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を計算する方法を探している場合。 P値 または確率値で Excelで線形回帰を行う。 ということであれば、正しい場所にいることになります。 P値 の2つの仮説に基づいて分析することができる。 帰無仮説 とのことです。 対立仮説 .使用方法 P値 その結果、帰無仮説と対立仮説のどちらを支持するかを判断することができる。
では、さっそく本編をご覧ください。
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P値.xlsxExcelで線形回帰のP値を計算する3つの方法
ここで、ある企業のある製品の販売予測値と実際の販売値があります。 これらの販売値を比較し、確率値を求め、次のように判断することにします。 P 帰無仮説は2種類の売上高に差がないとし、対立仮説は2種類の売上高に差があるとするものである。
を使用しています。 Microsoft Office 365 のバージョンがありますが、ご都合に合わせて他のバージョンもお使いください。
方法-1：「t検定分析ツール」を使ってP値を算出する。
ここでは、t検定分析ツールを含む分析ツールパックで P値 この2つの販売データについて
ステップス :
データ解析ツールを有効にしていない場合は、まずこのツールパックを有効にしてください。
をクリックします ➤。 ファイル タブで表示します。
➤ 選択する オプション .
その後 エクセルオプション のダイアログボックスが表示されます。
➤ 選択してください。 アドイン というオプションを左パネルに表示します。
➤ 選択してください。 エクセル アドイン オプションで 管理する を押してください。 行く .
その後 アドイン のダイアログボックスが表示されます。
➤ 確認してください。 解析ツールパック オプションを選択し、 を押します。 よっしゃー .
➤ では、次のようにします。 データ タブ>> 分析 グループ>> データ分析 オプションです。
その後 データ分析 ウィザードが表示されます。
➤ オプションを選択する t-検定：平均値の対の2標本 の異なるオプションから選択できます。 分析ツール .
その後 t-検定：平均値の対の2標本 のダイアログボックスが表示されます。
➤ As 入力 の2つの可変範囲を用意しなければならない。 C$4:$C$11 にとって 変数 1 レンジ と D$4:$D$11 にとって Variable 2 レンジ というように 出力範囲 を選択しました。 $E$4 .
➤ の値を変更することができます。 アルファ から 0.05 (自動生成) を 0.01 というのは、この定数の指定値は、一般に 0.05 または 0.01 .
➤ 最後に、 を押します。 よっしゃー .
その後 P値 の場合、片尾値は 0.00059568 であり、2つのテール値は 0.0011913 を見ることができます。 P値 は2テールの半値 P値 というのも、2つのテール P値 はマークの増加と減少の両方を考慮するのに対し、1-tail P値 は、そのうちの1つのケースだけを考えています。
さらに、アルファ値に対して 0.05 を取得しています。 P 未満の値 0.05 というのは、帰無仮説を無視しているので、データの有意性が高いことを意味します。
続きを読む Excelで線形回帰の結果を解釈する方法（簡単な手順付き）
方法2：Excelで線形回帰のP値を計算するためにT.TEST関数を使用する
この項では T.TEST機能 を決定する。 P値 テール 1 と 2 .
ステップス :
を決めるところから始めます。 P値 テール用 1 または一方向に
➤セルに次の数式を入力します。 F5 .
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,1,1)これです。 C4:C11 の範囲です。 売上高予想 , D4:D11 の範囲です。 売上高実績 , 1 はテール値で，最後の 1 が対象です。 ペア のタイプになります。
を押した後 エンタメ を取得しています。 P値 0.00059568 テール用 1 .
➤ セル内に次の数式を適用します。 F6 を決定する。 P値 テール用 2 または両方向に
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,2,1) これです。 C4:C11 の範囲です。 売上高予想 , D4:D11 の範囲です。 売上高実績 , 2 はテール値で，最後の 1 が対象です。 ペア のタイプになります。
続きを読む Excelデータセットに対する重回帰分析 (2つの方法)
方法-3: CORREL、T.DIST.2T関数を使用して線形回帰のP値を計算する。
を決定します。 P値 を使用することで、ここでの相関をとることができます。 コーレル , T.DIST.2T の機能を持つ。
そのために、ヘッダー付きのカラムをいくつか作成しました。 合計項目 , 相関係数 , t 値 そして P値 を入力し、総項目の値も入力しました。 8 .
ステップス :
➤ まず、以下を決定します。 相関係数（Correl.Factor という数式をセルに入力することで C14 .
=CORREL(C4:C11,D4:D11) これです。 C4:C11 の範囲です。 売上高予想 そして D4:D11 の範囲です。 売上高実績 .
➤ 判断するため。 t値 という数式をセルに入力します。 D14 .
=(C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) これです。 C14 は相関係数であり B14 は商品の総数です。
- SQRT(B14-2) になる
sqrt(8-2) → sqrt(6) の平方根を与える。 6 .
出力 → 2.4494897
- c14*sqrt(b14-2) になる
0.452421561*2.4494897
出力 → 1.10820197
- 1-C14*C14 になる
1-0.452421561*0.452421561
出力 → 0.79531473
- sqrt(1-c14*c14) になる
sqrt(0.79531473) → の平方根を返します。 0.79531473 .
出力 → 0.891804199
- (C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) になる
(1.10820197)/0.891804199
出力 → 1.242651665
➤ 最後に、以下の関数を用いて、「Σ(ﾟдﾟlll)」を決定します。 P値 を相関させる。
=T.DIST.2T(D14,B14-2) これです。 D14 は t値 , B14-2 または 8-2 または 6 は自由度であり T.DIST.2T が返されます。 P値 は両側分布で相関をとる。
続きを読む エクセルで重回帰分析をする方法（簡単な手順付き）
覚えておきたいこと
⦿ 一般的に、2つの共通の アルファ の値です。 0.05 と 0.01 .
⦿仮説と対立仮説の2つがあり、帰無仮説は2つのデータセットに差がないと考え、もう1つは2つのデータセットに差があることを考慮します。
⦿ 時点で P値 よりも小さい 0.05 よりも大きい値では帰無仮説を否定し 0.05 を評価することで、帰無仮説を支持することができます。 P値 という結論が導き出される。
P<0.05 → ゆうこうデータP=0.05 → 重要データ
P=0.05-0.1 → 有意差のあるデータ
P>0.1倍 僅少データ
プラクティス部門
自分で練習できるように 実践編 という名前のシートに、以下のようなセクションを作成します。 実践編 .自分でやってください。
結論
今回は、その計算方法について取り上げてみました。 P値 において Excelで線形回帰を行う。 ご意見、ご質問等ございましたら、コメント欄にてお気軽にお寄せください。
