Reqressiya təhlili demək olar ki, hər bir statistik proqram növündə var: SPSS , R, və Excel-i qeyd etməmək. Reqressiya bizə dəyişənlər arasındakı əlaqələr haqqında böyük mənzərə verə bilər. Xətti reqressiya Excel-də Məlumat Analizi alətindən istifadə etməklə olduqca tez həyata keçirilə bilər. Bu məqalə siz Reqressiya nəticələrini Excel-də necə şərh edə biləcəyinizi göstərəcək.

Təcrübə İş Kitabını endirin

Aşağıdakı bu təcrübə iş kitabını endirin.

Reqressiya nədir?

Reqressiya təhlili çox vaxt çox dəyişənlər arasında əlaqəni müəyyən etmək üçün məlumatların təhlilində istifadə olunur. Reqressiya təhlili müstəqil dəyişənlərdən biri dəyişdikdə asılı dəyişənə nə olacağını seçməyə imkan verir. O, həmçinin hansı müstəqil dəyişənlərin təsirə malik olduğunu riyazi olaraq anlamağa imkan verir.

Sadə xətti reqressiya statistikada çox xətti reqressiya dan fərqlidir. Xətti funksiyadan istifadə edərək, sadə xətti reqressiya təhlili dəyişənlər və bir müstəqil dəyişən arasındakı əlaqəni həyata keçirir. Çox xətti reqressiya dəyişənləri müəyyən etmək üçün iki və ya daha çox izahedici faktordan istifadə edildiyi zamandır. Asılı dəyişən əvəzinə qeyri-xətti reqressiyanın istifadəsi qeyri-xətti funksiya kimi təsvir edilir, çünki verilənlər əlaqələri xətti deyil. Bu məqalə çox xətti üzərində cəmləşəcəkExceldə reqressiya nəticələrini necə şərh edə biləcəyinizi nümayiş etdirmək üçün reqressiya .

Excel-də reqressiya etmək üçün addımlar

Reqressiya məqsədləri üçün biz aşağıdakı verilənlər dəstindən istifadə edəcəyik. təhlil məqsədləri. Burada müstəqil dəyişən Qiymət sütunu və Satılmış sütunu olacaq. müstəqil sütunu Tələb sütunu olacaq.

Addımlar

• Reqressiya etmək üçün Məlumat tabına keçib Məlumat Analizi üzərinə klik etməliyik .

• Yeni pəncərə olacaq; asılı dəyişən və müstəqil dəyişən məlumat diapazonunu seçin.
• Sonra Etiketlər qutusunu və Güvənlik qutunu işarələyin.
• Sonra çıxış xanası diapazonuna klikləyin. çıxış xanasının ünvanını seçmək üçün qutu
• Sonra, qalıqları hesablamaq üçün Qalıq üzərinə işarələyin.
• Bundan sonra Qalıq qrafiklərini və Line Fit Plots qutuları
• Bundan sonra OK klikləyin.

• Kliklədikdən sonra OK, analizin əsas çıxış parametrləri göstərilən xanalarda olacaq.

• Sonra siz də bəzi parametrləri əldə edəcəksiniz məsələn, ANOVA ( Diferensiyanın təhlili ) cədvəlində Əhəmiyyət dəyər və s. kimi.
• Burada df işarə edir dispersiya mənbəyi ilə əlaqəli sərbəstlik dərəcəsi.
• SS kvadratların cəmini bildirir. Əgər modeliniz məlumatları daha yaxşı əks etdirəcək Qalıq SS Ümumi SS-dən kiçikdir.
• MS kvadrat deməkdir.
• F sıfır hipotezi üçün F -testini bildirir.
• Əhəmiyyətlilik F F -nin P -qiymətini bildirir.

• Sonra siz həmçinin cədvəldə dəyişənin əmsallarını, əhəmiyyətlilik dəyərini və s. alacaqsınız.

• Sonra siz hər bir giriş üçün qalıq dəyəri olan əmsal cədvəlinin altında yekun cədvəl alacaqsınız.

• Sonra, trend xətti ilə Tələb vs Qiymət reqressiya diaqramını əldə edəcəksiniz.

• Sonra bu, trend xətti ilə Tələb vs Satılmış reqressiya diaqramını əldə edirsiniz.

• Başqası var Satılmış dəyişəndən hər bir qeydin qalıqlarının paylanmasını göstərən diaqram.

• Qalıqların paylanmasını göstərən başqa bir diaqram var. Qiymət dəyişənindən hər bir giriş üçün.

Sonra biz sizə necə qiymət verdiyinizi göstərəcəyik. n bu reqressiya nəticələrini Excel-də şərh edin.

Ətraflı oxuyun: Excel-də Logistik Reqressiyanı Necə Edin (Sürətli Addımlarla)

Necə Şərh Edin Excel-də Reqressiya Nəticələri

Reqressiya təhlilini etdikdən və onları şərh etdikdən sonra etməli olduğunuz növbəti şey. Nəticələr aşağıda təsvir edilmiş və ətraflı təsvir edilmişdir.

Çoxlu R-kvadrat reqressiya dəyər analizi

R-kvadrat rəqəmi verilənlər dəstinin elementlərinin nə qədər yaxından əlaqəli olduğunu və reqressiya xəttinin verilənlərə nə qədər uyğun olduğunu göstərir. İki və ya daha çox dəyişənin əsas amilə təsirini təyin edəcəyimiz çox xətti reqressiya analizindən istifadə edəcəyik. Bu, müstəqil dəyişənlərdən birinin dəyişməsi ilə asılı dəyişənin necə dəyişdiyinə aiddir. Bu əmsalın diapazonu -1-dən 1-ə qədərdir. Burada

• 1 yaxın müsbət əlaqə deməkdir
• 0 dəyişənlər arasında heç bir əlaqənin olmadığını bildirir. Başqa sözlə desək, məlumat nöqtələri təsadüfi olur.
• -1 dəyişənlər arasında tərs və ya mənfi əlaqə deməkdir.

Yuxarıda göstərilən çıxış nəticələrində verilənin çoxsaylı R-qiyməti məlumat dəstləri o.7578-dir( təxminən ), bu, dəyişənlər arasında güclü əlaqələri göstərir.

R Kvadrat

R kvadratı dəyər asılı dəyişənlərin cavabının müstəqil dəyişənə necə dəyişdiyini izah edir. Bizim vəziyyətimizdə dəyər 0,574 (təxminən) təşkil edir ki, bu da dəyişənlər arasında kifayət qədər uyğun əlaqə kimi şərh edilə bilər.

Düzəliş edilmiş R-kvadrat

Bu, sadəcə olaraq R kvadratı dəyərinin alternativ versiyası. Bu, cavab dəyişənini proqnozlaşdırarkən, sadəcə olaraq prediktor dəyişənləri qarışdırır.

R^2 = 1 – [(1-R^2)*(n-1)/(n-k-1)] <3 kimi hesablayır>

Burada, R^2 : Aldığımız R^2 dəyəriverilənlər toplusu.

n : müşahidələrin sayı.

K : proqnozlaşdırıcı dəyişənlərin sayı.

Əhəmiyyətlilik bu dəyərin iki prediktor dəyişəni arasında reqressiya təhlili apararkən yaranır. Verilənlər dəstində birdən çox prediktor dəyişəni varsa, o zaman R kvadratının dəyəri şişirdiləcək, bu çox arzuolunmazdır. Düzəliş edilmiş R kvadratı dəyəri bu inflyasiyanı tənzimləyir və dəyişənlərin dəqiq təsvirini verir.

Standart Xəta

Uyğunluq göstəricisi üzrə başqa bir göstərici bu, reqressiya analizinizin düzgünlüyünü göstərir; dəyər nə qədər aşağı olarsa, reqressiya təhlilinizdə bir o qədər əmin ola bilərsiniz.

Standart Xəta nöqtələrin trend xəttindən kənara çıxdığı orta məsafəni əks etdirən empirik metrikdir. Bunun əksinə olaraq, R2 asılı dəyişən dəyişkənliyinin nisbətini təmsil edir. Bu halda, Standart Xəta dəyəri 288,9 ( təxminən ) təşkil edir ki, bu da məlumat nöqtələrimizin orta hesabla trend xəttindən 288,9 aşağı düşdüyünü bildirir.

Müşahidələr

Müşahidələrin və ya qeydlərin sayını göstərin.

Əhəmiyyətli Dəyişən Müəyyən Edin

Əhəmiyyətlilik dəyəri təhlilimizin etibarlılığını (statistik cəhətdən əsaslandırılmış) göstərir. Başqa sözlə, bu, məlumat dəstimizin səhv olma ehtimalını ifadə edir. Bu dəyər 5%-dən aşağı olmalıdır. Lakin bu halda, bizim əhəmiyyət dəyərimiz  0,00117,bu da 0,1%-ə bərabərdir ki, bu da 5%-dən xeyli aşağıdır. Beləliklə, analizimiz yaxşıdır. Əks halda, təhlilimiz üçün müxtəlif dəyişənlər seçməli ola bilərik.

Reqressiya Analizində P-dəyəri

Əhəmiyyətli bir dəyərlə sıx bağlı olan P- dəyər əmsal dəyərinin səhv olma ehtimalını bildirir. P-dəyəri sıfır fərziyyəsinin dəyişənlərlə assosiasiyasını bildirir.

Əgər sizin p-dəyəri < Əhəmiyyətlilik sayı, sıfır dəyər hipotezini rədd etmək üçün kifayət qədər sübut var. Bu o deməkdir ki, dəyişənlər arasında sıfırdan fərqli korrelyasiya var.

Lakin əgər p-dəyəri > Əhəmiyyətlilik dəyəridirsə, bu şərti rədd etmək üçün kifayət qədər dəlil olmayacaq. sıfır hipotezi. Bu o deməkdir ki, dəyişənlər arasında korrelyasiya ola bilməz.

Və ya belə halda, P-qiyməti Qiymət =0,000948 < 0.00117 (əhəmiyyətlilik dəyəri),

Beləliklə, burada heç bir sıfır fərziyyə yoxdur və dəyişənlər arasında korrelyasiya elan etmək üçün kifayət qədər dəlil var.

Digər tərəfdən, <1 dəyişəni üçün>Satıldı , (P-dəyəri) 0,0038515 < 0.0011723 (Əhəmiyyətlilik dəyəri)

Beləliklə, burada sıfır fərziyyə ola bilər və dəyişənlər arasında sıfırdan fərqli korrelyasiya elan etmək üçün kifayət qədər sübut yoxdur.

Əksər hallarda bu P -dəyər dəyişənin verilənlər bazasında olub-olmamasını müəyyən edir. Məsələn, biz Satılmış -ni silməliyikverilənlər toplusunun möhkəmliyini qorumaq üçün dəyişən.

Reqressiya tənliyi

Excel-də xətti reqressiya təhlilini təyin etdiyimiz kimi, trend xətti də xətti olmalıdır. Ümumi forma:

Y=mX+C.

Burada, Y asılı dəyişəndir.

Və X burada müstəqil dəyişəndir, yəni x dəyişəninin dəyişməsinin Y dəyişəninə təsirini müəyyən edəcəyik.

C sadəcə olaraq Y-oxunun kəsişməsinin qiyməti olacaq. sətir.

Bu halda C  kəsişməsinin qiyməti 9502.109853-ə bərabərdir

İki dəyişən üçün m-nin qiyməti isə -809.265 və 0.424818-dir.

Beləliklə, iki ayrı dəyişən üçün yekun tənliyimiz var.

Birincisi:

İkinci dəyişən üçün isə tənlik belədir:

Əmsallar

Əldə etdiyimiz əmsallar m1=-809.2655 və m2=04248 -dir. Və interceptor, C= 9502.12 .

• Birincisi, kəsici dəyəri qiymət sıfır olduqda tələbin 9502 olacağını göstərir.
• Və qiymətləri m qiymət dəyişikliyi vahidinə görə tələbin dəyişmə sürətini ifadə edir. Qiymət əmsalı dəyəri -809,265-dir, bu da qiymətin vahidinə düşən artımın tələbi təxminən 809 vahid azaldacağını göstərir.
• İkinci dəyişən, Satıldı, m dəyəri 0,424-dür. Bu, satılan məhsul vahidinə düşən dəyişikliyi göstərirməhsulun 0424 dəfə vahid artımı ilə nəticələnəcək.

Qalıqlar

Orijinal ilə hesablanmış arasında Qalıq fərq reqressiya xəttindən giriş fərqdir. Qalıqlar faktiki dəyərin xəttdən nə qədər uzaq olduğunu göstərir. Məsələn, ilk giriş üçün reqressiya təhlilindən hesablanmış giriş 9497-dir. İlk orijinal dəyər isə 9500-dir. Beləliklə, qalıq 2.109 civarındadır.

T-Statistika Dəyəri

T-statik dəyəri əmsalın standart qiymətə bölünməsidir. Dəyər nə qədər yüksək olarsa, əmsalın etibarlılığı bir o qədər yaxşı olar.

P-qiymətini hesablamaq üçün tələb olunan bu dəyərin başqa bir əhəmiyyəti də var.

95% Etibar Aralığı

Burada dəyişənin etibarlılığını başlanğıcda 95 olaraq təyin etdik. Bununla belə dəyişə bilər.

• Burada aşağı 95%-in əmsalı qiyməti 8496,84 olaraq hesablanırsa, yuxarı 95% 10507,37 olaraq hesablanır,
• Bu o deməkdir ki, bizim əsas əmsal təqribən, 9502.1. 95% hallarda dəyərin 8496-dan aşağı olma ehtimalı yüksəkdir və 10507.37-dən yuxarı olma ehtimalı 5%

Ətraflı oxu:

Xatırlamalılar

✎ Reqressiya təhlili metodu yalnız yoxlanılan dəyişənlər arasında əlaqəni qiymətləndirir. Səbəb əlaqəsi yaratmır. Digər yollarla, yalnız aspektkorrelyasiya hesab edir. Hər hansı bir hərəkət nəyəsə səbəb olduqda, o, səbəbiyyətə çevrilir. Bir dəyişənin dəyişməsi dəyişikliklər yaratdıqda, o, səbəb-nəticə hesab edilə bilər.

✎ Reqressiya təhlili kənar göstəricilərə çox mane olur. Təhlil edilməzdən əvvəl bütün növ kənar göstəricilər aradan qaldırılmalıdır. Excel-də reqressiya təhlili nəticələrini təhlil etmək və şərh etmək üçün bu məqamları nəzərə almalısınız.

Nəticə

Xülasə etmək üçün “Excel-də reqressiya nəticələrini necə şərh etmək olar” sualına ətraflı şəkildə cavab verilir. təhlil etmək və sonra şərh etmək. Təhlil Məlumat tabındakı Məlumatların Təhlili aləti vasitəsilə həyata keçirilir.

Bu problem üçün reqressiya təhlilini həyata keçirə və şərh edə biləcəyiniz iş kitabı endirilə bilər. onu.

Şərh bölməsi vasitəsilə istənilən sual və ya rəy verməkdən çekinmeyin. Exceldemy icmasının yaxşılaşdırılması üçün istənilən təklif yüksək qiymətləndiriləcək.