![[PukiWiki]](image/blackuni3-80x80.png "[PukiWiki]")
#author("2021-11-08T15:22:39+09:00","default:takataka","takataka") #author("2021-11-08T16:30:17+09:00","default:takataka","takataka") * データ分析 2021年度 ex08 [#n46efc31] //&color(red){''工事中''}; #contentsx ** 課題A [#kadaiA] ''回帰分析入門(2)'' - 表計算ソフトに頼ってやってみよう（復習&復讐） - この課題は，[[ex07課題A>../ex07#kadaiA]] の復習+alpha です．わからないところがあればそちらの課題の説明も参考にしてください． + [[ex08spring.csv>Data:ex08spring.csv]] を自分の PC にダウンロードしてください + [[Google Classroom>https://classroom.google.com/c/Mzg5MzI5MjQyOTkw]] 上のこの課題のスプレッドシートにこの授業で説明した手順でインポートしてください． + 上記のスプレッドシートには，ex08gorigori.csv がすでにインポートされています．「Sheet1」のセル C8 には，そのデータに対してLINEST関数を適用した数式がすでに入っています．その中身を確認しましょう． + セル F8 には，セル E8 の説明変数「気温」の値に対する被説明変数「アイス売上数」の予測値を求める数式が入っています．中身を確認しましょう． + 「Sheet1」には，ex08gorigori.csv のデータの散布図と，それに直線を当てはめた結果（トレンドライン）が描かれています．グラフの上部を見ると分かるように，トレンドラインの式も書かれています． + インポートした ex08spring.csv のデータについて，ex08gorigori.csv と同様のことをしましょう． + 期限までに提出しましょう． ** Moodle で Quiz を受験 [#y9508b90] [[この科目のMoodleコース>https://www-tlab.math.ryukoku.ac.jp/moodle/course/view.php?id=6]] へ行って Quiz を受験しましょう． 開始時刻等は授業時間中にお知らせします． ** 宿題 [#homework] //&color(red){''工事中''}; &color(red){''次のことを次回の授業までに必ずやっておいてください''}; (1) [[ex09>../#ex09]] の以下の Notebook を閲覧実行し動画を視聴してください > ''回帰分析とは／最小二乗法'' ''最小二乗法による直線あてはめの解の導出／練習問題'' >> [[ex08notebookA.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/Data/blob/main/ex08notebookA.ipynb]] | [[Data2021-08-movie1]] (m) [[ex09notebookA.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/Data/blob/main/ex09notebookA.ipynb]] | [[Data2021-09-movie1>https://web.microsoftstream.com/video/88f12db1-213e-4cda-9b67-6d0542b28ec5]] (20m) << ''回帰分析の性質と注意点'' >> [[ex09notebookB.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/Data/blob/main/ex09notebookB.ipynb]] | [[Data2021-09-movie2>https://web.microsoftstream.com/video/494a0878-298e-4aa3-ba72-fd98b148fc15]] (29m) << < (2) [[ex09課題A>../ex09#kadaiA]]
