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工学または科学分析のための最も基本的なツールの1つは、線形回帰です。この手法は、2つの変数のデータセットから始まります。独立変数は通常「x」と呼ばれ、従属変数は通常「y」と呼ばれます。この手法の目標は、データセットを近似する線y = mx + bを特定することです。この傾向線は、従属変数と独立変数の間の関係をグラフと数値で表示できます。この回帰分析から、相関の値も計算されます。
データポイントのx値とy値を特定して分離します。スプレッドシートを使用している場合、隣接する列に入力します。同じ数のx値とy値があるはずです。そうでない場合、計算が不正確になるか、スプレッドシート関数がエラーを返します。 x =（6、5、11、7、5、4、4）y =（2、3、9、1、8、7、5）
すべての値の合計をセット内の値の総数で割ることにより、x値とy値の平均値を計算します。これらの平均は「x_avg」および「y_avg」と呼ばれます。x_avg=（6 + 5 + 11 + 7 + 5 + 4 + 4）/ 7 = 6 y_avg =（2 + 3 + 9 + 1 + 8 + 7 + 5）/ 7 = 5
各x値からx_avg値を減算し、各y値からy_avg値を減算することにより、2つの新しいデータセットを作成します。 x1 =（6-6、5-6、11-6、7-6 ...）x1 =（0、-1、5、1、-1、-2、-2）y1 =（2-5 3-5、9-5、1-5、...）y1 =（-3、-2、4、-4、3、2、0）
各x1値に各y1値を順番に乗算します。 x1y1 =（0 * -3、-1 * -2、5 * 4、...）x1y1 =（0、2、20、-4、-3、-4、0）
各x1値を二乗します。 x1 ^ 2 =（0 ^ 2、1 ^ 2、-5 ^ 2、...）x1 ^ 2 =（0、1、25、1、1、4、4）
x1y1値とx1 ^ 2値の合計を計算します。 sum_x1y1 = 0 + 2 + 20-4-3-4 + 0 = 11 sum_x1 ^ 2 = 0 + 1+ 25 + 1 + 1 + 4 + 4 = 36
「sum_x1y1」を「sum_x1 ^ 2」で除算して、回帰係数を取得します。 sum_x1y1 / sum_x1 ^ 2 = 11/36 = 0.306