統計関数編の第1回目では、回帰分析の基本的な考え方と回帰分析に利用される統計関数についての解説を行いました。今回は、実際にこれらの統計関数を利用して回帰分析を行ってみましょう。前半では、缶コーヒーの販売数量と気温の相関関係を、RSQ関数を利用して調べます。後半では、その結果から予想気温に応じた販売数量の予測を、FORECAST関数を利用して行います。また、散布図に含まれる回帰分析機能との比較も合わせて行います。
気温と販売数量の相関関係を調べる
缶コーヒー（スタンダード、スイート、ビターの3種）に関する月別の気温と販売実績データから、まずはRSQ関数で相関の強さを求めます。
RSQ関数の引数に既知のyとしてセル範囲C3からC14を、
既知のxとしてセル範囲B3からB14を与えて「スタンダード」のR-2乗値を求める。
RSQ関数の引数に既知のyとしてセル範囲D3からD14を、
既知のxとしてセル範囲B3からB14を与えて「スイート」のR-2乗値を求める。
RSQ関数の引数に既知のyとしてセル範囲E3からE14を、
既知のxとしてセル範囲B3からB14を与えて「ビター」のR-2乗値を求める。
求められたR-2乗値を見てみましょう。「スタンダード」は約0.15で、気温と販売数量の相関関係が極めて弱いことがわかります。一方、「スイート」と「ビター」はどちらも0.9以上で、気温と販売数量の相関関係が極めて強いことがわかります。
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平井 明夫（ヒライ アキオ）
株式会社エムキューブ・プラスハート 事業企画コンサルタントDEC、コグノス、オラクル、IAFコンサルティングにおいて20年以上にわたり、ソフトウエア製品やITサービスのマーケティング、事業企画・運営に携わる。現在は、事業企画コンサルタントとしてIT企業の新規事業立上げ、事業再編を支援するかたわら、デ...
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