Excel Linearna regresija
Linearna regresija je statistično orodje v Excelu, ki se uporablja kot model napovedne analize za preverjanje razmerja med dvema nizoma podatkov spremenljivk. S to analizo lahko ocenimo razmerje med dvema ali več spremenljivkami. Vidimo lahko dve vrsti spremenljivk, tj. "Odvisna spremenljivka in neodvisna spremenljivka."
- Odvisna spremenljivka je faktor, ki ga skušamo oceniti.
- Neodvisna spremenljivka je stvar, ki vpliva na odvisno spremenljivko.
Torej z uporabo excel Linear Regression lahko dejansko vidimo, kako se odvisna spremenljivka spreminja, ko se spremeni neodvisna spremenljivka, in nam pomaga matematično odločiti, katera spremenljivka ima resničen vpliv.
Kako dodati orodje za analizo podatkov linearne regresije v Excel?
Linearna regresija v Excelu je na voljo pod paketom orodij za analizo, ki je v Excelu skrito orodje. To najdete na zavihku Podatki.
To orodje ni vidno, dokler ga uporabnik ne omogoči. Če želite to omogočiti, sledite spodnjim korakom.
- 1. korak: Pojdite na DATOTEKO >> Možnosti.
- 2. korak: V razdelku »Excel Options« kliknite »Add-ins«.
- 3. korak: V razdelku Upravljanje spustnega seznama v Excelu izberite »Dodatek za Excel« in kliknite »Pojdi«.
- 4. korak: Potrdite polje »Paket orodij za analizo« v »Dodatki«.
Zdaj bi morali na zavihku "Podatki" videti možnost "Analysis Toolpak".
S to možnostjo lahko izvedemo številne možnosti "analize podatkov". Poglejmo zdaj nekaj primerov.
Primeri
Kot sem že povedal, Linear Regression excel je sestavljen iz dveh stvari, tj. "Odvisne in neodvisne spremenljivke." Za ta primer bom uporabil spodnje podatke o prodanih zimskih sezonskih jaknah s temperaturo v vsakem mesecu.
Na voljo so podatki o povprečni temperaturi in prodanih jaknah za vsak mesec. Tu moramo vedeti, katera je neodvisna in katere odvisne spremenljivke.
Tu je "Temperatura" neodvisna spremenljivka, ker ni mogoče nadzorovati temperature, zato je to neodvisna spremenljivka.
"Prodane jakne" je odvisna spremenljivka, ker se prodaja jakne glede na povišanje in zmanjšanje temperature razlikuje.
Zdaj bomo za te podatke naredili excel linearno regresijsko analizo.
- 1. korak: Kliknite jeziček Podatki in Analiza podatkov.
- 2. korak: Ko kliknete na »Analiza podatkov«, bomo videli spodnje okno. Pomaknite se navzdol in izberite »Regresija« v Excelu.
- 3. korak: Izberite možnost »Regresija« in kliknite »V redu«, da odprete spodnje okno.
- Korak 4: »Območje vnosa Y« je odvisna spremenljivka, zato so v tem primeru naša odvisna spremenljivka podatki »Prodane jakne« .
- 5. korak: »Vnos X obsega« je neodvisna spremenljivka, zato so v tem primeru naša neodvisna spremenljivka podatki »Temperatura« .
- 6. korak: Izberite obseg izhoda kot eno od celic.
- 7. korak: Če želite ugotoviti razliko med predvidenimi in dejanskimi vrednostmi, potrdite polje »Preostale vrednosti«.
- 8. korak: kliknite V redu; imeli bomo spodnjo analizo.
Prvi del analize je "Regresijska statistika."
Multiple R: Ta izračun se nanaša na korelacijski koeficient, ki meri moč linearnega razmerja med dvema spremenljivkama. Korelacijski koeficient je vrednost med -1 in 1.
- 1 Označuje močno pozitivno razmerje.
- -1 pomeni močno negativno razmerje.
- 0 pomeni, da ni razmerja.
Kvadrat R: Koeficient odločnosti se uporablja za označevanje ustreznosti.
Prilagojeni kvadrat R: to je prilagojena vrednost za kvadrat R na podlagi števila neodvisnih spremenljivk v naboru podatkov.
Stvari, ki si jih je treba zapomniti
- V Excelu lahko uporabimo tudi funkcijo LINEST.
- Za razlago podatkov morate dobro poznati statistiko.
- Če analiza podatkov ni vidna na zavihku Podatki, moramo to možnost omogočiti pod možnostjo dodatkov.
