TREND関数を使用します。
“TREND”（トレンド）とは、傾向、動向 と言う意味です。
さて、前回はあるイベントに出店したソフトクリームの屋台の販売量をその日の気温からFORECAST関数を使って予測してみましたが販売量を左右するのはその日の気温だけでしょうか？もっと、要因があるのではないでしょうか？
気温の他に考えられるのは、そのイベント訪れた来場者数。イベントの内容によって、来場者数が変化します。来場者数が 少ないとソフトクリームの販売数も少なく、来場者数が多いと販売数も多くなると予想できますよね？
その日の気温、来場者数とソフトクリームの販売数量のデータがあります。
このデータから気温が35℃で来場者数が1万人、2万人、3万人の時の販売数量を予測してみましょう。
統計関数から“TREND”を選択します。
引数を設定します。
既知のy：販売数量のデータ範囲を選択します。
既知のx：気温と来場者数のデータ範囲を選択します。
新しいx：予想する気温と来場者数のデータ範囲を選択します。
ちなみに、この表はテーブルに設定しているため、このような列のタイトル表示になります。
定数：空白にしておきます
OKしてコピーするとこのように予測値が計算されました。
予想原理について
このTREND関数もFORECAST関数と同じく回帰直線を使って値を予測していますが、重回帰分析による直線近似で近似式は
y=ax1+bx2+c
となり、この近似直線と実際の各データの誤差の二乗が最小になる時のaとbとcを求めています。これを最小二乗法と言います。
ちなみに、yはソフトクリームの販売数量、x1が気温、x2が来場者数になります。
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