ミクス・スキルアップシリーズ「ＭＲ向け統計入門」
献本応募の受付は終了しました
ミクススキルアップシリーズ ＭＲ向け統計入門
『第４回 治療後の生存率がわかるツール それがカプランマイヤー法』
献本応募アンケート
今回のシリーズ（第４回～第７回）を通じて、アンケートにご回答くださいました皆様の中から厳正なる抽選のうえ５名の方に、製薬企業向け事例を多数掲載した最新書籍「Excelで学ぶ統計的予測」（菅民郎著）を進呈いたします。
アンケートは第４回～第７回の各回ごとに回答可能です。毎回回答いただきましたら、抽選のチャンス回数が増え当選の確率がアップします。ぜひアンケートにご協力ください。
なお、アンケートへのご回答はすべてコンピューターで統計的に処理いたしますので、結果について、あとでご迷惑のかかることは一切ございません。
著 者：菅 民郎
価 格：3,456円
（内消費税 160円）
提供形態：書籍
出版年月：2014年3月
| 応募期間 | 2014年7月22日（火）～2014年9月22日（月） |
|---|---|
| 進呈内容 | 書籍「Excelで学ぶ統計的予測」（菅民郎著） 5名様 （書籍についての詳細は下記をご覧ください。） |
| 応募方法 | 下記アンケートに回答後、WEB応募フォームより応募 |
| 当選者発表について | 当選者の発表は書籍の発送をもってかえさせていただきます。 |
| ご注意 | 9月22日（月）をもってアンケートは締め切りとさせていただきます。 |
書籍「Excelで学ぶ統計的予測」について
概要
本書は「予測」というテーマにフォーカスして書きました。予測について相談の多かった以下の5つのテーマに対して回答した本といえます。
1.どのような心構え、考え方で予測をするのか？
2.予測の仕方と手順は？
3.予測する際、どの解析手法を用いるか？
4.予測ソフトウェアの結果の見方と活用方法は？
5.予測のための解析手法の計算方法は？
目次
はじめに
本書のねらい
本書で学ぶ内容
1章 はじめての予測
1.1 予測とは何か
1.2 企業における予測
1.3 予測上手はどんな人
1.4予測上手な会社は
1.5予測に欠かせない規定要因関連図
1.6 予測目的の明確化
1.7 予測作業の進め方
1.8 予測に用いるデータ
2章 予測の仕方
2.1 クロスセクションデータを用いた売上予測の手順
2.2 時系列データを用いた売上予測の手順
2.3 時系列データの予測で最初にするトレンドＴ、Ｓの把握
2.4 トレンドＴ（傾向線）の作成の考え方と仕方
2.5 トレンドＴ（傾向線）の作成5か条
2.6 ＴＣ及びＴＣＩ、Ｉの作成の考え方と仕方
2.7 Ｓ、ＴＣＩ、ＴＣ、Ｉ を求める解析手法
3章 予測の事例
3.1 医療機器販売台数の季節性は？
3.2 変動があるゴルフスコアの傾向は減少傾向にあるか？
3.3 年々暑くなる地域において、今後の気温はどうなるか？
3.4 増え続ける高齢者人口、今後どこまでいくか？
3.5 変動幅が大きく推移する住宅販売戸数の傾向は？
3.6 売上を予測するのに重要な要因を教えて？
3.7 気温、イベント有無から明日のアイスクリーム仕入れ数を教えて？
3.8 駅前新聞スタンドの明日のスポーツ新聞売上部数は？
3.9 不況を迎えた今年、私のお店の売上額を教えて？
3.10 量的・質的両方がある販促活動からの医療機器販売台数の予測は？
3.11競合品売上、自社営活動の変化を想定したときの売上予測？
3.12 どのような営業活動をすれば施設別売上を伸ばすことができるか？
4章 季節変動Ｓ，傾向変動ＴＣをするための解析手法
4.1 この章で学ぶ解析手法の種類と概要
4.2 月別平均法
4.3 ＭＡＴ
4.4 移動平均
4.5 加重移動平均法
4.6 各年同月対象加重移動平均
4.7 ＥＰＡ法
5章 トレンドＴ（傾向線）を算出するための解析手法
5.1 この章で学ぶ解析手法の概要と種類
5.2 直線回帰式
5.3 ルート回帰式
5.4 自然対数回帰式
5.5 分数回帰式
5.6 べき乗回帰式
5.7 指数回帰式
5.8 修正指数回帰式
5.9 ロジツティック回帰式
5.10 ゴンペルツ回帰式
5.11上限値Ｋ
5.12高次関数回帰式
6章 相関分析
6.1 この章で学ぶ相関分析の役割と相関係数の種類
6.2 単相関係数
6.3 時系列相関係数
6.4 タイムラグ相関係数
7章 予測モデル式を作成するための解析手法
7.1 この章で学ぶ解析手法の種類と概要
7.2 重回帰分析
7.3 時系列重回帰分析
7.4 数量化１類
7.5 拡張型数量化1類
8章 Ｅｘｃｅｌの関数の基本操作
9章 Excelアドインソフトウエアの概要と操作方法
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