以下にあげますのは、某ショップにおける、ある製品の在庫数です。
これを使って、回帰分析をしてみました。
日付 在庫数
10/06 376
10/07 366
10/08 358
10/09 346
10/10 336
10/11 328
10/12 320
x側のパラメタが面倒なので、日付をxとしました。
x y
-------------
6 376
7 366
8 358
9 346
10 336
11 328
12 320
直線回帰モデルを適用し、35Sで計算させた結果は以下の様です。
r = -0.9984
かなり良い値になっています。まあ、良くみれば日に10台前後が売れているのですから、当たり前ですね。
このデータを用いて、今回の入荷分がいつ頃まであるのか、推定してみましょう。スタックに 0 を積んでから、[L.R] [^x] と操作します。すると、
45.5414
という値が得られました。10月45日、すなわち11月14日辺りに在庫が 0 になる勘定ですが、実際にはもっと早くなくなりそうです。このデータの続きは次のようになっていました。
10/13 198
多分、別の所へ在庫分の一部を移したのでしょう。この製品の名前は「HP35S」です。さしずめ、Amazon に移したのかも知れません。
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