No.1ベストアンサー
- 回答日時:
(1)「給与を決めるルールはどうなっているのか」を(Aコーチ〜Eコーチの)データから推測する。
(2) 推測したルールをFコーチに適用して、推定値を計算する。
ということです。
まずは、給与と相関が高い項目を調べるために、項目ごとに給与との相関係数を単純に計算してみます。(もし、データの項目に入っていない要因(コネがある、甘いマスクをしている、etc)の影響が大きいのなら、どの項目も相関係数の絶対値が小さいでしょう。)
「担当生徒数」: 相関係数=0.982
「レッスン時間数」: 相関係数=0.896
「コーチ経験年数」: 相関係数=-0.350
「コーチ内試合順位」: 相関係数=0.023
となった。「担当生徒数」は給与と非常に高い相関を示し、「レッスン時間数」も給与と高い相関を示す。(なので、この2項目同士の相関も当然高い。)従って、データの項目に入っていない要因の影響は小さいと思われます。一方、「コーチ経験年数」と「コーチ内試合順位」は給与との相関がかなり低い。これらはあんまり関係ないみたいです。
さて、0.982という高い相関係数から、「担当生徒数」だけを考えれば十分だと思われます。とりあえず
「給与」= a「担当生徒数」+ c
という近似式を考えるのが穏当でしょう。で、未知の係数であるaとcを計算するには「最小二乗法」を用いる。実際にAコーチ〜Eコーチのデータを使って計算すると
a = 0.540
c = 19.1
となって、だからEコーチの給与の推定値は a×45+ c = 43.4 と出ました。
次に「この推定値はどのぐらいの誤差を含みうるか」という検討が必要になるんですが、いや、ご質問はそこまでのレベルは求めていらっしゃらないような気がします。
No.3
- 回答日時:
No.2へのコメントについて。
No.1の表現が婉曲に過ぎたようですんで、あえてはっきり言えば「このご質問をなさる方には理解はとても無理でしょうから、説明しません」ってことです。
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