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a：線形回帰は、独立変数と従属変数の線形関係をグラフ化するデータプロットです。これは、典型的には、関係の強さと結果のばらつきを視覚的に示すために使用されます。この分析の目的は、独立変数との可変性に基づいて、従属変数の動作を説明しようとすることです。
単純な例として、食べたアイスクリームの量と肥満の関係の強さをテストしたいと考えました。我々は、独立変数、アイスクリームの量を取って、従属変数である肥満に関連させて、関係があるかどうかを調べる。回帰がこの関係のグラフ表示であるとすれば、データのばらつきが小さく、関係が強く、回帰直線へのフィット感がより厳しくなります。
<！重要な考察：
回帰分析を進めるために真でなければならないデータセットに関するいくつかの重要な前提があります。変数は真に独立していなければなりません（カイ二乗検定を使用）。
データは、異なる誤差分散を有するものであってはならない（これは、ヘテロ分散性と呼ばれる）。
- 各変数の誤差項は無相関でなければなりません。そうでなければ、変数が連続的に相関されていることを意味します。
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- これらの3つのことが複雑に聞こえる場合は、よくあります。しかし、これらのすべての考慮事項のうちの1つが真実でないという影響は、偏った推定値です。本質的に、あなたは測定しようとしている関係を誤解しているでしょう。
Excelで回帰分析を実行するための最初の手順は、無料のExcelプラグインデータ分析ツールがインストールされていることを再度確認することです。このプラグインにより、統計の範囲を簡単に計算できます。線形回帰直線をグラフ化するのに必要なのは
ではありませんが、統計表を簡単に作成できます。
<！ - 3 - > データ分析ツールパックを使用して、回帰出力を作成するだけで数回のクリックが可能です。独立変数はXの範囲に入ることに注意してください。 ビザ・リターンの強さと関係を見積もることができれば、S&P500のリターンを前提にしてみてください。
結果を解釈するデータタブ→データ分析に移動し、結果を実行します：
[テーブルが小さく見える場合は、画像を右クリックして新しいタブで開きます。 >そのデータを使用して、次の表を取得します。
Excelで回帰をグラフ化する
Excelで回帰をグラフ化するには、データを強調表示し、散布図としてグラフ化しますプロット。いくつかの書式を適用すると、視覚的な結果は関係の強さを合計しますが、上記の表と同じくらい詳細を提供することはありません。
