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指数回帰は、次の状況をモデル化するために使用できる回帰モデルの一種です。 1. 指数関数的成長:成長はゆっくりと始まり、その後急速に無制限に加速します。 2. 指数関数的減衰:減衰は急速に始まり、徐々にゼロに近づいて減速 […]...

指数回帰は、次の状況をモデル化するために使用できる回帰の一種です。 1. 指数関数的成長:成長はゆっくりと始まり、その後急速に無制限に加速します。 2. 指数関数的減衰:減衰は急速に始まり、徐々にゼロに近づいて減速します […]...

回帰分析は、1 つ以上の予測変数と応答変数の間の関係を定量化するために使用されます。 最も一般的なタイプの回帰分析は単純線形回帰で、予測変数と応答変数が線形関係にある場合に使用されます。 ただし、予測変数と応答変数の間の […]...

最良適合線とは、特定のデータセットの傾向に最もよく「適合」する線です。 このチュートリアルでは、Google スプレッドシートで最適な行を作成する方法を段階的に説明します。 ステップ 1: データセットを作成する まず、 […]...

Google スプレッドシートのグラフに水平線を追加して、目標線、平均線、その他の指標を表したい場合があります。 このチュートリアルでは、Google スプレッドシートのグラフに水平線をすばやく追加する方法を段階的に説明 […]...

加重標準偏差は、データセット内の一部の値の重みが他の値よりも高い場合に、データセット内の値の分散を測定するのに便利な方法です。 加重標準偏差を計算する式は次のとおりです。 金： N:観測値の総数 M:ゼロ以外の重みの数 […]...

Excel で一連のデータの曲線に最もよく適合する方程式を見つけたい場合があります。 幸いなことに、これは Excel のトレンドライン関数を使用して非常に簡単に実行できます。 このチュートリアルでは、Excel で方程 […]...

対数回帰は、成長または衰退が最初に急速に加速し、その後時間の経過とともに減速する状況をモデル化するために使用される回帰の一種です。 たとえば、次のグラフは対数減衰の例を示しています。 このタイプの状況では、予測変数と応答 […]...

対数回帰は、成長または衰退が最初に急速に加速し、その後時間の経過とともに減速する状況をモデル化するために使用される回帰の一種です。 たとえば、次のグラフは対数減衰の例を示しています。 このタイプの状況では、予測変数と応答 […]...

仮説検定を実行するときは常に、タイプ I エラーが発生するリスクが伴います。これは、帰無仮説が実際には正しい場合に、帰無仮説を棄却する場合です。 私たちはこれを「偽陽性」と呼ぶことがあります。実際には効果がないにもかかわ […]...