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Excelで鍛える統計思考
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要約統計量とデータ可視化の重要性
第3回

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多変量の関係性を把握する線形回帰分析

2022年8月11日 35min
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1 / 25

チャプター

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本授業の概要
00:25
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線形回帰分析の目的
01:20
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線形回帰分析の仕組み
02:33
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回帰分析で分かること
01:10
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回帰分析の注意点
01:07
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回帰分析と仮説検定 (回帰係数との関係性)
01:20
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回帰分析を評価する「決定係数」
01:47
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重回帰分析
00:55
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カテゴリカル変数で回帰分析をする
00:32
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カテゴリカル変数をダミー変数に変換する
01:30
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ダミー変数の取り扱い注意点
01:27
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ダミー変数の解釈法
16:26
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本授業のまとめ
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授業素材の確認
00:53
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単回帰分析
01:35
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切片・回帰係数の確認
00:35
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回帰分析の有意性の確認
01:56
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決定係数の確認
00:56
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重回帰分析
01:02
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ダミー変数の処理方法
03:52
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回帰分析の有意性の確認
02:03
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決定係数の確認

授業の概要

仮説を検定する1手法として『線形回帰』の基本について学びます。
(授業で扱うExcel素材は下部よりダウンロードしご使用ください。)
※初回の授業素材と同じものとなります。

 

【受講対象者】
全般

【レベル感】
データの集計や可視化は普段の業務で行なう方が、データの読み方や解釈に自信を持つための武器として、統計的な思考法について学びます。

こんな人にオススメ

◯ 統計学の視点はビジネスの場面でどれほど有用か知りたい方　◯ データの読み方や解釈に不安を感じる方

授業のポイント

  • done

    単回帰分析とは、2変数の間の関係値を直線の式で表すこと

  • done

    カテゴリカル変数を用いて分析を行う場合はダミー変数を用いる

  • done

    Excelを活用して単回帰分析・重回帰分析を行う方法

担当の先生／パーソナリティ

授業で使用する教材

※授業以外での使用は禁止します