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#author("2022-11-11T16:59:34+09:00","default:takataka","takataka")
#author("2022-11-18T15:42:42+09:00","default:takataka","takataka")
* データ分析 2022年度 ex07 [#xa9b83a6]

//&color(red){''工事中''};

#contentsx

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** Quiz [#quiz]

授業時間中に Moodle 上でQuiz（小テスト）を行う予定です．
正確な開始時刻や実施法は授業時間中にお知らせします．
Moodle へのアクセスの仕方については，[[第1回のページ>../ex01#moodle]] へ

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** 練習1 [#renshu1]


''回帰分析の実習その2'' - 再び表計算ソフトに頼ってやってみよう - 

この課題は，[[ex06課題A>../ex06#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
+ それを [[Google Classroom>https://classroom.google.com/c/NDk4MzU3NDcwOTMx]] 上のこの問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．「main」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．
+ 「main」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．

** おまけ課題 [#na8c1cd8]

//&color(red){''工事中''};

- [[Data/2022/omake]]

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** 宿題 [#homework]


&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．''};

+ [[ex08>../#ex08]] の &color(blue){★宿題★};