SLOPE関数を使用します。
“SLOPE”（スロープ）とは、斜面、傾きと言う意味です。
例えばこんな、あるイベントに出店したソフトクリームの屋台のその日の気温、来場者数とソフトクリームの販売数量のデータがあります。
ここでは、気温とソフトクリームの販売数量には相関関係があるため、気温からソフトクリームの販売数量を予測します。
回帰直線の傾きというのは、
y=ax+b
のパラメータ“a”のことになります。
で、この傾き“a”が分かるということは気温“x”が1℃上がるとソフトクリームの販売数量が何個増えるか（1℃当たりの販売数量の増加量）がわかるということになります。
では、早速やってみましょう。
統計関数から“SLOPE”を選択します（か、直接入力します）
図21つ目の引数は従属変数“y”の範囲（販売数量）を指定します。
図3２つ目の引数は独立変数“x”の範囲（気温）を指定します。
すると、傾き“17.3”と計算されました。
この値は、このグラフから回帰直線を描かせたときのxの係数と一致しているのが分かります。
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