重回帰分析 最大の相関がある立地変数を見つける

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重回帰分析 最大の相関がある立地変数を見つける

売上予測

2019/01/12 重回帰分析 最大の相関がある立地変数を見つける

売上予測をエクセルで極める その87 重回帰分析
手順3 説明変数の骨を作る
最初の説明変数(第一変数)を見つけることを、説明変数の骨(以下、単に「骨」と呼びます)を作ると言います。骨は、業種業態によって多少の違いはあるものの、たいていは商圏規模を表すような項目を見つけるようにします。例えば、商圏を設定して、その中に住む人口、あるいは世帯数を用います。また、年間小売販売額などその街の商業集積力が説明変数になる場合もあります。この骨は、売上と最低でも0.4以上の相関があることが望ましい。

手順4 理論値を出し、残差を求める。
骨が見つかると、この骨を元にして、理論値を計算することができます(図4)。

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理論値は、簡単な1次式、Y=a×X+b になります。この場合、Xは骨のデータです。
aやbは、データがあれば計算して出すことができますが、エクセル表でしたら、それぞれSLOPE関数、INTERCEPT関数を用いて算出することができます。
目的変数から理論値を引いた値を「残差」と呼びます。この残差を計算しておきましょう。
手順5 第二説明変数を見つける
骨が見つかったら、第二説明変数の探索です。(この二つ目からは、重回帰分析専用のソフトウェアが必要になります。MSエクセルをお持ちの方は、「分析ツール」をアドインに加えるとこの分析ができるようになります。詳しくは、マニュアルをご参照ください)。

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この変数は、最も残差の大きいサンプル(店舗)に着目して見つけます(図5の例では、E店になります)。残差が大きいということは、それだけ、骨だけでは説明できない大きな原因があることになります。そして、その原因として考えられそうな立地要因を見つけたら、最初の表にデータを入力していきます。

 

 

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