Die artikel sal jou 'n paar basiese metodes wys oor hoe om meervoudige regressie-analise in Excel te doen. Dit is 'n baie belangrike onderwerp op die gebied van statistiek. Dit help ons om 'n afhanklike veranderlike met betrekking tot een of meer afhanklike veranderlikes te voorspel.

In die datastel het ons inligting oor sommige motors: hul name , pryse , maksimum spoed in myl per uur , die piekkrag wat hul enjin kan produseer, en die maksimum reeks afstand wat hulle kan aflê sonder om te hervul hul tenk.

Laai Oefenwerkboek af

Wat is veelvuldig Regressie?

Meervoudige regressie is 'n statistiese proses waardeur ons die verband tussen 'n afhanklike veranderlike en verskeie onafhanklike veranderlikes kan ontleed. Die doel van regressie is om die aard van afhanklike veranderlikes met betrekking tot ooreenstemmende onafhanklike veranderlikes te voorspel.

2 stappe om meervoudige regressie-analise te doen in Excel

Stap- 1: Aktiveer die Data-analise-oortjie

Die Data-oortjie bevat nie die Data-analise lint by verstek. Om dit te aktiveer, gaan deur die prosedure hieronder.

• Gaan eers na Lêer >> Opsies

• Kies dan Byvoegings >> Excel-byvoegings >> Gaan

• Kyk Analysis ToolPak in die Voeg by -ins beskikbaar: afdeling en klik OK .

Daarna sal die Data-analise-lint verskyn in die Data-oortjie .

Stap- 2: Skep die veelvuldige regressie-analise in Excel

Hier sal ek jou wys hoe om meervoudige regressie te ontleed.

• Vanaf die Data -oortjie >> kies Data-analise
• 'n dialoogkassie sal die kies Regressie vertoon en klik OK .

'n Regressie dialoogvenster sal verskyn.

• Ons sal die motor se prys voorspel volgens hul maksimum spoed , piekkrag en reeks .
• Kies die reeks van afhanklike veranderlikes ( Invoer Y-reeks ). In my geval is dit C4:C14 .
• Kies daarna die reeks van onafhanklike veranderlikes ( Invoer X Reeks ). In my geval is dit D4:F14 .
• Kyk Etikette en kies Nuwe werkbladlaag: in die Uitvoeropsies . As jy jou regressie-analise in die huidige blad wil hê, plaas 'n selverwysing waar jy die analise wil begin in die Uitvoerreeks

Jy kan Residuele kies as jy verdere analise wil doen.

• Daarna sal jy sien die regressie-analise in 'n nuwe blad . Formateer die analise volgens jou gerief.

Jy kan dus meervoudige regressie-analise in Excel doen.

Soortgelyke lesings

• Hoe om eenvoudige lineêre regressie in Excel te doen (4 eenvoudige metodes)
• Hoe om te interpreteer Regressie-resultate in Excel (gedetailleerde analise)

'n Kort bespreking oor veelvuldige regressie-analise in Excel

Die regressie-analise laat verskeie waardes van sekere parameters . Kom ons kyk wat hulle beteken.

Regressiestatistiek

In die Regressiestatistiek gedeelte sien ons waardes van sommige parameters.

1. Veelvoud R: Dit verwys na die Korrelasiekoëffisiënt wat bepaal hoe sterk die lineêre verwantskap tussen die veranderlikes is. Die reeks waardes vir hierdie koëffisiënt is (-1, 1). Die sterkte van die verwantskap is eweredig aan die absolute waarde van Veelvuldige R .
2. R Vierkant: Dit is nog 'n koëffisiënt om te bepaal hoe goed die regressielyn sal pas. Dit wys ook hoeveel punte op die regressielyn val. In hierdie voorbeeld is die waarde van R 2 86 , wat goed is. Dit impliseer dat 86% van die data by die meervoudige regressielyn sal pas.
3. Aangepaste R Vierkant: Dit is die aangepaste R kwadraat waarde vir die onafhanklike veranderlikes in die model. Dit is geskik vir meervoudige regressie-analise en so vir ons data. Hier is die waarde van Aangepaste R-vierkant 79 .
4. Standaardfout: Dit bepaal hoe perfek jou regressie is. vergelyking sal wees. Aangesien ons 'n ewekansige regressie-analise doen, is die waarde van Standaardfout hier redelik hoog.
5. Waarnemings: Die aantal waarnemings in die datastel is 10 .

Variansieanalise ( ANOVA )

In die ANOVA analise-afdeling, ons sien ook 'n paar ander parameters .

1. df: Die ' grade van vryheid ' word gedefinieer deur df . Die waarde van df hier is 3 omdat ons 3 tipes onafhanklike veranderlikes het.
2. SS : SS verwys na die som van vierkante. As die residuele som van die kwadraat baie kleiner is as die totale som van kwadraat , sal jou data in die pas regressielyn geriefliker. Hier is die Residuele SS baie kleiner as Totale SS , so ons kan aanneem dat ons data dalk op 'n beter manier in die regressielyn pas
3. MS: MS is die gemiddelde vierkant. Die waarde van Regressie en Residuele MS is 78 en 5372210.11 onderskeidelik.
4. F en Betekenis F: Hierdie waardes bepaal die betroubaarheid van die regressie-analise . As die Betekenis F kleiner as 05 is, sal die meervoudige regressie-analise is geskik om te gebruik. Andersins sal jy dalk jou onafhanklike veranderlike moet verander. In ons datastel is die waarde van Betekenis F 0.01 wat goed is vir ontleding.

Regressie-analise-uitset

Hier sal ek die uitset van Regressie-analise bespreek.

1. Koëffisiënte en ander

In hierdie afdeling , kry ons die waarde van koëffisiënte vir die onafhanklike veranderlikes- Maks. Spoed , Piekkrag en Reikwydte . Ons kan ook die volgende inligting vir elke koëffisiënt vind: sy Standaardfout , t Stat , P-waarde en ander parameters.

2. Residuele uitset

Die residuele waardes help ons om te verstaan ​​hoeveel die voorspelde prys afwyk van die werklike waarde en die standaard waarde van residue wat aanvaarbaar sal wees.

Die manier waarop die voorspelling deur regressie-analise werk, word hieronder gegee.

Sê, ons wil die prys van die eerste motor volgens sy onafhanklike veranderlikes voorspel. Die onafhanklike veranderlikes is die Maks. Spoed , Piekkrag en Reikafstand waarvan die waardes 110 myl per uur is, 600 perdekrag en 130 myl onderskeidelik. Die ooreenstemmende regressiekoëffisiënte is 245.43 , 38.19 en 94.38 . Die y-afsnitwaarde is -50885.73 . Die voorspelde prys sal dus 245.43*110+38.19*600+94.38*130-50885.73≈11295 wees.

Volgens die datastel van hierdie artikel, as jy 'n motor se prys wat 'n maksimum spoed van x mph , piekkrag van y pk en reeks van z myl , sal die voorspelde prys 245.43*x+38.19*y+94.38*z wees.

Lees meer: Hoe om meervoudige regressieresultate in Excel te interpreteer

Gebruik grafiek om veelvuldige lineêre regressie in Excel te verstaan ​​

As jy die regressielyn van wil visualiseer jou data, kom ons gaan deur die prosedure hieronder.

Stappe:

• Eers, vanaf die Data oortjie >> Gaan na Data-analise
• 'n Data-analise -dialoogkassie sal verskyn en kies dan Regressie .
• Ten slotte, klik OK .

Nog 'n dialoogkassie van Regressie sal verskyn.

• Kies Residuele en Lynpas-plotte .
• Klik OK .

Daarna sal jy die grafiek sien van die regressielyn pas volgens Maks. Spoed , Piekkrag en Reikwydte in 'n nuwe blad saam met ontleding.

Hier onder verteenwoordig dit die lynpassing volgens Maks. Spoed .

En die volgende prent wys die lynpassing volgens Piekkrag .

Die onderstaandeprentjie verteenwoordig die lynpassing volgens Reikwydte .

Laai asseblief die werkboek af en sien die plotte vir 'n beter begrip.

Lees meer: Hoe om lineêre regressie in Excel te doen (4 eenvoudige maniere)

Oefenafdeling

Hier gee ek jou die datastel van hierdie artikel sodat jy op jou eie meervoudige lineêre regressie kan ontleed.

Gevolgtrekking

Dit is genoeg om te sê, hierdie artikel sal jou help om te verstaan ​​hoe om meervoudige regressie-analise in Excel te doen en dit is 'n kort beskrywing van die parameters. As jy enige idees of terugvoer oor hierdie artikel het, deel dit asseblief in die kommentaarblokkie. Dit sal my help om my komende artikels te verryk.