多変量解析✕Chromebook✕Googleスプレッドシート【競馬予想で多変量解析を学ぶ】

2023年2月28日2024年3月29日多変量解析

重回帰分析はエクセルで行える

『多変量解析による統計的馬券戦略（重回帰分析,判別分析,AID分析の入門書）』小口定男著
では、「市販ソフト（日科技連）」なる分析ソフトが紹介されていますが、

パソコンでエクセルを使えば市販ソフトがなくても計算ができる内容

とも書いてあります。

そこで、「重回帰分析 エクセル」のようにネット検索をしてみました。
そして、以下の結果を得ました。

• 重回帰分析に関しては、エクセルが使える（「データ分析」タブがある）
• 判別分析・AID分析は、現時点（2022年12月26日）ではわからない
• 「AID分析 エクセル」と検索してもひと手間ふた手間かかるようだったので、エクセルで行うのは難しいかもしれない

ひとまず、重回帰分析についてはエクセルが使えると確認できました。

エクセルでできるなら、スプレッドシートでもできるのでは？

年数が経ってきて、Googleスプレッドシートの機能も充実してきました。
エクセルと同等とまではいかないですが、エクセルで使える関数がスプレッドシートでも使えるようになっています。

ということは、スプレッドシートでも重回帰分析ができるのでは？と思い、調べてみました。
すると、以下の記事より、

Googleスプレッドシートだけで回帰分析は行えないものの、
アドオンの「XLMiner Analysis ToolPak」を追加すれば、回帰分析が行えることがわかりました。

重回帰分析はChromebook×Googleスプレッドシートでイケる

この記事を書いているのは、2023年2月13日で、ひとまず重回帰分析の学習を終え、
実際に2〜3週ぐらい競馬予想をしている段階です。

ChromebookはWindowsパソコンに比べれば、スペックが劣ることもあるので、
回帰分析をちゃんと行えるのかなぁ。と心配していたのですが、
特に問題はありませんでした。

結局、WindowsPC×エクセルでは回帰分析を行っていません。
アドオンの「XLMiner Analysis ToolPak」が、メニューやらエラーメッセージやらが全て英語なので、まだ全て把握はできていないのですが、
判別分析まではなんとかこのアドオンが使えるのではないか、いや、使えてほしいと淡い期待を抱いています。

「Chromebook✕スプレッドシート✕アドオン」を試してみる

2019年にChromebookを買って以来、ほとんどの作業をChromebookでまかなってきました。
今回の多変量解析もChromebook一台でなんとかできないか。と思っていますので、
「Chromebook×Googleスプレッドシート×アドオン」の組み合わせで、多変量解析のどこまでできるのかを試してみようと思います。

著書のおしらせ

2023年7月11日に 『重回帰分析を知った30日後、競馬予想デビューしてみた。』 をKDP出版いたしました。
この本は、「重回帰分析」を学んだ段階で、
実生活にいろいろと活かせた私自身の体験や感動から生まれた本です。

多くの専門家は、さまざまな「多変量解析」の手法を紹介・解説して一冊の本にまとめあげていますが、
私の本で扱うのは、多変量解析の初歩にあたる「重回帰分析」に限定しています。
ですから、将来専門家を目指すような方には、不足が多いと思います。

しかし、「重回帰分析」を学んだだけでも、
学んだ人のニーズに合わせて、さまざまな「予測」が可能になります。

この体験が、さらに「多変量解析」そのものへの興味・関心を深め、
データ分析を通じて、論理的に最適解を求める姿勢が育めると考えています。

著作としては拙い部分もあるのですが、
「多変量解析の入門書」の入門書のような位置づけとしてお読みいただければ幸いです。

『重回帰分析を知った30日後、競馬予想デビューしてみた。』

あなたには、以下のような体験はありませんか。
「長年の経験やカンからまちがいはないものの、根拠としては弱いような気がして、強く主張できなかった」
「法則性や傾向があることはわかっているけれど、要因が複数あるため、どれが決め手になるのかつかみ切れず、もやもやした」
「自分や他者が決断を下すとき、現実味のある数値を用いて、その先に起こることが示されていれば、積極的にスピーディーに決断できるのにとじれったい思いをした」

これらのお悩み、「多変量解析」で解決できるかもしれません。

本書では、「多変量解析」の中でも「予測」のデータ分析手法である「単回帰分析」と「重回帰分析」を御紹介します。

しかも、Googleスプレッドシートとアドオン「XLMiner Analysis ToolPak」を用いますので、
未経験の方、専門外の方でも簡単に重回帰分析が行えます。

本書は、「多変量解析の入門書」の入門書のような位置づけをめざしていますので、
以下のようなことに力を入れています。
重回帰分析を行うにあたり、どんな種類のデータを用いるべきかをていねいに示す。
単回帰分析について数学的な解説（紹介レベル）
架空の4人家族の話を通じて、回帰分析の理解やアドオンのすごさをお伝えする。
著者 新が 重回帰分析を競馬予想に用いた体験や反省点を示す。

私自身は、重回帰分析を独習するのに30日かかりましたが、
この本は、私が独習するにあたり、
（こんな本があったらもう少し早く重回帰分析デビューできたのに）と思って書きました。

ですから、本書には、読後数時間で重回帰分析デビューできるように、知っておくべき事柄を盛り込んでいます。

全ての事象には 原因や要因、きっかけとよばれることがらがあり、
また導かれた結果には複数の要因がからんでいることがあります。

重回帰分析を行うことによって、ある条件を満たした数値によって表された「要因と思われるもの」と、「結果となるもの」の間の関係性の有無やその程度が明らかにできます。

原因と結果は、どんな人の人生にも生活にも必ず存在するものです。

「データ分析なんて、自分の人生に関わりがないだろう」と思っていらっしゃるあなたにこそ読んでほしいと思います。

以下の記事一覧に他のボリュームのブログカードを載せています。
途中のボリュームからお読みになった方はこちらからどうぞ。

Leave This Blank:Leave This Blank Too:Do Not Change This:

メールアドレス：