Мы выкарыстоўваем рэгрэсійны аналіз , калі маем даныя дзвюх зменных з дзвюх розных крыніц і хочам пабудаваць сувязь паміж імі. Рэгрэсійны аналіз дае нам лінейную мадэль, якая дазваляе прадказаць магчымыя вынікі. Па зразумелых прычынах паміж прагназаванымі і фактычнымі значэннямі будуць некаторыя адрозненні. У выніку мы разлічваем стандартную памылку з дапамогай рэгрэсійнай мадэлі, якая ўяўляе сабой сярэднюю памылку паміж прадказанымі і фактычнымі значэннямі. У гэтым уроку мы пакажам вам, як разлічыць стандартную памылку рэгрэсійнага аналізу ў Excel .

Спампуйце сшытак для практыкаванняў

Спампуйце гэты сшытак для практыкаванняў, пакуль вы чытаючы гэты артыкул.

4 простыя крокі для разліку стандартнай памылкі рэгрэсіі ў Excel

Выкажам здагадку, што ў вас ёсць набор даных з незалежнай зменнай ( X ) і залежнай зменнай ( Y ) . Як бачыце, істотных адносін у іх няма. Але мы хочам пабудаваць адзін. У выніку мы будзем выкарыстоўваць рэгрэсійны аналіз для стварэння лінейнай залежнасці паміж імі. Мы вылічым стандартную памылку паміж дзвюма зменнымі з дапамогай рэгрэсійнага аналізу. Мы разгледзім некаторыя параметры рэгрэсійнай мадэлі ў другой палове артыкула, каб дапамагчы вам яе інтэрпрэтаваць.

Крок 1: Ужыце каманду аналізу даных даСтварыце мадэль рэгрэсіі

• Спачатку перайдзіце на ўкладку Даныя і націсніце Аналіз даных каманда.

• У спісе Аналіз даных выберыце Параметр рэгрэсіі .
• Затым націсніце ОК .

Крок 2: Устаўце ўваходны і выхадны дыяпазон у поле рэгрэсіі

• Для Уваходны дыяпазон Y выберыце дыяпазон C4:C13 з загалоўкам.
• Націсніце на поле Цэтлікі .

• Выберыце дыяпазон B4:B13 для Дыяпазон уводу X .

• Каб атрымаць вынік у патрэбным месцы, абярыце любую ячэйку ( B16 ) для Дыяпазон вываду .
• Нарэшце націсніце ОК .

Чытаць далей: Як разлічыць стандартную памылку прапорцыі ў Excel (з дапамогай простых крокаў)

Крок 3: Даведайцеся стандартную памылку

• З Рэгрэсійная аналіз, вы можаце атрымаць значэнне стандартная памылка ( 3156471 ).

Дадатковая інфармацыя: Як каб знайсці рэшткавую стандартную памылку ў Excel (2 простыя метады)

Крок 4: Пабудуйце дыяграму рэгрэсійнай мадэлі

• Спачатку націсніце Уставіць укладка.
• З групы Дыяграмы выберыце Тэб-дыяграму .

• Пстрыкніце правай кнопкай мышы па адным зпунктаў.
• З параметраў выберыце опцыю Дадаць лінію трэнду .

• Такім чынам, ваш Дыяграма рэгрэсійнага аналізу будзе пабудавана, як паказана ніжэй.

• Для адлюстравання раўнанне рэгрэсійнага аналізу , націсніце опцыю Паказаць ураўненне на дыяграме з Фарматаваць лінію трэнду.

• У выніку ўраўненне ( y = 1,0844x + 107,21 ) рэгрэсійнага аналізу з'явіцца ў дыяграме.

Заўвагі:

Вы можаце разлічыць розніцу паміж прагназуемымі і фактычнымі значэннямі значэнні з ураўнення рэгрэсійнага аналізу.

Этапы:

• Увядзіце формулу для прадстаўлення ўраўнення рэгрэсійнага аналізу.

• Такім чынам, вы атрымаеце першае прадказанае значэнне ( 129,9824 ), якое адрозніваецца ад фактычнага значэння ( 133 ).

• Выкарыстоўвайце Інструмент аўтазапаўнення да аўтаматычнага запаўнення слупка D .

• Каб вылічыць памылку, увядзіце наступную формулу адняць.

• Нарэшце, слупок аўтазапаўнення E каб знайсці значэнні памылак.

Дадатковая інфармацыя: Як разлічыць стандартную памылку нахілу рэгрэсіі ў Excel

Інтэрпрэтацыя рэгрэсійнага аналізу ў Excel

1. Стандартная памылка

З ураўнення рэгрэсійнага аналізу мы бачым, што паміж прадказанымі і фактычнымі значэннямі заўсёды ёсць розніца або памылка. У выніку мы павінны вылічыць сярэдняе адхіленне розніц.

Стандартная памылка ўяўляе сабой сярэднюю памылку паміж прадказаным значэннем і фактычным значэннем. Мы выявілі 8,3156471 як стандартную памылку ў нашым прыкладзе рэгрэсійнай мадэлі. Гэта паказвае на тое, што існуе розніца паміж прадказанымі і фактычнымі значэннямі, якая можа быць большай за стандартную памылку ( 15,7464 ) або меншай за стандартная памылка ( 4,0048 ). Аднак наша сярэдняя памылка будзе 8,3156471 , што з'яўляецца стандартнай памылкай .

У выніку мэта мадэлі - паменшыць стандартную памылку. Чым менш стандартная памылка, тым больш дакладная мадэль.

2. Каэфіцыенты

Каэфіцыент рэгрэсіі ацэньвае адказы невядомых значэнняў. У раўнанні рэгрэсіі ( y = 1,0844x + 107,21 ), 1,0844 з'яўляецца каэфіцыентам , x з'яўляецца незалежнай зменнай прадказальніка, 107.21 з'яўляецца канстантай і y гэта значэнне адказу для x .

• станоўчы каэфіцыент прадказвае, што чым вышэй каэфіцыент, тым вышэй адказзменная. Гэта паказвае на прапарцыйную сувязь.
• Адмоўны каэфіцыент прадказвае, што чым вышэйшы каэфіцыент, тым меншыя значэнні адказу. Гэта паказвае на непрапарцыйную сувязь.

3. P-значэнні

У рэгрэсійным аналізе p- значэнні і каэфіцыенты ўзаемадзейнічаюць, каб інфармаваць вас, ці з'яўляюцца карэляцыі ў вашай мадэлі статыстычна актуальнымі і якія гэтыя адносіны. Нулявая гіпотэза пра тое, што незалежная зменная не мае сувязі з залежнай зменнай, правяраецца з дапамогай p-значэння для кожнай незалежнай зменнай. Няма ніякай сувязі паміж зменамі ў незалежнай зменнай і варыяцыямі ў залежнай зменнай, калі няма карэляцыі.

• Вашы ўзорныя дадзеныя даюць дастатковую падтрымку для фальсіфікацыі нулявой гіпотэзы для поўная сукупнасць, калі p-значэнне для зменнай менш за ваш парог значнасці. Вашы доказы пацвярджаюць паняцце ненулявой карэляцыі . На ўзроўні сукупнасці змены незалежнай зменнай звязаны са зменамі залежнай зменнай.
• p-значэнне больш , чым узровень значнасці, з абодвух бакоў , сведчыць аб тым, што ваш узор мае недастатковыя доказы , каб пацвердзіць, што існуе ненулявая карэляцыя .

Таму што іх p-значэнні ( 5,787E-06 , 1,3E-06 ) менш , чым значнае значэнне ( 5.787E-06 ), Незалежная зменная (X) і Intercept з'яўляюцца статыстычна значнымі , як відаць у прыкладзе вываду рэгрэсіі.

4. Значэнні R-квадрата

Для мадэляў лінейнай рэгрэсіі R-квадрат з'яўляецца мераннем паўнаты . Гэты каэфіцыент паказвае працэнт дысперсіі ў залежнай зменнай, якую ўлічваюць незалежныя фактары, узятыя разам. На зручнай 0–100 працэнтнай шкале R-квадрат колькасна вызначае сілу сувязі паміж вашай мадэллю і залежнай зменнай.

Значэнне R2 з'яўляецца мерай таго, наколькі добра мадэль рэгрэсіі адпавядае вашым дадзеным. Чым вышэй лічба , тым лепш выканальная мадэль.

Выснова

Я спадзяюся, што гэты артыкул даў вам падручнік аб тым, як вылічыць стандартную памылку рэгрэсіі ў Excel . Усе гэтыя працэдуры трэба вывучыць і прымяніць да свайго набору даных. Зірніце на практычны сшытак і праверце гэтыя навыкі. Дзякуючы вашай каштоўнай падтрымцы мы матываваныя працягваць ствараць такія падручнікі.

Калі ў вас ёсць якія-небудзь пытанні, звяжыцеся з намі. Таксама не саромейцеся пакідаць каментарыі ў раздзеле ніжэй.

Мы, каманда Exceldemy , заўсёды адказваем на вашы запыты.

Заставайцеся з намі і працягвайце вучыцца.