watto.hatenablog.com
で、id:NOV1975
分析ツールとか普通にχ自乗検定とかも楽にできるよ。でもExcelの分析ツールは計算バグありだった（今は知らない）から正式な奴には使えなかったけど。
が言っている事は、おそらくExcel2003あたりでもバグが残ってたという話だと思うが。
結構計算精度が低かったり[0..1]の一様乱数でなんでかマイナスが出たりした事もある。
「site:aoki2.si.gunma-u.ac.jp excel」でググるとよし。
ここらへんのバグが直ったのか、までは確認はしていない。やる気しない。あと、統計関数でも自由度整数じゃないとダメだったりとか（小数点自由度の場合に、分布の近似があったりするんだが、そこら辺を押さえ切るのがExcelでは難しい）色々面倒がある。
まあ、でも、だいたいカイ二乗分布で事が足りる（近年は直接確率計算する事が増えたが）。ビッグデータとかの場合には、もっと雑でも十分。
で、本題というか、意外と誤解されがちなので。
単回帰分析の場合、従属変数Yと説明変数Xの意味が異なる。Yは一定ブレ（残差）が生じるがXはブレを想定していない。
「見た目で何となく引く線」とは異なるのはその為である。
直線に対しての「距離」の最小化、とはならない。ここらへん、XとYを入れ替えても問題ない相関とは異なる。
参考：
www.ab.auone-net.jp
余談だが。
直線回帰の場合、傾きと切片は計算するのはそれほど難しくはない。
定義に近い形で計算すると。
| x | y |
|---|---|
| 0.75 | 8.7 |
| 0.55 | 6.8 |
| 0.72 | 7.9 |
| 0.61 | 7.0 |
| 0.66 | 7.1 |
| 0.58 | 6.1 |
で、これらの平均を求めておく。
| mean(x) | mean(y) |
| 0.645 | 7.26666666666667 |
それぞれの平均との差（偏差）を求める。
| x-mean(x) D(x) |
y-mean(y) D(y) |
|---|---|
| 0.105 | 1.43333333333333 |
| -0.095 | -0.466666666666667 |
| 0.075 | 0.633333333333334 |
| -0.035 | -0.266666666666667 |
| 0.015 | -0.166666666666667 |
| -0.0650000000000001 | -1.16666666666667 |
以下は計算上使うのでやっておく。
| D(x)^2 | D(x)*D(y) |
|---|---|
| 0.011025 | 0.1505 |
| 0.00902499999999999 | 0.0443333333333333 |
| 0.00562499999999999 | 0.0475 |
| 0.001225 | 0.00933333333333334 |
| 0.000225 | -0.00250000000000001 |
| 0.00422500000000001 | 0.0758333333333334 |
| sum{D(x)^2} | sum{D(x)*D(y)} |
|---|---|
| 0.03135 | 0.325 |
傾き=sum{D(x)*D(y)}/sum{D(x)^2}=10.36682616
切片=mean(y)-傾き*mean(x)=0.580063796
