スプレッドシートのSTEYX関数とは
STEYX関数は統計分野において回帰分析における予測の精度を測定するための重要な関数の一つです。データセットの回帰における個別のxに対するy値の予測値における標準誤差を計算します。
この関数は線形回帰モデルの信頼性を評価する際に使用され、予測値がどの程度実際の値から乖離する可能性があるかを数値で示します。統計解析やデータ分析において、回帰直線による予測の不確実性を定量化できるため、分析結果の解釈に役立てられます。
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基本的な構文と引数の設定方法
STEYX関数の基本的な構文はSTEYX(data_y, data_x)の形式で記述し、2つの引数を必要とします。data_yは従属データの配列または行列を表す範囲を指定し、data_xは独立データの配列または行列を表す範囲を指定します。
=STEYX(A2:A100,B2:B100)関数の実行時には指定した範囲内の数値データのみが計算に使用され、テキスト形式のデータは自動的に無視される仕様になっています。データ範囲の設定において、x値とy値の対応関係が正しく配置されていることを確認する必要があります。
回帰分析での活用と関連関数の連携
STEYX関数は他の回帰分析関数と組み合わせて使用することで、より包括的な統計解析を実現できます。SLOPE関数やINTERCEPT関数と併用して回帰直線の傾きや切片を求めた後、STEYX関数で予測の精度を評価する流れが一般的です。
=STEYX(C2:C10,D2:D10)この関数はPEARSON関数やRSQ関数などの相関係数を計算する関数とも密接に関連しており、データの相関性と予測精度の両面からデータセットの特性を分析できます。FORECAST関数による将来予測と組み合わせることで、予測値の信頼区間を設定し、より信頼性の高いデータ分析結果を得ることが可能です。
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