線形回帰分析(単回帰)

駅の平均乗降客数と売上高の関係について検討する。

ある洋菓子チェーン店はすべての店舗が駅前に立地しています。
各店舗の売上高(万円/月)と、それぞれの駅の平均乗降客数(十人/日)を調査したところ、次の結果を得ました。
駅の平均乗降客数を独立変数、売上高を従属変数とする単回帰分析を行い、駅の平均乗降客数が売上高に与える影響について検討してみます。

表_No.30線形回帰(単回帰)

出力結果

31 linear

回帰式は次のようになります。
売上高=94.585026 + 0.555268 × 平均乗降客数
自由度調整済み決定係数0.419から、求めた回帰式を用いることで、約41.9%説明できることがわかります。

コーヒーの売り上げと来店客数の関係について検討する。

コーヒーショップの各月のアイスコーヒーの売り上げ杯数を来店客数から予測するとしましょう。
そこで、来店客数を独立変数、アイスコーヒーの売り上げ杯数を従属変数として、単回帰分析によって得られた回帰式から予測が可能かどうかについて検討してみます。

表_単回帰分析_コーヒーショップ
コーヒー売り上げ:杯
来店客数:人

データ入力画面

データ入力画面_単回帰

出力結果

出力結果_単回帰

分析の結果、売り上げ=94.45291 + 0.52227×来店客数、という回帰式が得られました。来店客数の偏回帰係数はt検定の結果、有意確率は0.00421と有意であり、また、決定係数0.57593から、この予測式を用いることで、約57.6%の精度で予測が可能であることがわかります。