スプレッドシートで重回帰分析をする方法

やること

前回スプレッドシートで単回帰分析を行いました。今回は同様のデータを用いて、重回帰分析を行います。

準備

スプレッドシートで重回帰分析をするためにはアドオンが必要なためインストールしておきます。

アドオンをクリックし、アドオンを取得をクリックします。

アドオン検索画面が出るので、そこで検索ボックスにXLMinerと入力して検索し、”+ 無料”ボタンをクリックします。

アカウントの選択画面が出ることがありますが、googleアカウントを指定するとインストールできます。

XLMiner Analysis ToolPakの使い方

XLMiner Analysis ToolPak(以後XLMiner)のインストールが済んだら重回帰分析を行う準備は完了です。早速XLMinerを利用して重回帰分析を行なっていきましょう。

まずはアドオン>XLMiner Analysis ToolPakをクリックします。

右側にXLMinerのメニューが表示されるので、Linear Regressionを選択し、各種パラメータを設定します。

  • Input Y Range : ここには目的変数を設定します。今回は家賃の列(E1:E51)を指定します。(セルの範囲を選択した後に入力ボックスをクリックすると選択したセルの範囲が入力されます。)
  • Input X Range : ここには説明変数を設定します。今回は築年数、駅徒歩分、部屋の広さの列(B1:D51)を指定します。(こちらも同様にセルの範囲を選択した後に入力ボックスをクリックすればOKです。
  • Labels : Input Y RangeとInput X Rangeに範囲の指定で列名も含めた場合にチェックを入れます。
  • Output Range : 指定したセルを起点に重回帰分析の結果が出力されます。
  • Residuals : 残差です。今回の場合であれば、各賃貸データに対して”残差” = “実際の家賃” – “重回帰分析で作成したモデルの予測の家賃”を出力します。
  • Residuals Plot : 残差をグラフで可視化します。

結果

Y(予測家賃) = a × 築年数 + b × 徒歩 + c × 広さ + d

Coefficients列がa~dに当たります。dがinterceptですね。

上記の式で予測した家賃と、実際の家賃との残差も表示されます。

残差を各説明変数を横軸にしてプロットしたものも表示されます。

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