統計処理2

統計処理3
相関・回帰
ホットティーとアイスティー
寒くなって、冷たい飲み物の注文が減り、
暖かい飲み物の注文が増えてきた
明日はホットティを
どれくらい用意すれば
いいのかなぁ?
気温と関係が・・・!?
2週間の気温とホットティの売り上げ
日付
11月1日
11月2日
11月3日
11月4日
11月5日
11月6日
11月7日
気温
14.3
13.2
14.2
16.5
11.7
11.3
10.9
注文
264
267
254
221
274
280
301
日付
11月8日
11月9日
11月10日
11月11日
11月12日
11月13日
11月14日
気温
11.8
12.6
10.2
12.9
11.4
10.2
13
注文
285
277
298
230
269
302
??
グラフにしてみよう・・・?
ホットティの売り上げ
320
売り上げ個数
300
280
260
ホットティ
240
220
200
10月31日 11月2日
11月4日
11月6日
11月8日 11月10日 11月12日 11月14日
日付
散布図だ!
ホットティの売り上げ
320
ホットティ
売り上げ個数
300
280
260
240
220
200
10
11
12
13
気温
14
15
16
17
相関図って??
相関=データの関係
負の相関
無相関
X軸が増えると
Y軸が減る
X軸とY軸に
関係がない
正の相関
X軸が増えると
Y軸も増える
相関はあるの?
ホットティの売り上げ
320
売り上げ個数
300
気温とホットティの
売り上げには
負の相関がある
280
260
240
ホットティ
220
200
10
11
12
13
気温
14
15
16
17
相関の具合は?
一直線に近い
広がっている
相関係数を求めよう!
相関係数:
=CORREL(範囲1,範囲2)
気温とホットティの売り上げ
相関係数=-0.85 (-1~1)
強い相関がある
計算しよう!
±0.7~±1
±0.4~±0.7
±0.2~±0.4
±0~±0.2
中程の相関がある
弱い相関がある
(ほとんど)相関がない
相関係数と相関図の関係
負の相関
相関係数
正の相関
無相関
=0
相関係数
相関係数
-0.2
0.2
-0.6
0.6
-1
1
傾きは関係ない
11月14日は・・・?
ホットティの売り上げ
320
260~280くらいを
用意すれば
いいかな
売り上げ個数
300
280
260
240
ホットティ
220
200
10
11
12
13
気温
14
15
16
17
ホットティとアイスティ
ホットティ
ホットティとアイスティの売り上げ
アイスティ
700
0.86
売り上げ個数
600
500
計算しよう!
400
300
200
-0.85
100
0
10
11
12
13
14
気温
15
16
17
正確に知りたい!
売り上げ個数
260~280くらい
320
・・・もう少しはっきり
分からないかなぁ
300
ホットティの売り上げ
280
260
240
ホットティ
220
200
10
11
12
13
気温
14
15
16
17
一次関数って覚えてる?
y=ax+b
切片
b
a
傾き
直線を引こう!
ホットティの売り上げ
320
ホットティ
売り上げ個数
300
回帰直線
280
260
240
220
200
10
11
12
13
気温
14
15
16
17
回帰直線だ!
傾き:=SLOPE(縦軸,横軸)
切片:=INTERCEPT(縦軸,横軸)
ホットティの 傾き=-11.68
切片=415.79
計算しよう!
アイスティの 傾き=36.67
切片=17.41
回帰直線を引いてみよう!
ホットティ
アイスティ
線形 (ホットティ)
線形 (アイスティ)
ホットティとアイスティの売り上げ
700
y = 36.673x + 17.414
売り上げ個数
600
500
400
300
y = -11.683x + 415.79
200
100
0
10
11
12
13
14
気温
15
16
17
まとめ
相関
データの関係
=CORREL()
回帰
いい感じに直線を引く
=SLOPE(縦軸,横軸)
= INTERCEPT(縦軸,横軸)
Q1
0.91
0.77
Q2
0.83
-0.41
Q3
0.83
-0.07