Excelで線形回帰を行う方法：ステップバイステップガイド

Excelで線形回帰を行う方法を知りたいですか？聞こえるほど難しくありません！数回クリックするだけで、データを分析し、プロのような予測を行う途中にあります。必要なのは、コンピューターにいくつかのデータとExcelがインストールされていることだけです。

階段に飛び込む前に、私たちがやろうとしていることを理解しましょう。線形回帰は、2つの変数間の関係を理解するのに役立つ統計的方法です。 Excelで線形回帰を実行することにより、別の変数の値に基づいて1つの変数の値を予測できます。

ステップ1：データを整理します

データが上部にラベルが付いた2つの列に配置されていることを確認してください。

正確な結果には、データを適切に整理することが重要です。最初の列には、独立変数（一方が他方に影響すると思う）を含める必要があり、2番目の列には従属変数（予測するもの）が必要です。

ステップ2：散布図を挿入します

[挿入]タブに移動し、散布図チャートを選択します。

散布図は、2つの変数間の関係を視覚化するのに役立ちます。これは、データが線形回帰に適していることを確認するための重要なステップです。

ステップ3：トレンドラインを追加します

散布図のデータポイントを右クリックして、[トレンドラインの追加]を選択します。

トレンドラインは、Excelが線形回帰を実行するために使用するものです。これは、データポイントに最適なラインであり、データが移動している一般的な方向を示しています。

ステップ4：「線形」トレンドラインオプションを選択します

トレンドラインメニューで、「線形」が選択されていることを確認し、「チャートの表示方程式」ボックスをチェックします。

「線形」を選択すると、Excelに線形回帰を実行するように指示します。チャートに表示される方程式は、線形回帰方程式になります。

ステップ5：結果を解釈します

チャートに表示されている方程式を使用して、予測を行い、データを分析します。

方程式にはy = mx + bの形式があり、ここでyは従属変数、xは独立変数、mは線の勾配、bはy intecteの勾配です。この方程式を使用して、xの任意の値に対してyの値を予測できます。

これらの手順を完了すると、将来の値を予測したり、変数間の関係を理解するために使用できる線形回帰方程式があります。

Excelの線形回帰のヒント

データが結果を歪める可能性のある外れ値がないことを確認してください。
より多くのデータポイントがあるほど、線形回帰はより信頼性が高くなります。
R-Squared値をチェックして、トレンドラインがデータにどれだけ適しているかを確認します（1に近い方が優れています）。
最初にデータを最初にプロットして、線形回帰が適切であることを確認してください。
トレンドラインによく適合しないデータポイントを削除または調べることを検討してください。

よくある質問

R-squared値は何ですか？

R-squaredは、独立変数によって説明される従属変数の分散の割合を表す統計的尺度です。簡単に言えば、あなたのトレンドラインがあなたのデータにどれだけうまく適合しているかを教えてくれます。

提案された読み：試合のExcelの2つの列を比較する方法：ステップバイステップガイド

Excelで2つ以上の変数を使用して線形回帰を実行できますか？

はい、でもそれはより複雑です。これは多重線形回帰と呼ばれ、Excelで分析ToolPakアドインを使用する必要があります。これにより、追加の統計機能が提供されます。

私のデータは、線形回帰を実行するために正規分布する必要がありますか？

必ずしもそうではありませんが、線形回帰の仮定を満たすのに役立ちます。これには、残差（観測値と予測値の違い）が正常に分布していることを含みます。

データの範囲外の値を予測できますか？

はい。ただし、データの範囲外で行われた予測（外挿）は、範囲内の予測（補間）よりも信頼性が低くなります。

データが線形モデルに適合しない場合はどうなりますか？

データが線形モデルに適合しない場合は、データや予測しようとしているものに応じて、多項式またはロジスティック回帰など、異なるタイプの回帰分析を試す必要がある場合があります。

まとめ

ラベルを使用して2つの列にデータを整理します。
散布図チャートを挿入します。
散布図にトレンドラインを追加します。
「線形」トレンドラインオプションを選択し、方程式を表示します。
線形回帰方程式を解釈します。

結論

Excelの線形回帰の芸術を習得すると、データ分析に関しては大きな優位性が得られます。あなたが学生、研究者、またはビジネスの専門家であろうと、変数間の傾向と関係を予測する方法を知ることは貴重なスキルです。覚えておいてください、それはあなたのデータが語っているストーリーを理解することです。複雑な数学的方程式や統計的専門用語に脅かされないでください。 Excelを使用すると、線形回帰は、洞察のロックを解除し、データウィザードにすることができる簡単なプロセスになります。

練習を続けてください、そしてすぐにあなたは簡単に線形回帰を実行するでしょう。 R-squared値を使用してモデルの適合を確認し、データが最良の結果を得るために線形回帰の仮定を満たしていることを常に確認してください。障害にぶつかった場合は、オンラインフォーラムやコミュニティに連絡することをためらわないでください。そして最も重要なことは、それを楽しんでください！数字のごちゃごちゃを明確で実用的な洞察に変えることには、非常に満足できるものがあります。だから先に進み、データに飛び込み、自信を持って予測を開始します。