450-01｜回帰分析における決定係数（R²）を計算する｜Excel RSQ関数

ExcelのRSQ関数は、回帰分析における決定係数（R²）を計算するための関数です。この決定係数は、回帰モデルがデータの分散をどれだけ説明できているかを示す指標で、モデルの適合度を評価する際に重要な役割を果たします。本記事では、RSQ関数の使い方とその活用方法について詳しく解説します。

関数の説明

RSQ関数とは？

RSQ関数は、指定したxおよびyデータセットに基づいて回帰直線の決定係数（R²）を計算します。決定係数は、回帰モデルがデータの変動をどれだけ説明しているかを示すもので、0から1の範囲で表されます。値が1に近いほど、回帰モデルがデータに適合していることを示します。

関数

対応バージョン

• Excel 2007以降

構文

=RSQ(known_y's, known_x's)

引数

引数	説明
known_y’s	必須。回帰分析のための既知のy値（応答変数）のデータセットです。
known_x’s	必須。回帰分析のための既知のx値（説明変数）のデータセットです。

関数作成のポイント

• known_y's と known_x's は同じ数のデータポイントを持つ必要があります。
• データセットが正確で、適切に整列されていることを確認してください。

関数活用のポイント

• 決定係数を用いて回帰モデルの説明力を評価し、モデルの適合度を理解するために使用します。
• データ分析や統計的な評価において、回帰モデルの信頼性を確認するために役立ちます。

使用例

サンプルデータ

A	B
月	売上
1月	100
2月	120
3月	130
4月	150
5月	160

サンプル式

=RSQ(B2:B6, A2:A6)

この式は、月ごとの売上データを基に回帰モデルの決定係数を計算します。決定係数が高いほど、回帰モデルがデータに適合していることを示します。

（例題）サンプルデータダウンロード

サンプルデータをダウンロードすることができます。以下のリンクからダウンロードしてください。

【Excel】練習用サンプルデータ（例題）をダウンロード（無料）

まとめ

RSQ関数は、回帰モデルの説明力を評価するための強力なツールです。決定係数を用いて、回帰分析の結果がデータをどれだけ説明しているかを把握することができます。適切に活用することで、データ分析や予測モデルの信頼性を向上させることができます。

関連のある関数

関数	説明
LINEST	回帰直線の係数や統計データを計算する関数で、回帰直線の傾きや切片を求める際に使用します。
SLOPE	回帰直線の傾きを計算する関数で、データセットの勾配を求めます。
INTERCEPT	回帰直線のy切片を計算する関数で、xが0のときのyの値を求めます。

この記事では、RSQ関数の基本的な使い方とその応用方法について説明しました。回帰モデルの説明力を評価するために、積極的に活用してください。