統計は、人間の行動を数学的な関係に分解し、将来の行動を予測するのに役立ちます。経済学やビジネスでは、需要関数を使用して将来の商品の価格と成功を予測することができます。需要関数を取得するために重回帰分析が使用されます。これは専用の統計パッケージ、またはオプションの統計パッケージを持つことが多いスプレッドシートプログラムで行うことができます。
あなたのデータを集めなさい。需要（価格）を表す変数を含める必要があります。また、需要を決定する変数のリストを作成する必要があります。例は標準的な経済学の教科書にあります。あなたはこれらの変数に関する定量的データにアクセスできなければなりません。変数の1つのタイプは、代替品または補完品の価格です。コーンフレークの生産者を例にとると、その代用品はふすまフレークです。コーンフレークの補足は牛乳です。もう一つの重要な決定要因は消費者の収入です。
データをスプレッドシートの縦の列に整理します。この例では、2年間に渡って連続した月のコーンフレークの価格を左端の列（従属変数）に表示できます。次の列は、各日付のふすまフレークの価格で、その後に牛乳の価格、消費者の所得、輸出用のダミー変数などが続きます。各行には、特定の日付のすべての変数が含まれています。
スプレッドシートソフトウェア用の統計パッケージをダウンロードしてインストールします。 Microsoft Excelの場合、これは「Data Analysis ToolPak」です。または、「Eviews」などの専用の統計パッケージを使用します。
ソフトウェアパッケージの回帰オプションを選択します。 Excelでは、ツールの下のデータ分析を選択し、重回帰オプションを選択します。
従属変数（Y）と独立変数（X）のデータを入力してください。この例では、価格が一番左の列の従属変数であり、ふすま、牛乳、および消費者の所得の価格が独立変数です。
回帰を実行します。これにより、係数、つまり需要関数のパラメータが得られます。この例では、最初の係数は、コーンフレークの価格に対するふすまフレークの価格の影響を定量化する数値になります。次の係数は牛乳などです。統計的に有意なものだけを含めます。あなたはそれが10パーセントレベルであるのか、5パーセントレベルであるのか、1パーセントレベルであるのか、あなたの重要性のレベルを決定しなければなりません。有意性は、係数と一緒に与えられる「P値」によって与えられます。ここで、1パーセントの有意性レベルに対してP = 0.01です。
Y = b 1 x 1 + b 2 x 2 + b 3 x 3の形式で需要関数を書きます。ここで、Yは従属変数（価格、需要を表すために使用）、X 1、X 2、X 3は独立変数（コーンフレークの価格など）です。 b1、b2、b3は、方程式の係数またはパラメータです。
