回帰分析

　Excelでデータを分析する時に・・・



　こうやってデータの範囲をドラッグして選択して・・・



　グラフで散布図を選択すると・・・



　散布図が自動作成。ここで、データの点をダブルクリックすると・・・



　メニュー画面が出てきました。ここで近似曲線の追加を選択して・・・



　数式とR²値の表示にそれぞれチェックを入れると・・・何と、回帰分析が出来てしまいます。

　当たり前のことを言うな！と言われるかもしれません。でも、考えてみれば・・・Excelってスゴイですね。

　ここ最近は様々なデータの回帰分析（重回帰分析を含む）を繰り返しているので、このような操作も日常茶飯事で当たり前になっているのですが、こんなに手軽に「複雑な計算」ができるようになったのは大きな進歩だな・・・と今更のように感じています。

　私がまだ「週末の気象アナリスト」だった時代・・・まだWindowsMEのノートＰＣを使っていた頃、Excelにこんな機能がついているという事も・・・未だ知らなかったので、重回帰分析を行うためのアルゴリズムを自分で構築しようとしていました。

　気象要素(独立変量)とその影響で変動する数量(従属変量)の関係を定式化する重回帰分析は、当時の私にとっては夢のような数的処理でしたが、このテクニックをマスターするために色々な参考書を購入し、独学で基礎理論を追いかけていました。今では、その時に勉強した数学的な理論も、もう忘却の彼方ですが・・・(爆)。必要になったら、また勉強すれば良いのです。

　この当時は半導体のエンジニアだったので、休日となる週末の時間を利用しての研究でした。この統計解析と並行して流体解析の計算手法も勉強していましたが、この頃は渦度法(ζ‐ψ法)のよる流れの解析や、ラプラス方程式を解くだけの２次元ポテンシャル流れを中心にアプローチしていました。しかも、ExcelのVBAについてもあまり良くはわからず、プログラム環境はN88-BASIC for Windowsを使用していました。

　あの頃から考えると統計解析、特に重回帰分析をアッという間に何パターンも解析できてしまう・・・というのは色々な意味で進歩したな・・・とつくづく感じてしまいます。

　・・・最近、何かと回帰分析を使う事が多かったので、ふと、そんなことを考えていました。