この数値くらいの誤差に収まる確率が95%。それが大きければ予想は外れる確率が高いでしょうし、小さければ予想通りになる確率が高いと判断できます。この結果を総合的に判断し、ビアガーデンの店長さんの勘的なものも加味して判断して注文数を決めるのかなという感じです。データが増えれば増えるほどこの値は収束するはず。時々乖離していくものもあるので、それはデータの取得方法が正しいのか、それとも偶然他の原因でなってないか精査する必要があります。他にも原因となるものあるんじゃないの?気温の他にももっと原因になることがあるかも知れません。その場合、重回帰分析といって、これもExcelで出してくれます。その場合、方程式は結果=(原因1×原因1の傾き+原因1の切片)+(原因2×原因2の傾き+原因2の切片)+(原因3×原因3の傾き+原因3の切片)となります。これも代入すれば結果の値を求めることができます。湿度と風速のデータも記録しておいてそのデータを使って分析します。値を見ながら無視するとか決めたらいいと思います。重相関係数±0.6で相関強くあり、±0.3でまああるかな、それ以下は無いと私は判断しています。まとめ回帰分析では予想ができる方程式を手に入れることができる!ビジネスシーンにおける予想は、仕入れや次年度の予算、果物の取れ高とかも予測できるような気がします。自分は、Twitterのつぶやき数と新規顧客の問い合わせ数の関係なんかを分析しています。関係なさそうなんですけどね。していただく必要があります。していただく必要があります。