対応しているデータから予測する 2 の変更点

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#author("2024-07-11T13:51:17+09:00","default:maa","maa")
#author("2025-03-19T12:59:56+00:00","default:maa","maa")
次の&aname(f04){表 4}; は、ゆで卵の茹で時間と好みの関係を調べるために、茹で時間 $x$ を 6 分から 13 分まで、1 分ずつ変えたゆで卵を作り、それぞれ最も好みであると答えた人数 $y$ を調べた結果である。好みとする人が最も多くなる思われる最適な茹で時間を検討せよ。

CENTER:表 4 ゆで卵の茹で時間と好み&aname(f04);
#br
| 茹で時間 ($x$) | 好みの人数 ($y$) |h
|RIGHT:BGCOLOR(WHITE):|RIGHT:BGCOLOR(WHITE):|c
|RIGHT:|RIGHT:|c
|  6 |  2 |
|  7 |  9 |
|  8 | 17 |
|  9 | 19 |
| 10 | 19 |
| 11 | 17 |
| 12 | 12 |
| 13 |  5 |
#br

*考え方と適用手法 [#kf30067f]

既にみてきたように、まずは散布図により相関関係を吟味する。ところが散布図（&aname(f06){図 6};）をみると、本データの場合、直線による当てはめ（&aname(f06){図 6}; 中の点線）は妥当ではないことがわかる。このようなとき、多項式（曲線）への当てはめを検討する。

*多項式回帰（Excel関数：LINEST, INDEX） [#w69e9401]

散布図の結果を検討し、次のような2次式（放物線）への当てはめを考える。

\begin{eqnarray}
y &=& ax^2 + bx + c
\end{eqnarray}

多項式（ここでは 2 次式の係数 $a,\ b,\ c$）を求めるには、Excel 関数：''LINEST'' および ''INDEX'' を利用する。''LINEST'' は求める多項式の複数の係数や決定係数等の統計量を返す配列関数であるので、度数を求める関数：''FREQENCY'' と同様に特殊な扱いが必要となる。''LINEST'' により求められた特定の係数を取り出すためには ''INDEX'' 関数を使用する。また、散布図上では ''[近似曲線の追加]'' により、近似曲線と曲線の式を求めることができる。

なお、先に取り上げた回帰直線（1 次式）の係数 $\alpha,\ \beta$ や 3 次以上の式の係数についても、この ''LINEST'' 関数により求めることができる。

&aname(f06);
#ref(regression2.png,center)
CENTER:図 6 ゆで卵の茹で時間と好み

RIGHT:[[[授業計画に戻る>データサイエンスII#c1bb5116]]]