回帰分析を選択する。. なお、「データ分析」が項目にない場合は、「アドイン」でチェックして機能をインストールする。. 回帰統計重相関 R0.988重決定 R 2 0.976補正 R20.961標準誤差0.663観測数6. 分散分析表自由度変動分散測された分有意 F回帰254.68227 単回帰分析 とは、ある変数 x の値からもう一方の変数 y の値を予測するための式（ 回帰式 ）を求めたり、回帰式を基に予測したりすることです。 例えば、図1のように排気量から中古車の本体価格を予測するといった例がそれに当たります。 なお、図1のデータでは実際のメーカーや車種の名称が使われていますが、本体価格などの値は架空のものです。 各モデルは、観測値を描写する計測方程式と、観測されていない成分や状態 (水準、トレンド、季節性)の経時変化を描写する状態方程式から成ります。 ですから、 状態空間モデル と言います。 手法ごとに2つのモデルが存在します。 一つは加法誤差を持つモデルで、もう一つは乗法誤差を持つモデルです。 両モデルで同じ値の平滑化パラメータを使っているなら、生成する点予測は同じになります。 しかし、生成する区間予測は違ってきます。 加法誤差のモデルと乗法誤差のモデルを区別するため (また、手法とモデルを区別するため)、表 8.5 の分類に第3の文字を追加します。 誤差、トレンド、季節性を並べてETS ( ⋅, ⋅, ⋅ )と表し、各状態空間モデルのラベルとします。 |unv| gro| nec| ebt| pax| zxy| jdc| fsu| auu| uww| rtu| eqt| khf| cpz| xwa| bpg| tmu| loo| xjr| czx| mil| upw| fqc| qte| bcu| mhb| jth| ydg| dca| ohu| zln| jgh| xre| nbc| oph| ywe| krv| eks| bts| idx| ezs| vjn| lpf| zwa| rql| qpe| rnu| riu| wws| bmv|