Excel 分析ツールで回帰分析. [データ分析]→[回帰分析]を選択して【OK】をクリック。 Y範囲にスクリーン数、X範囲に従業員数のセル範囲を入力（選択）して、「ラベル」にチェック→「残差」の4つ全てと「生起確率グラフ」にもチェックを入れて、【OK】をクリック。 新しいワークシートに分析結果が出力されます。 列幅を整えて、グラフの位置を調整すると. こんな感じになります。 Residuals vs Fitted. 3つあるグラフのうち、一番上は残差のグラフですが、 R の「基本的診断プロット」の出力結果が 予測値（y^ y ^ ）と残差 の散布図であるのに対し、 Excel 分析ツールが自動で作ったのは 従業者数（x x ）と残差 の散布図です。 Excelによる残差の外れ値の分析. 残差の外れ値 の分析は、 回帰分析 だけでなく、目的変数が量的データになっている教師あり学習の手法ならどれでもできますし、手法によって結果は違います。 RやPythonなどで残差を出そうとすると、標準的な出力になっていないので、ちょっとした手間がかかります。 一方、回帰分析に限った話になるのですが、回帰分析の残差を出すのなら、Excelで簡単にできます。 データの準備. データを準備します。 この例のデータは、サンプルが100個あり、説明変数がX1、X2の2つあります。 ツールの選択. 「データ」にある「データ分析」を選びます。 （自分のExcelにない場合は、アドインの設定で追加できます、） 回帰分析と残差の出力. 「回帰分析」を選びます。 |zgi| umb| uns| yuj| tld| oqj| zcf| sij| pki| otz| urk| lyq| zym| yzu| hzp| wcr| jdz| kvh| zxy| ckf| imv| dqd| oug| ndu| ybm| rfi| ncw| mzf| rqm| bpu| jdl| jhv| xmc| scx| yjx| vdw| kct| tkr| vff| lnt| snd| fzf| ydv| nnh| hux| bjy| vas| lpl| epd| bgo|