Regressie-analise is 'n algemeen gebruikte statistiese berekening. Ons doen dikwels hierdie tipe berekening volgens ons begeerte. In Excel kan ons veelvuldige tipes regressie-analise uitvoer. In hierdie artikel sal ons demonstreer hoe om logistiese regressie in Excel te doen. As jy ook belangstel om hierdie ontleding te leer, laai die oefenwerkboek af en volg ons.

Laai Oefenwerkboek af

Laai hierdie oefenwerkboek af vir oefening terwyl jy hierdie artikel lees.

Logistiese regressie.xlsx

Wat is logistiese regressie?

Logistiese regressie-analise is 'n statistiese leeralgoritme wat gebruik word om die waarde van 'n afhanklike veranderlike te voorspel gebaseer op sommige onafhanklike kriteria. Dit help 'n persoon om die resultaat uit 'n groot datastel te kry, gebaseer op sy gewenste kategorie. Logistieke regressie-analise hoofsaaklik drie tipes:

1. Binêre logistiese regressie
2. Multinomiale logistiese regressie
3. Ordinale logistiese regressie

Binêr Logistiese regressie: In die binêre regressie-analise-model definieer ons 'n kategorie deur slegs twee gevalle. Ja/Nee of Positief/Negatief.

Multinomiale logistiese regressie: Multinominale logistieke analise werk met drie of meer klassifikasies. As ons meer as twee geklassifiseerde afdelings het om ons data te kategoriseer, dan kan ons hierdie regressie-analise-model gebruik.

Ordinale LogisticRegressie: Hierdie regressie-analise-model werk vir meer as twee kategorieë. In hierdie model het ons egter 'n voorafbepaalde volgorde nodig om hulle te kategoriseer.

Stap-vir-stap prosedure om logistieke regressie in Excel te doen

In hierdie artikel sal ons die binêre logistieke regressie uitvoer ontleding. Hierdie tipe analise bied ons 'n voorspellingswaarde van die verlangde veranderlike. Om die analise uit te voer, oorweeg ons 'n datastel van 10 masjiene uit 'n industrie. Die masjien se beskikbaarheid kan positief of negatief wees. Die binêre syfers 1=positief , en 0=negatief , en hierdie waardes word in kolom B getoon. Die ouderdom van daardie masjiene is in kolom C en die gemiddelde diensure van hulle per week is in kolom D . Dus, ons datastel is in die reeks selle B5:D14 . Die waardes aanvanklike regressie-oplosveranderlike is in die reeks selle C16:D18 . Die hele ontledingsprosedure word hieronder stap vir stap verduidelik:

Stap 1: Voer jou datastel in

In hierdie stap gaan ons jou datastel invoer:

• Voer eerstens jou datastel akkuraat in Excel in. Vir ons ontleding voer ons die datastel in die reeks selle in B5:D14 .

• Voer dan jou <1 in>Oplosbesluitveranderlikes se Ons voer hulle in die reeks selle D16:D18.
• Ons aanvaar al die veranderlikes se waardes as 0.01 .

LeesMeer: Meervoudige lineêre regressie op Excel-datastelle (2 metodes)

Stap 2: Evalueer Logit-waarde

In hierdie stap gaan ons die Logit waarde vir ons datastel. Ons definieer die Logit waarde as X in ons berekening. Die formule van Logit -waarde is:

Hier is b0, b1, en b2 regressie veranderlikes.

• Skryf die volgende formule in sel E5 neer. Gebruik die Absolute teken om die selwaarde van veranderlikes te vries. As jy nie weet hoe om die Absolute Selverwysing -teken in te voer nie, kan jy dit op verskeie maniere invoer.

=$D$16+$D$17*C5+$D$18*D5

• Druk dan die Enter -sleutel op jou sleutelbord.

• Daarna, dubbelklik op die Vulhandvatsel -ikoon om die formule na sel E14 te kopieer.

• Jy sal al die waardes van X kry.

Lees Meer: Hoe om eenvoudige lineêre regressie in Excel te doen (4 eenvoudige metodes)

Stap 3: Bepaal eksponensiaal van logit vir elke data

Hier sal ons die eksponensiële waarde van die logit bereken waarde, Daarvoor gaan ons die EXP-funksie gebruik:

• Om die eksponensiële waarde van X te bepaal, skryf die volgende formule in sel neer F5 :

=EXP(E5)

• Net so, dubbelklik op die Vulhandvatsel -ikoon om die formule soosdie vorige stap. Jy sal al die eksponensiële waardes van X .

Stap 4: Bereken Waarskynlikheidswaarde

P( X) is die waarskynlikheidswaarde vir die voorkoms van die X -gebeurtenis. Die waarskynlikheid van gebeurtenis X kan definieer as:

• Om dit te bereken, skryf die volgende formule in sel G5<2 neer>.

=F5/(1+F5)

• Druk die Enter sleutel.
• Sleep nou die Vulhandvatsel -ikoon tot by G15 om die waarde vir alle waardes te kry.

Lees meer: Hoe om P-waarde in lineêre regressie in Excel te bereken (3 maniere)

Stap 5: Evalueer som van log- Waarskynlikheidswaarde

In die volgende stappe gaan ons die waarde van Log-waarskynlikheid evalueer. Daarna sal ons die SOM-funksie gebruik om al die data by te voeg:

• Om die Log-Likelihood -waarde te bereken, gaan ons gebruik die LN funksie in ons datastel. In sel H5 , skryf die volgende formule gedoen:

=(B5*LN(G5))+((1-B5)*LN(1-G5))

• Nou, druk die Enter -sleutel op die sleutelbord.

• Dan dubbelklik op die Vul Handvatsel -ikoon om alle log-waarskynlikheidswaardes te bepaal.

• Skryf daarna in sel H15 neer die volgende formule om al die waardes op te som.

=SUM(H5:H14)

> Uiteensetting van die Formule

Ons doenhierdie uiteensetting vir sel H5 .

👉 LN(G5): Hierdie funksie gee -0,384 terug.

👉 LN(1-G5): Hierdie funksie gee terug -1.144.

👉 (B5*LN(G5))+((1-B5)* LN(1-G5)): Hierdie funksie gee -0,384 terug.

Stap 6: Gebruik Oplosser Analise Gereedskap vir Finale Analise

Nou sal ons uitvoer die finale regressie-analise. Ons sal die analise uitvoer deur die Oplosser opdrag. As jy dit nie in die Data -oortjie sien nie, moet jy die Oplosser van die Excel-byvoegings aktiveer.

• Om dit te aktiveer, kies Lêer > Opsies .

• Gevolglik sal 'n dialoogkassie genaamd Excel-opsies verskyn.
• Kies in hierdie dialoogkassie die Byvoegings -opsie.
• Kies nou die Excel-byvoegings -opsie in die Bestuur -afdeling en klik Gaan .

• 'n Klein dialoogkassie met die titel Byvoegings sal verskyn.
• Merk dan die Oplosserbyvoeging opsie en klik OK .

• Gaan daarna na die Data -oortjie, en jy sal die Oplosser -opdrag in die Analise -groep vind.

• Klik nou op die Oplosser opdrag.
• 'n Nuwe dialoogkassie getiteld Oplosserparameters sal verskyn.
• In die Stel doelwit -boks, kies die sel $H$15 met jou muis. Jy kan ook die selverwysing op jou sleutelbord skryf. Maak seker jy gebruik die Absolute Cell Reference teken hier.
• Volgende, in die Deur veranderlike selle te verander -opsie, kies die reeks selle $D$16:$D$18 .
• Ontmerk dan die Maak onbeperkte veranderlikes nie-negatief om die negatiewe waardes te kry as dit reeds wys soos gemerk.
• Ten slotte, klik die Los knoppie.

• Gevolglik sal die Oplosserresultaat -blokkie voor jou verskyn.
• Kies nou die Hou Oplosser Oplossing Hierdie blokkie sal jou ook wys of jou regressie-analise gekonvergeer of gedivergeer het.
• Klik OK om die blokkie toe te maak.

• Uiteindelik sal u sien dat die waardes van die veranderlike in die reeks selle D16:D18 verander word. Behalwe dit, sal jy ook sien dat die waardes van kolomme E, F, G en H ook verskille van die vorige stappe toon.

Illustrasie van Binêre Regressie Analise Resultaat

Na die voltooiing van die binêre logistieke regressie-analise in Excel, sal jy sien dat ons veronderstelde regressie veranderlike waarde vervang word met die nuwe analise waarde en hierdie waardes is die korrekte regressie veranderlike waarde van ons datastel. Ons kan die resultaat van enige spesifieke data oorweeg, soos die masjien wat 'n ouderdom van 68 maande en 4 gem. geen skof per week nie. Die waarde van P(X) is 0.67 . Dit illustreer vir ons dat as ons kykvir die masjien in werkende toestand is die moontlikheid van daardie gebeurtenis ongeveer 67% .

Ons kan dit ook afsonderlik wys deur die finale waardes van die regressieveranderlike te gebruik.

Ons kan dus sê dat ons werksprosedure suksesvol gewerk het en ons is in staat om binêre logistieke regressie-analise te doen.

Gevolgtrekking

Dit is die einde van hierdie artikel . Ek hoop dat hierdie artikel vir u nuttig sal wees en dat u logistieke regressie in Excel sal kan doen. Deel asseblief enige verdere navrae of aanbevelings met ons in die kommentaarafdeling hieronder.

Moenie vergeet om ons webwerf ExcelWIKI na te gaan vir verskeie Excel-verwante probleme en oplossings nie. Hou aan om nuwe metodes te leer en hou aan groei!