内容説明
豊富な事例から予測手法のノウハウを解説！
本書は、2006年発行当初から好評を博した『Excelで学ぶ時系列分析と予測』の内容を見直し、Excel2016/2013に対応して発行するものです。
第1部で時系列分析の基礎を解説し、時系列分析の手法の仲間である単回帰分析、重回帰分析、成長曲線、最近隣法、灰色理論の理論を解説します。
第2部では平均株価、売り上げ、需要予測、製品寿命予測等の身近なデータを使ってExcelで解析・予測します。時系列分析の基本概念である「トレンド」「周期変動」「不規則変動」「季節変動」を中心に、各統計手法の基礎的な事項から実データによる予測事例までわかりやすく解説していきます。
目次
はじめに
第1部 時系列分析（解説編）1
第1章 時系列分析とは
第2章 単回帰分析
第3章 重回帰分析
第4章 成長曲線
第5章 従来の予測手法
第6章 最近隣法
第7章 灰色理論
第2部 具体的データによる予測事例
第8章 単回帰分析による予測
第9章 重回帰分析による予測.
第10章 成長曲線による予測
第11章 最近隣法による予測
第12章 灰色理論による予測
第13章 予測精度を上げるために
あとがき―上田太一郎氏を偲んで―
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
kaida6213
5
サクッと入門。理論は別の本で。2022/05/04
Shuuya Hoshino
0
ある変数が売上高などに対して統計的な観点で予測力を有するか否かはエクセルが算出するP値で判定します。本書では、その基準について、一般的には５％（P値が0.05を下回る）であるが、経済やマーケティングの分野では20％程度まで広げてもかまわないと書かれています。データ分析では個人の主観を差し挟まずに分析結果に基づき、問いに回答したいと思うものの、P値の基準をどこに設定するかが分析者の裁量に託されていることがあり、この場合、この変数が予測力ありと判定することが経営に与える影響を考える力も問われていると思います。2019/07/28
