関係数に拘り過ぎてはいけない
重回帰分析では、サンプルに使った既存店の売上実績と予測モデルで算出される売上理論値との相関係数が計算されます。これが１．００に近づけば近づくほど、各サンプル店の残差は小さくなり、見かけの精度は高くなります。
しかし、ここが盲点です。確かに見かけの精度は高くなりますが、そのために説明変数の作り方に相当な無理がかかります。
ひじょうに恣意的なデータになってしまったり、必要以上に多くのデータを使ったものになったり、つまり、意味のない精度アップをしているおそれがあります。
売上予測モデルは実践で活用したときに、高い精度で予測できなければ何の意味もありません。
既存店、しかもサンプル店の精度に拘っているよりも、正しいデータ、正しい説明変数を入れて高い精度の予測ができれば良いのです。筆者は個人的には、売上予測モデルの相関係数は０・８５もあれば十分だと考えています。０・９５を超えるようなモデルは作らないほうが無難だと思っています。

分析ポイント（10）コンピュータ（ソフトウェア）に任せきりにしない
重回帰分析に用いるソフトウェアの中には、「自動選択法」という機能がついていて、たくさんの説明変数の中から、統計的に間違っていないと言える説明変数だけを見つけてくる。
やや詳しく言うと、ある説明変数をモデルに加えて、相関係数が高くなるなら採用し、低くなるなら不採用とする機能です。人間は何も考えないで良いので、便利で簡単です。