スプレッドシートのFORECAST関数とは
FORECAST関数は、線形回帰分析に基づいて指定したx値に対する予想y値を計算するスプレッドシートの統計関数です。この関数は既存のデータセットから将来の数値を予測する際に使用され、売上予測や成長率の算出などビジネス分析において重要な役割を果たしています。
この関数の基本構文はFORECAST(x, データ_y, データ_x)であり、3つのパラメータを必要とします。xは予測したいx軸上の値、データ_yは従属変数の配列またはマトリックス、データ_xは独立変数の配列またはマトリックスを指定するものです。
【PR】プログラミングや生成AIを無料で学べる「コードキャンプフリー」
FORECAST関数の基本パラメータ構成
第1パラメータのxは、予測を行いたいx軸上の特定の値を指定します。このパラメータには数値または数値を含むセル参照を入力でき、文字列などのテキストデータは自動的に無視される仕様となっています。
=FORECAST(15, B2:B10, A2:A10)第2パラメータのデータ_yは従属変数の範囲を表し、予測したい値に対応するy軸のデータセットを指定します。第3パラメータのデータ_xは独立変数の範囲を表し、既知のx軸のデータセットを指定して線形回帰の基礎となるデータを提供します。
線形回帰による予測値計算の仕組み
FORECAST関数は内部的にピアソン積率相関係数を利用して、データセット間の線形関係を分析します。この関数は入力されたデータ_yとデータ_xの範囲から最適な直線を算出し、その直線上における指定されたx値での予測y値を返す処理を実行しています。
=FORECAST(A11, $B$2:$B$10, $A$2:$A$10)計算過程では回帰直線の傾きと切片が自動的に求められ、数学的には最小二乗法による近似直線が使用されます。この処理により統計学的に最も妥当性の高い予測値が算出され、データの変動パターンに基づいた将来値の推定が可能になるのです。
※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。
ITやプログラミングに関するコラム
- Canvaとは？使い方やアカウント登録などを初心者向けに解説
git configで設定情報を確認・表示する方法
「Pythonはやめとけ」と言われる理由と学習するメリット
Ubuntuのversionを確認する方法
Geminiで画像を生成する方法｜ChatGPTとの比較結果も紹介
