Excelで学ぶ統計的予測

前表紙
株式会社 オーム社, 2014/03/25 - 312 ページ

Excelでさまざまな統計的予測(経済予測、保有予測、需要予測、企業経営予測、人口予測)ができる!!


 予測とは現在の状況を知るためのデータがあり、これらデータを分析することで、将来の見通しを明らかにする科学的手法のことをいいます。予測には経済予測、保有予測(ストック予測)、需要予測(フロー予測)、企業経営予測、人口予測などがあります。本書は、統計手法として回帰分析(時系列分析)をはじめ、内閣府の開発したEPA(えぱ)法、TCSI分離法(要因分析法)などを解説しています。Excel関数だけではできないものでもExcelアドイン(Webよりダウンロード)を使うことで体験することができます。


まえがき
本書のねらい
本書で学ぶ内容
第1章 はじめての予測1
1.1 予測とは何か
1.2 企業における予測
1.3 予測上手はどんな人
1.3.1 予測に取り組む姿勢では
1.3.2 予測結果に対する見方では
1.4 予測上手な会社は
1.5 予測に欠かせない規定要因関連図
1.6 予測目的の明確化
1.6.1 どの分野を予測するのか
1.6.2 定性的予測・定量的予測のいずれかを判断する
1.6.3 既商品・新商品いずれの予測かを判断する
1.6.4 予測したいデータ種別を明確にする
1.6.5 予測時期を明確にする
1.6.6 予測対象物の区分を明確にする
1.7 予測作業の進め方
1.8 予測に用いるデータ
1.8.1 時系列データ、クロスセクションデータとは
1.8.2 時系列データとクロスセクションデータの違い
第2章 予測の仕方
2.1 クロスセクションデータを用いた売上予測の手順と仕方
・この節で学ぶこと
・クロスセクションデータを用いた売上予測の活用場面
・クロスセクションデータを用いた売上予測の手順
・クロスセクションデータを用いた売上予測の仕方
2.2 時系列データを用いた売上予測の手順と仕方
・この節で学ぶこと
・時系列データを用いた売上予測の活用場面
・時系列データを用いた売上予測の手順
・時系列データを用いた売上予測の仕方
2.3 時系列データの予測で最初にするトレンドT、S の把握
・この節で学ぶこと
・変動して推移しているデータの予測は難題
・売上予測で最初にすることは売上のトレンドT、季節変動Sを調べること
・トレンドT
・季節変動
2.4 トレンドT(傾向線)の作成の考え方と仕方
・この節で学ぶこと
・トレンドTを求める解析手法
・回帰式
・トレンドTの値
・当てはまりの良さ
・変動幅の大きい売上におけるトレンドT
・変動幅の大きいデータにおけるトレンドTの作成の考え方
2.5 トレンドT(傾向線)の作成5 か条
・この節で学ぶこと
・その1  回帰式の選択は決定係数より予測プロセスから判断すること
・その2  変動の大きいデータのトレンドTはTCデータで求めること
・その3  変動のないデータは変動を除去せずに
・トレンドTを算出すること
・その4 時系列推移が上下するトレンドTは用いないこと
・その5  上昇から減少に転じるTCのTは
・減少部分データで算出すること
2.6 TC及びTCI、Iの作成の考え方と方法
・この節で学ぶこと
・TCSI、TCIとは
2.7 S、TCI、TC、Iを求める解析手法
・この節で学ぶこと
・S、TCI、TC、Iを求める解析手法
2.8 時系列データの予測モデル式作成のまとめ
第3章 予測の事例
3.1 医療機器販売台数の季節性は?
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.2 変動があるゴルフスコアの傾向は減少傾向にあるか?
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.3 年々暑くなる地域において、今後の気温はどうなるか?
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.4 増え続ける高齢者人口、今後どこまでいくか?
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.5 変動幅が大きく推移する住宅販売戸数の傾向は?
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.6 売上を予測するのに重要な要因を教えて!
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.7 気温、イベント有無から
・明日のアイスクリーム仕入れ数を教えて!
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.8 駅前新聞スタンドの明日のスポーツ新聞売上部数は?
・事例
・適用データ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.9 不況を迎えた今年、私のお店の売上額を教えて!
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.10 量的・質的の両方がある販促活動からの医療機器販売台数の予測は?
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.11 競合品売上、自社営業活動の変化を想定したときの売上予測?
・事例
・適用データとグラフ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
3.12 どのような営業活動をすれば施設別売上を伸ばすことができるか?
・事例
・適用データ
・適用する解析手法
・分析
・分析結果
・ソフトウェアの適用
第4章 季節変動S、傾向変動Tを把握するための解析手法
4.1 解析手法の種類と概要
・この節で学ぶこと
・この章で学ぶ解析手法の種類と概要
・各種変動のグラフ形状
4.2 月別平均法
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・季節変動指数Sの求め方
・Sからわかること
・季節変動調整済み系列TCIの求め方
・TCIからわかること
4.3 MAT
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・MATの求め方
・MATからわかること
4.4 移動平均
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・移動平均の求め方
・移動平均からわかること
・項数が偶数の場合
4.5 加重移動平均法
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・加重移動平均の求め方
・加重移動平均からわかること
・項数が奇数の場合
・項数が偶数の場合
・加重移動平均の項数
・不規則変動指数I の算出
4.6 各年同月対象加重移動平均
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・各年同月対象加重移動平均の求め方
・各年同月対象加重移動平均からわかること
4.7 EPA法
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・乗法モデルと加法モデル
・EPA法の結果
・EPA法からわかること
・EPA法の計算方法
第5章 トレンドT(傾向線)を算出するための解析手法
5.1 解析手法の概要と種類
・この節で把握すること
・回帰式
・曲線回帰式のグラフ形状
5.2 直線回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・直線回帰式とトレンドTについて
・直線回帰式からわかること
・直線回帰式の求め方
・決定係数
・トレンドTの予測
5.3 ルート回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・ルート回帰式とトレンドTについて
・ルート回帰式からわかること
・ルート回帰式の求め方
・決定係数
5.4 自然対数回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・自然対数回帰式とトレンドTについて
・自然対数回帰式からわかること
・自然対数回帰式の求め方
・決定係数
5.5 分数回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・分数回帰式とトレンドTについて
・分数回帰式からわかること
・分数回帰式の求め方
・決定係数
5.6 べき乗回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・べき乗回帰式とトレンドTについて
・べき乗回帰式からわかること
・べき乗回帰式の求め方
・決定係数
5.7 指数回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・指数回帰式とトレンドTについて
・指数回帰式からわかること
・指数回帰式の求め方
・決定係数
5.8 修正指数回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・修正指数回帰式とトレンドTについて
・修正指数回帰式からわかること
・修正指数回帰式の求め方
・決定係数
5.9 ロジスティック回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・ロジスティック回帰式とトレンドTについて
・ロジスティック回帰式からわかること
・ロジスティック回帰式の求め方
・決定係数
5.10 ゴンペルツ回帰式
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・ゴンペルツ回帰式とトレンドTについて
・ゴンペルツ回帰式からわかること
・ゴンペルツ回帰式の求め方
・決定係数
5.11 上限値K
・上限値K は
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・上限値K の求め方
5.12 高次関数回帰式
・高次関数回帰式とは
第6章 相関分析
6.1 相関分析の役割と相関係数の種類
・この節で把握する内容
・相関分析による売上規定要因の見つけ方
・具体例における売上規定要因の見つけ方
・相関係数の種類
6.2 単相関係数
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・単相関係数の求め方
・単相関係数はいくつ以上あれば良いか
6.3 時系列相関係数
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・時系列相関とは
・時系列相関係数の求め方
・異なるGDPで時系列相関を算出し比較
・具体例における時系列相関
6.4 タイムラグ相関係数
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・タイムラグ相関係数の求め方
第7章 予測モデル式を作成するための解析手法
7.1 解析手法の種類と概要
・この節で把握する内容
・予測モデル式作成のための解析手法
7.2 重回帰分析
・解析手法の役割
・適用できるデータ
・具体例
・重回帰分析とは
・重回帰分析の関係式の係数の求め方
・説明変数の売上貢献度
・売上予測を行うための説明変数の重要度
・標準回帰係数
・分析精度を示す決定係数
7.3 時系列重回帰分析
・解析手法の役割
・適用できるデータ形態と時期数
・具体例
・時系列重回帰分析とは
・時系列重回帰分析の仕方と手順
7.4 数量化1類
・解析手法の役割
・適用できるデータ
・具体例
・数量化1類とは
・カテゴリースコア
・予測
7.5 拡張型数量化1類
・解析手法の役割
・適用できるデータ
・具体例
・拡張型数量化1 類とは
第8章 Excel の統計解析機能
8.1 Excel の演算式と関数
・Excel の演算式
・Excel の関数
8.2 関数の入力方法
8.3 式の内容の変更
8.4 関数の挿入での指定方法
8.5 引数、関数の変更方法
・引数の変更
・関数名の変更
8.6 関数式のコピー
8.7 数学で用いられるExcel の関数
ROUND 四捨五入
ROUNDDOWN、ROUNDUP 切り捨て、切り上げ.
INT 整数
LN、LOG 対数
SQRT 平方根
EXP e のべき乗
ABS 絶対値
8.8 絶対参照と相対参照
第9章 Excel アドインソフトウェアの概要と操作方法
9.1 本書で利用するソフトウェアについて
9.2 無料ソフトウェアのダウンロード方法
・無料ソフトウェアの内容
・ソフトウェアの入手方法
・ソフトウェア実行上の注意点
9.3 ソフトウェア「EPA法」の操作方法
・ソフトウェアの実行
・範囲指定
9.4 市販ソフトウェアを使ってマルチ予測を行う
・無料貸し出しソフトウェア「マルチ予測」の内容
・ソフトウェアについて
・ソフトウェアの起動方法
索引


 

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目次

46 各年同月対象加重移動平均
150
各年同月対象加重移動平均の求め方
151
各年同月対象加重移動平均からわかること
152
47 EPA法
155
乗法モデルと加法モデル
156
EPA法の結果
157
EPA法からわかること
158
EPA法の計算方法
160

17 予測作業の進め方
13
18 予測に用いるデータ
14
182 時系列データとクロスセクションデータの違い
15
第2章予測の仕方
17
21 クロスセクションデータを用いた売上予測の手順と仕方
18
クロスセクションデータを用いた売上予測の仕方
19
22 時系列データを用いた売上予測の手順と仕方
22
時系列データを用いた売上予測の仕方
23
23 時系列データの予測で最初にするトレンドTSの把握
27
トレンドT
28
24 トレンドT傾向線の作成の考え方と仕方
30
回帰式
31
変動幅の大きい売上におけるトレンドT
32
25 トレンドT傾向線の作成5か条
35
その2 変動の大きいデータのトレンドTはTCデータで求めること
36
その3 変動のないデータは変動を除去せずにトレンドTを算出すること
37
その5 上昇から減少に転じるTCのTは減少部分データで算出すること
39
26 TC及びTCIIの作成の考え方と方法
40
27 STCITCIを求める解析手法
46
28 時系列データの予測モデル式作成のまとめ
47
第3章予測の事例
49
31 医療機器販売台数の季節性は?
50
分析
51
ソフトウェアの適用
52
32 変動があるゴルフスコアの傾向は減少傾向にあるか?
53
分析結果
54
ソフトウェアの適用
55
33 年々暑くなる地域において今後の気温はどうなるか?
56
分析結果
57
ソフトウェアの適用
58
34 増え続ける高齢者人口今後どこまでいくか?
59
分析結果
60
ソフトウェアの適用
62
35 変動幅が大きく推移する住宅販売戸数の傾向は?
63
適用する解析手法
64
分析結果
66
ソフトウェアの適用
67
36 売上を予測するのに重要な要因を教えて
70
適用する解析手法
71
分析
72
分析結果
73
ソフトウェアの適用
74
37 気温イベント有無から明日のアイスクリーム仕入れ数を教えて
78
適用する解析手法
79
分析結果
81
38 駅前新聞スタンドの明日のスポーツ新聞売上部数は?
83
適用する解析手法
84
分析結果
87
ソフトウェアの適用
88
39 不況を迎えた今年私のお店の売上額を教えて
90
適用する解析手法
91
分析結果
95
ソフトウェアの適用
96
310 量的質的の両方がある販促活動からの医療機器販売台数の予測は?
99
適用する解析手法
100
分析
101
分析結果
106
ソフトウェアの適用
108
311 競合品売上自社営業活動の変化を想定したときの売上予測?
112
適用する解析手法
113
分析
114
分析結果
118
ソフトウェアの適用
119
312 どのような営業活動をすれば施設別売上を伸ばすことができるか?
121
適用する解析手法
122
分析結果
126
ソフトウェアの適用
127
第4章季節変動S傾向変動Tを把握するための解析手法
129
41 解析手法の種類と概要
130
42 月別平均法
131
Sからわかること
132
TCIからわかること
134
43 MAT
135
MATの求め方
136
44 移動平均
137
移動平均からわかること
138
項数が偶数の場合
139
45 加重移動平均法
141
加重移動平均からわかること
142
項数が奇数の場合
143
項数が偶数の場合
144
加重移動平均の項数
146
不規則変動指数Iの算出
148
第5章トレンドT傾向線を算出するための解析手法
171
51 解析手法の概要と種類
172
曲線回帰式のグラフ形状
173
52 直線回帰式
176
直線回帰式からわかること
177
決定係数
178
トレンドTの予測
179
53 ルート回帰式
181
ルート回帰式からわかること
182
ルート回帰式の求め方
183
54 自然対数回帰式
184
自然対数回帰式からわかること
185
自然対数回帰式の求め方
186
55 分数回帰式
187
分数回帰式からわかること
188
分数回帰式の求め方
189
56 べき乗回帰式
190
べき乗回帰式からわかること
191
べき乗回帰式の求め方
192
57 指数回帰式
193
指数回帰式からわかること
194
指数回帰式の求め方
195
決定係数
196
58 修正指数回帰式
197
修正指数回帰式からわかること
198
決定係数
199
59 ロジスティック回帰式
200
ロジスティック回帰式からわかること
201
決定係数
202
510 ゴンペルツ回帰式
203
ゴンペルツ回帰式からわかること
204
決定係数
205
511 上限値K
206
上限値Kの求め方
207
512 高次関数回帰式
210
第6章相関分析
211
61 相関分析の役割と相関係数の種類
212
相関係数の種類
214
62 単相関係数
215
単相関係数はいくつ以上あれば良いか
216
63 時系列相関係数
217
時系列相関係数の求め方
218
異なるGDPで時系列相関を算出し比較
220
具体例における時系列相関
223
64 タイムラグ相関係数
225
第7章予測モデル式を作成するための解析手法
229
71 解析手法の種類と概要
230
72 重回帰分析
232
重回帰分析の関係式の係数の求め方
233
説明変数の売上貢献度
237
標準回帰係数
238
分析精度を示す決定係数
239
73 時系列重回帰分析
240
74 数量化1類
245
数量化1類とは
246
カテゴリースコア
247
予測
248
75 拡張型数量化1類
249
拡張型数量化1類とは
250
第8章 Excelの統計解析機能
255
81 Excelの演算式と関数
256
Excelの関数
257
82 関数の入力方法
259
83 式の内容の変更
261
84 関数の挿入での指定方法
262
85 引数関数の変更方法
265
86 関数式のコピー
267
87 数学で用いられるExcelの関数
268
ROUNDDOWNROUNDUP切り捨て切り上げ
270
LNLOG 対数
271
EXP eのべき乗
272
88 絶対参照と相対参照
273
第9章 Excelアドインソフトウェアの概要と操作方法
275
91 本書で利用するソフトウェアについて
276
92 無料ソフトウェアのダウンロード方法
277
ソフトウェア実行上の注意点
283
93 ソフトウェアEPA法の操作方法
284
範囲指定
285
94 市販ソフトウェアマルチ予測について
286
ソフトウェアについて
287
索引
289
奥付
293
著作権

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