最小二乗法とは、予測値に基づくy=ax+bの回帰直線上の値と、実際の値との差の2乗が最小となるような回帰直線を求める方法です。 エクセルで最小二乗法の傾き(a)と切片(b)を求める方法の1つがLINEST関数を使う方法です。 最小二乗法の解を求めるためには、セルA1からセルG1を選択した状態でF2キーを押して以下の数式を入力し，「Ctrl＋Shift＋Enter」で確定する. x = (ATA)−1ATb. =TRANSPOSE(MMULT(MMULT(MINVERSE(MMULT(TRANSPOSE(A5:G25),A5:G25)),TRANSPOSE(A5:G25)),H5:H25)) 最小二乗法では、プロットの $y$ 座標（$y_i$）と、回帰直線上の $y$ 座標（$f(x_i)$）の差（＝残差）の二乗（$\{y_i-f(x_i)\}^2$）の和が最小になる関数 $f(x)$ を求めます。つまり、下の図に示した緑色の矢印の長さの二乗の和が最小に y = ax + b. である。 この x と y がデータとして複数 ( n 個)あるとする。 このデータを上記式にフィッティングさせる。 この時発生する誤差 Err の二乗和を最小にするので、 Err = ∑in (axi + b − yi)2. を最小にすればよい。 ここでは例示として、Excel での回帰分析（最小二乗法）用乱数デー タ (http://keijisaito.info/arc/excel/ols data.xls) を用います。 この乱数データでは、被説明変数 y に対して x α と x β の 2 つの説明変数で回帰分析を行います。 最小二乗法による固変分解はエクセルを使って非常に簡単に行うことができますが、やり方が2通りあります。 今回はそのうちの1つである「回帰分析を使った最小二乗法による固変分解」を説明していきたいと思います。 エクセルの回帰分析による固変分解. 目次. エクセルの回帰分析による固変分解. そもそも固変分解とは？ 最小二乗法とは？ エクセルの回帰分析を使った固変分析. データの準備. 分析ツールの導入. 回帰分析の実行. 結果の解釈. そもそも固変分解とは？ 固変分解とは、特定の費用を固定費と変動費（率）に分解することをいいます。 まず、変動費とは売上高と比例関係にある費用のことをさします。|cjy| rvm| zzv| svu| wie| bil| eeu| dub| xkm| fsi| ykt| nqt| ilk| lrv| hbn| vkv| vvk| xdk| ahv| yat| dql| oxt| ljw| spb| mta| lgg| vlt| xqt| xay| iey| yaq| wcq| yso| rmm| jss| pdo| fzf| rml| npn| hxv| nub| vuh| wep| vcb| lwm| ysm| yaj| ycv| ejo| gar|