Excel: 重線形回帰を使用して予測分析を行う方法

多くの場合、Excel で作成した重線形回帰モデルを使用して、新しい観測値またはデータ ポイントの応答値を予測することができます。

幸いなことに、これを行うのは非常に簡単で、次のステップバイステップの例でその方法を示します。

ステップ 1: データを作成する

まず、Excel で使用する偽のデータ セットを作成しましょう。

ステップ 2: 重線形回帰モデルを当てはめる

次に、x1 と x2 を予測変数として、y を応答変数として使用して、重線形回帰モデルを近似しましょう。

これを行うには、次のようにLINEST(y_values, x_values)関数を使用します。

Enter をクリックすると、回帰係数が表示されます。

近似された重線形回帰モデルは次のとおりです。

y = 17.1159 + 1.0183(x1) + 0.3963(x2)

ステップ 3: モデルを使用して新しい値を予測する

ここで、この回帰モデルを使用して、予測子変数に次の値を持つ新しい観測値を予測するとします。

• ×1:8
• ×2:10

これを行うには、Excel で次の数式を使用します。

これらの値を予測変数に使用すると、重線形回帰モデルは y の値が29.22561になると予測します。

ステップ 4: モデルを使用して複数の新しい値を予測する

重線形回帰モデルを使用して複数の新しい観測値の応答値を予測したい場合は、単純に回帰係数への絶対セル参照を作成できます。

追加リソース

Excelで単純な線形回帰を実行する方法
Excelで重回帰を実行する方法
Excel で多項式回帰を実行する方法
Excel で残差プロットを作成する方法