線形回帰を使った未来の値の予測
線形回帰は、過去のデータに基づいて未来の数値を予測するための強力なツールです。ExcelのFORECAST.LINEAR関数を使用することで、線形回帰分析を簡単に行うことができます。この記事では、FORECAST.LINEAR関数の使用方法と具体的な応用例についてご紹介します。
使用方法
ステップ1: データを準備する
まず、予測に使用する過去のデータをExcelの表に整理します。一列には独立変数（説明変数）、もう一列には従属変数（予測対象の値）を入力します。
ステップ2: FORECAST.LINEAR関数を使う
FORECAST.LINEAR関数は以下の書式で使用します:
=FORECAST.LINEAR(known_y’s, known_x’s, x)
– known_y’s: 予測対象の値 (従属変数) の範囲を指定します。
– known_x’s: 予測に使用する説明変数の範囲を指定します。
– x: 予測したい値の説明変数の値を指定します。
ステップ3: 関数を入力する
予測したい値のセルに関数を入力します。例えば、予測対象の値がB2:B10、説明変数がA2:A10の範囲であれば、以下のように関数を入力します:
=FORECAST.LINEAR(B2:B10, A2:A10, A11)
この関数を入力すると、セルA11に未来の値が予測されます。
使用例
使用例1: 売上予測
ある小売店の売上データを元に、来月の売上を予測したいとします。過去の売上データがA2:A10にあり、売上に影響を与える要因（例: 広告費）がB2:B10にある場合、以下のように関数を使います:
=FORECAST.LINEAR(A2:A10, B2:B10, B11)
これにより、セルB11に来月の売上が予測されます。
使用例2: 訪客数予測
あるウェブサイトの訪問者データを元に、来週の訪問者数を予測したいとします。過去の訪問者数データがA2:A10にあり、訪問者数に影響を与える要因（例: マーケティングキャンペーンの費用）がB2:B10にある場合、以下のように関数を使います:
=FORECAST.LINEAR(A2:A10, B2:B10, B11)
これにより、セルB11に来週の訪問者数が予測されます。
まとめ
ExcelのFORECAST.LINEAR関数を使うことで、線形回帰を活用して未来の値を予測することができます。過去のデータを基に予測を行うため、分析や予測に役立ちます。是非この機能を使って、あなたのビジネスやプロジェクトの未来を予測してみてください。
