ExcelのLINEST関数は、線形回帰分析を実施し、データセットの回帰直線を求めるための強力なツールです。この関数は、回帰直線の傾きや切片、回帰の統計的な指標を一度に提供します。ビジネスの予測分析や統計分析において、データの傾向を理解するために非常に便利です。本記事では、LINEST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。
目次
関数の説明
LINEST関数とは？
LINEST関数は、最小二乗法を使用して線形回帰直線を計算します。これにより、与えられたxおよびyのデータセットに基づいて、回帰直線の傾き（slope）や切片（intercept）、回帰の精度を示す統計指標などを求めることができます。回帰直線の方程式は y = mx + b で、ここで m が傾き、b が切片です。
関数
対応バージョン
- Excel 2007以降
構文
=LINEST(known_y's, [known_x's], [const], [stats])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 | 任意。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。 |
| const | 任意。TRUEの場合は、切片が0でないと仮定して計算します。FALSEの場合は、切片が0でないと仮定します。デフォルトはTRUEです。 |
| stats | 任意。TRUEの場合は、回帰の統計データ（標準誤差や決定係数など）も返します。FALSEの場合は、回帰直線の係数だけが返されます。デフォルトはFALSE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。constやstatsの設定によって、返される結果が異なるので、用途に応じて適切に設定してください。
関数活用のポイント
- 回帰直線の詳細な分析が可能で、予測値の精度を高めるためのデータ分析に役立ちます。
- ビジネスデータや経済データのトレンド分析、学術研究など、多様なデータ分析に活用できます。
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
=LINEST(B2:B6, A2:A6, TRUE, TRUE)この式は、月ごとの売上データを基に線形回帰分析を行い、回帰直線の傾きや切片、統計データを計算します。
（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
LINEST関数は、回帰直線の計算だけでなく、回帰分析の詳細な統計データも提供するため、データ分析や予測モデルの作成において非常に強力なツールです。適切に活用することで、データのトレンドや関係性をより深く理解することができます。
関連のある関数
| 関数 | 説明 |
|---|---|
| SLOPE | 回帰直線の傾きを計算する関数で、回帰直線の勾配を知るために使用します。 |
| 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。 |
| FORECAST.LINEAR | 線形回帰を用いて将来のデータポイントを予測する関数で、回帰直線のパラメータを使用します。 |
この記事では、LINEST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。データ分析や予測に役立てるために、この関数を積極的に活用してください。
コメント