統計的分析はポートフォリオ管理において不可欠なツールです。特に強力な手法は回帰分析であり、複数の独立変数が従属変数に与える影響を決定する際に特に有用です。Excelで複数回帰を使用して線形関数関係を構築し、分析する方法を知りたいですか？このガイドでは、明確な概要とステップバイステップの詳細な手順を提供します。
主な発見
- 回帰分析は独立変数が従属変数に及ぼす影響を定量化するのに役立ちます。
- 回帰モデルの適合度と統計的有意性を評価することが重要です。
- 係数を評価することで、独立変数のうちどれが従属変数に対してより強い影響を持つか判別できます。
Excelでの回帰分析のステップバイステップガイド
データの準備
回帰分析を開始する前に、データを準備する必要があります。ここでは、従属変数（売上高）がノートブックの売上であり、独立変数（x1およびx2）が従業員の数と競合活動の数です。ますExcelに必要なデータをすべて入力し、整理された構造にしてください。
相関の確認
変数間の関連性を最初に知るために、相関行列を作成できます。この行列は異なる変数の間の関係の強さを示してくれます。これをExcelの「データ解析」機能を使用して行い、関連するデータ範囲をすべて含めるようにします。
回帰分析の実行
さて、回帰分析を実行する準備ができました。再度「データ解析」機能を選択し、次に「Regression」を選択します。ここで、従属変数（ノートブックの売上）と独立変数（従業員数および競合行動数）の入力範囲を指定します。
結果の解釈
回帰分析を実行した後、多くの出力と統計情報を取得します。最初に注目すべき点は決定係数（R²）であり、これは従属変数が独立変数によって説明される割合を示します。 たとえば、R²値が0.38の場合、売上の38％が両方の独立変数によって説明されることを示します。
評価において、モデルの安定性を確認する必要があります。安定性を把握するために、標準誤差を使用できます。たとえば、標準誤差が0.51の場合、高い相対変動を示し、したがって安定性が低いことを意味します。
強力な影響要因の評価
重要なステップは、独立変数のうち従属変数に対してより強い影響を持つものを特定することです。これは、変数の絶対的影響を示す係数を使用して行うことができます。つまり、x1（従業員数）の係数が109であり、x2（競合行動数）の係数が-141であることを示しています。これは、従業員数の増加ごとに売上が109ユーロ増加し、競合行動数の増加ごとに売上が141ユーロ減少することを示しています。
統計的有意性の評価
回帰分析のもう一つの重要な側面は統計的有意性です。P値とFテストを見ることで、独立変数が従属変数に対して有意な影響を持つことがわかります。これはモデルの使用を正当化します。
まとめ
Excelでの回帰分析により、異なる変数間の関係を定量的に把握できます。このガイドでは、複数回帰の実行と解釈の手順を学びました。ポートフォリオ管理で正確な決定をするために、モデルの適合度、安定性、および各影響要因を慎重に評価することを忘れないようにしてください。
