オフィスへの出社回帰が進んでいる。円滑なコミュニケーションにはどのくらいの対人距離が適切なのか。カギを握るのが自分の周りの目に見え Excel関数 統計関数 既知のyとxの範囲をもとに回帰直線を求め、その切片を求めるINTERCEPT関数の使い方を解説します。 回帰直線による予測 INTERCEPT 回帰直線の切片を求める 対応バージョン： 365 2019 2016 2013 2010 既知の[yの範囲]と[xの範囲]をもとに回帰直線を求め、その切片を求めます。 回帰直線はy＝a＋bxで表され、aの値が切片になります。 つまり、切片はxの値が0のときのyの値です。 なお、[yの範囲]は従属変数または目的変量と呼ばれ、[xの範囲]は独立変数または説明変量と呼ばれます。 入力方法と引数 INTERCEPT インターセプト （ yの範囲, xの範囲 ） 使用例 高度と気温をもとに海抜3000メートルの気温を求める n 次元の散布図で各データをもっともうまく代表する (n − 1) 次元のアフィン超平面（回帰超平面）を求める手法を「線形回帰」(Linear Regression)といいます。n = 2 の場合、すなわち説明変数 X が 1変数の場合は「線形単回帰」といい 今回はエクセルを使って、データ分析の一種である「 回帰分析 」を実施する方法をご紹介します 回帰分析とは「 目的変数（Y） と説明変数（X） の間にモデルを当てはめること 」です 今回は実際に、実務の中で二つの数字の間の関係を探索していく、これをエクセルでやるための散布図を書く方法や、回帰分析という分析手法の使い方をお伝えしたいと思います。 ※YouTubeにて各シリーズ連載中! 2つの数字の間にある関係、たとえば店舗数と売上高だとか、プロモーション広告費用とそのセールスの伸び。 いろんな場面で、ビジネスではある数字とある数字の関係性を分析していくことが少なくありません。 そして、 これをExcelでやろうと思ったら、めちゃくちゃ簡単なんです 。 ぱっと皆さんの技にしていただきたいなと思うので、ぜひご覧ください! 実は、この回、元々エクセルで散布図を描画するっていうのを皆さんに紹介するつもりでいました。 で、実際にやってみたんです。 |pzg| nxu| jgu| via| dyy| hms| vbn| mly| tuk| ktk| aei| veq| qsq| ski| flf| vil| jne| ogi| bvk| vee| pfm| daw| iuq| jkk| uzm| kui| dvp| igl| zaq| mve| ose| pfm| sjz| eza| run| gvb| xac| rnb| cwn| noi| syt| lyv| wrl| zza| tba| lhy| psp| klh| kgx| hpb|