はじめに
経営上、あるデータと他のデータの関係を見たいときがあります。
例えば、飲食店をやっていて、温度が高い日は売上がどうか、休日だと売上はどれだけ上がるのかなどです。
このようなことを分析するのに、統計学的に一つの方法として、「回帰分析」というものがあります。
この回帰分析について、難しい数式などは抜きにして、イメージとして、解説したいと思います。
回帰分析
回帰分析とは、あるデータが変化したときに、他のデータがどうなるかを分析する方法です。
例えば、アイスクリームを販売している店を考えたとき、温度(気温)と売上の関係をグラフにしたら、下のような図になったとしましょう。
何となく、点が右肩上がりで散らばっており、温度が高いほど、売上が高いことが予想されます。
すなわち、温度が高いほど、売上は上がるということが言えそうです。
更にもっと踏み込んで、温度がある値のとき、売上はどれだけになるかを知りたいと思うとしましょう。
そうするには、下図のように、点の散らばりに近い形で、直線を引ければ、温度と売上の関係が得られます。
この直線を求めるが、「回帰分析」になります。
もっと具体的には言えば、温度と売上の関係について、
売上 = a × 温度 + b
という方程式のaとbの値を統計学的に求めることになります。
そして例えば、a=0.5、b=500という値を求めることができれば、
売上 = 0.5 × 温度 + 500
ということで、ある温度のときの売上を予測できたり、1℃温度が上がったときに、売上がどれだけ変わるかが分かります(この式では、温度が1℃上がれば、0.5売上が上がります)。
計算方法
統計学的には色々と考えがあったり、いくつもの方法がありますが、エクセルで簡単に回帰分析を体験することができます。
エクセルの使い方を省略しますが、エクセルの「分析ツール」を使えば、「回帰分析」というものがあるので、これを使えば、簡単に回帰分析を行うことができます。
(なお、エクセルで「LINEST」関数などを使えば、関数でも回帰分析を行うことができます)
まとめ
初心者向けなので細かい話は別として、回帰分析とは
「データの関係を見る」
「データが変化したとき、他のデータがどうなるかを見る」
「グラフで言えば、データ間でもっともらしい直線を引く」
ということになります。
もし、データ間でいろいろと気になる点があれば、簡単にエクセルで試すことができるので、やってみてください。
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