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売上予測の計算は、放物線の底を求めることである
売上予測の計算は、コンピュータが行う。
売上予測モデルは、重回帰分析で作成するのだが、売上予測の分析者は、重回帰分析の実行手順、操作手順を知っていれば良いのであって、
「なぜ、係数が求まるのか?」、「どういうふうに計算するのか」といった計算方法を知っている必要はない。
原理だけ知っていれば十分である。
その原理について説明しておこう。
重回帰計算では、目的変数と複数の説明変数が用意されているところから始まる。
ここでは仮に、サンプルが4つ、説明変数が2つであるとしよう。
サンプルNo1の目的変数はY1、説明変数をX11 、X12
サンプルNo2の目的変数はY2、説明変数をX21 、X22
サンプルNo3の目的変数はY3、説明変数をX31 、X32
サンプルNo4の目的変数はY4、説明変数をX41 、X42
としよう。
説明変数が2つであるから、重回帰式は、Y=A1・X1+A2・X2+A0 という形式で表せる。
A1、A2、A0は 計算で求めなければならない係数である。
実際の値は、Y1~Y4 と表せるので、
この重回帰式で求めた理論値は、YY1~YY4 と表す。
この実際の値=実績値と、理論値の差を表してみよう。
この差をD1~D4とすると次のようになる。
サンプルNo1は、 D1=Y1-YY1
サンプルNo2は、 D2=Y2-YY2
サンプルNo3は、 D3=Y3-YY3
サンプルNo4は、 D4=Y4-YY4
重回帰式の係数 A1、A2、A0 を求めるということは、これら4つのD1~D2の差異が、プラスであれマイナスであれ、最も小さくなるようにするA1、A2、A0の組合せを1つ求めることである。
要するに、理論値が、実績値に一番近くなるような組み合わせである。
この組み合わせを、計算して、コンピュータは答えを出してくれるのである。
もう少し、計算過程を説明すると、理論値と実績値の値が近いということは、D1の二乗+D2の二乗+D3の二乗+D4の二乗 という合計(「二乗和」と呼ぶ)が一番小さいことと同じなので、この二乗和を求めればよい。
この二乗和をWとすると、次のようになる。
W=D1の二乗+D2の二乗+D3の二乗+D4の二乗
=(Y1-YY1)^2 +(Y2-YY2)^2 +(Y3-YY3)^2 +(Y4-YY4)^2
YY1~は理論値であるから、重回帰式、Y=A1・X1+A2・X2+A0 の右辺を代入すると
={Y1-(A1・X11+A2・X12+A0 )}^2 +{Y2-(A1・X21+A2・X22+A0 )}^2
+{Y3-(A1・X31+A2・X32+A0 )}^2 +{Y4-(A1・X41+A2・X42+A0 )}^2
となる。ちょっとややこしい式になりましたが、恐れることはない。
いろいろな変数があるが、実は計算しなくても良い変数がいくつも入ってる。
たとえば、Y1~Y4 は サンプルの売上実績だから、数値が入っているものだ。
また、X11~X42の8つも、説明変数として、最初から用意しているものなので、ここにも数値が入っている。
だから、変数で、最初は不明であるのは、A1 と A2、そして A3の3つだけだということがわかる。
ということで、そのややこしい数式は、変数 A1 の2次関数、A2の2次関数、A3の2次関数 が混ざった式になっていることが分かる。
この2次関数になっていることがポイントだ。
2次関数とは、中学生の数学で習った、「放物線」だ。
放物線は、必ず、Yの値が最も小さくなるような点(「底」と呼ぼう)ができる曲線なのだ。
このYの値が最も小さくなるということが、ポイントで、この底のところのA1、A2、A0を求めれば良い。
これを計算してくれるのが、重回帰分析の時に使うアプリだ。
売上予測の計算は、放物線の底を求めているのだ。
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売上予測の計算は、コンピュータが行う。
売上予測モデルは、重回帰分析で作成するのだが、売上予測の分析者は、重回帰分析の実行手順、操作手順を知っていれば良いのであって、
「なぜ、係数が求まるのか?」、「どういうふうに計算するのか」といった計算方法を知っている必要はない。
原理だけ知っていれば十分である。
その原理について説明しておこう。
重回帰計算では、目的変数と複数の説明変数が用意されているところから始まる。
ここでは仮に、サンプルが4つ、説明変数が2つであるとしよう。
サンプルNo1の目的変数はY1、説明変数をX11 、X12
サンプルNo2の目的変数はY2、説明変数をX21 、X22
サンプルNo3の目的変数はY3、説明変数をX31 、X32
サンプルNo4の目的変数はY4、説明変数をX41 、X42
としよう。
説明変数が2つであるから、重回帰式は、Y=A1・X1+A2・X2+A0 という形式で表せる。
A1、A2、A0は 計算で求めなければならない係数である。
実際の値は、Y1~Y4 と表せるので、
この重回帰式で求めた理論値は、YY1~YY4 と表す。
この実際の値=実績値と、理論値の差を表してみよう。
この差をD1~D4とすると次のようになる。
サンプルNo1は、 D1=Y1-YY1
サンプルNo2は、 D2=Y2-YY2
サンプルNo3は、 D3=Y3-YY3
サンプルNo4は、 D4=Y4-YY4
重回帰式の係数 A1、A2、A0 を求めるということは、これら4つのD1~D2の差異が、プラスであれマイナスであれ、最も小さくなるようにするA1、A2、A0の組合せを1つ求めることである。
要するに、理論値が、実績値に一番近くなるような組み合わせである。
この組み合わせを、計算して、コンピュータは答えを出してくれるのである。
もう少し、計算過程を説明すると、理論値と実績値の値が近いということは、D1の二乗+D2の二乗+D3の二乗+D4の二乗 という合計(「二乗和」と呼ぶ)が一番小さいことと同じなので、この二乗和を求めればよい。
この二乗和をWとすると、次のようになる。
W=D1の二乗+D2の二乗+D3の二乗+D4の二乗
=(Y1-YY1)^2 +(Y2-YY2)^2 +(Y3-YY3)^2 +(Y4-YY4)^2
YY1~は理論値であるから、重回帰式、Y=A1・X1+A2・X2+A0 の右辺を代入すると
={Y1-(A1・X11+A2・X12+A0 )}^2 +{Y2-(A1・X21+A2・X22+A0 )}^2
+{Y3-(A1・X31+A2・X32+A0 )}^2 +{Y4-(A1・X41+A2・X42+A0 )}^2
となる。ちょっとややこしい式になりましたが、恐れることはない。
いろいろな変数があるが、実は計算しなくても良い変数がいくつも入ってる。
たとえば、Y1~Y4 は サンプルの売上実績だから、数値が入っているものだ。
また、X11~X42の8つも、説明変数として、最初から用意しているものなので、ここにも数値が入っている。
だから、変数で、最初は不明であるのは、A1 と A2、そして A3の3つだけだということがわかる。
ということで、そのややこしい数式は、変数 A1 の2次関数、A2の2次関数、A3の2次関数 が混ざった式になっていることが分かる。
この2次関数になっていることがポイントだ。
2次関数とは、中学生の数学で習った、「放物線」だ。
放物線は、必ず、Yの値が最も小さくなるような点(「底」と呼ぼう)ができる曲線なのだ。
このYの値が最も小さくなるということが、ポイントで、この底のところのA1、A2、A0を求めれば良い。
これを計算してくれるのが、重回帰分析の時に使うアプリだ。
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