今年の夏頃に、エクセル統計のアップデートを公開予定です。

今回のアップデートでは、新たに分析手法が3つ追加されます。本記事では、それら3手法について簡単にご紹介します。

※なお、名称や掲載する画像は開発中のものであり、実際に公開されるものとは異なる場合があります。

本アップデートを2018年8月20日に公開しました。

新規に追加される分析手法

1. 単位根検定

2. 共和分検定

3. 混合効果モデル

単位根検定

計量経済学など、時系列データを扱う分野で使用される手法です。時系列データが単位根過程(unit root)であるかどうかを検定するものです。

今回のアップデートでは、拡張ディッキー＝フラー検定（Augmented Dickey Fuller検定、またはADF検定）を搭載します。この検定では、適切なラグの次数を決定する必要があります。その際、補助的な統計量として、選択したラグ次数におけるモデルの残差系列についてダービン＝ワトソン比とそのP値、モデルのAICを出力します。

共和分検定

こちらも計量経済学など、時系列データを扱う分野で使用される手法です。複数の時系列データにおいて、共和分(Cointegration)の関係があるかどうかを検定するものです。

今回のアップデートでは、フィリップス＝オーリアリス検定(Phillips Ouliaris 検定、またはPO検定)を搭載します。

混合効果モデル

混合効果モデルは、マルチレベルモデルや階層線形モデルとも呼ばれます。多段抽出によりデータを得た場合のように、集団内でサンプルの独立性が仮定できない場合に用いる分析手法です。

今回のアップデートでは、線形混合効果モデルを搭載します。これにより、変量効果を含む重回帰分析が可能となります。

以下の画像は、6万件、1500層からなる疑似データを例に分析した際の出力結果の一部です。上側の画像は、偏回帰係数（固定効果）と分散成分（変量効果）の計算結果です。

下側の画像は、分散成分の共分散行列と、その標準誤差の計算結果です