Excel lineáris regresszió
A lineáris regresszió az Excel egyik statisztikai eszköze, amelyet prediktív elemzési modellként használnak a változók két adatsora közötti kapcsolat ellenőrzésére. Ezen elemzés segítségével megbecsülhetjük a két vagy több változó közötti kapcsolatot. Kétféle változót láthatunk: „Függő változó és Független változó”.
- A függő változó az a tényező, amelyet megpróbálunk megbecsülni.
- A független változó az, ami befolyásolja a függő változót.
Tehát az excel lineáris regresszió segítségével valóban láthatjuk, hogy a függő változó hogyan megy át a változásokon, amikor a független változó megváltozik, és segít abban, hogy matematikailag eldöntsük, melyik változónak van valódi hatása.
Hogyan lehet hozzáadni a lineáris regressziós adatelemző eszközt az Excel programhoz?
A lineáris regresszió az excelben az toolpak elemzés alatt érhető el, amely egy rejtett eszköz az excelben. Ez az Adatok fül alatt található.
Ez az eszköz mindaddig nem látható, amíg a felhasználó ezt engedélyezi. Ennek engedélyezéséhez kövesse az alábbi lépéseket.
- 1. lépés: Nyissa meg a FÁJL >> Opciók menüpontot.
- 2. lépés: Kattintson az „Excel-beállítások” részben a „Bővítmények” elemre.
- 3. lépés: Válassza az „Excel bővítmények” elemet a legördülő lista kezelése alatt az excelben, és kattintson a „Tovább” gombra.
- 4. lépés: Jelölje be az „Analysis Toolpak” jelölőnégyzetet a „Bővítményekben”.
Most látnunk kell az „Elemzés eszköztár” opciót az „Adatok” fül alatt.
Ezzel az opcióval számos „adatelemzési” lehetőséget végezhetünk. Most nézzünk meg néhány példát.
Példák
Mint mondtam, a lineáris regresszió excel két dologból áll, azaz „függő és független változókból”. Ehhez a példához a téli szezon kabátjának eladott adatait fogom felhasználni, minden hónap hőmérsékletével.
Megvan minden hónap átlagos hőmérséklete és kabátja értékesített adatai. Itt tudnunk kell, hogy melyik független és mely függő változó.
Itt a „hőmérséklet” a független változó, mert a hőmérsékletet nem lehet szabályozni, tehát ez a független változó.
Az „Eladott kabátok” a függő változó, mert a hőmérséklet növekedése és csökkenése alapján a dzseki eladása változó.
Most elvégezzük az adatok lineáris regressziós elemzését.
- 1. lépés: Kattintson az Adatok fülre és az Adatelemzés elemre.
- 2. lépés: Miután rákattint az „Adatelemzés” elemre, megjelenik az alábbi ablak. Görgessen lefelé, és válassza az excelben a „Regresszió” lehetőséget.
- 3. lépés: Válassza ki a „Regresszió” opciót, és kattintson az „Ok” gombra az ablak alatt az ablak megnyitásához.
- 4. lépés: Az „Input Y Range” a függő változó, tehát ebben az esetben a függő változónk a „Jackets Sold” adatok.
- 5. lépés: Az „Input X Range” a független változó, tehát ebben az esetben a független változónk a „Temperature” adat.
- 6. lépés: Válassza ki a kimeneti tartományt egyik cellaként.
- 7. lépés: A megjósolt és a tényleges értékek közötti különbség megszerzéséhez jelölje be a „Maradék” jelölőnégyzetet.
- 8. lépés: Kattintson az OK gombra; megkapjuk az alábbi elemzést.
Az elemzés első része a „Regressziós statisztika”.
Többszörös R: Ez a számítás a korrelációs együtthatóra utal, amely két változó közötti lineáris kapcsolat erősségét méri. A korrelációs együttható -1 és 1 közötti érték.
- 1 Erős pozitív kapcsolatot jelez.
- -1 erős negatív kapcsolatot jelez.
- A 0 azt jelzi, hogy nincs kapcsolat.
R négyzet: Ez a meghatározási együttható, amely az illeszkedés jóságát jelzi.
Korrigált R négyzet: Ez az R négyzet kiigazított értéke az adatkészlet független változóinak száma alapján.
Dolgok, amikre emlékezni kell
- Használhatjuk a LINEST függvényt az excelben is.
- Az adatok értelmezéséhez alaposan ismernie kell a statisztikákat.
- Ha az adatelemzés nem látható az Adatok fül alatt, engedélyeznünk kell ezt a lehetőséget a bővítmények alatt.
