「やあ、みんな元気？」
───あ、店長。どこ行ってたんですか？ なんか統計の話になると姿が見えなくなりますね。
「そ、そう？ で、どうなった？ 最高気温と最低気温の２つで客の数を予測するという問題は」
───はい、ばっちりです。重回帰モデルというのを使うんですよ。それによると、客数の予測値は、最高気温に25.96をかけたものと、最低気温に-16.70をかけたものを足して、さらに、-90.64を足すことで求められるんです。
「おお、すごいな。でもまてよ、最低気温に-16.70をかけるんだって？ ということは、最低気温が低ければ低いほど客は多くなるってことじゃないか？ 逆に最低気温が高ければ高いほど客は少なくなるの？」
───そうですよ。偏相関係数のところで、店長も納得したじゃないですか。もう忘れたんですか。
「いや、あのときはなんとなく雰囲気で納得したんだけど、本当にそうなのかなあ？」
「店長の疑問ももっともだよね。じゃあ、実際にこの重回帰モデルが正確に客数を予測できるかどうか調べてみよう。アイ子ちゃん、どうしたらいい？」
───うーんと。重回帰モデルによる予測値と実際の客数との相関を見ればいいんじゃないですか。予測値は、今やった、p, q, mの定数がわかっていれば、計算できますから。
───よーし、じゃあ計算してみよう。コーンも手伝って。
→予測値を確認しよう（Excelでの式も載せています）
(C) 2003 KogoLab