У артыкуле будуць паказаны некаторыя асноўныя метады выканання множнага рэгрэсійнага аналізу ў Excel . Гэта вельмі важная тэма ў галіне статыстыкі. Гэта дапамагае нам прагназаваць залежную зменную адносна адной або некалькіх залежных зменных.

У наборы даных у нас ёсць некаторая інфармацыя аб некаторых аўтамабілях: іх імёны , кошты , максімальныя хуткасці ў мілях у гадзіну , пікавая магутнасць , якую можа вырабляць іх рухавік, і максімальная дыяпазон адлегласці, якую яны могуць праехаць без папаўнення іх танк.

Спампаваць Практычны сшытак

Што такое множны Рэгрэс?

Множная рэгрэсія - гэта статыстычны працэс, з дапамогай якога мы можам прааналізаваць сувязь паміж залежнай зменнай і некалькімі незалежнымі зменнымі . Мэтай рэгрэсіі з'яўляецца прагназаванне прыроды залежных зменных у адносінах да адпаведных незалежных зменных .

2 крокі для выканання множнага рэгрэсійнага аналізу у Excel

Крок 1: Уключыце ўкладку аналізу даных

Укладка Дадзеныя не ўтрымлівае Аналіз даных стужка па змаўчанні. Каб актываваць гэта, выканайце наступную працэдуру.

• Спачатку перайдзіце да Файл >> Параметры

• Затым выберыце Надбудовы >> Надбудовы Excel >> Перайсці

• Праверце Analysis ToolPak у Дадаць -ins available: section і націсніце OK .

Пасля гэтага Стужка аналізу даных адкрыецца з'явяцца на ўкладцы "Дадзеныя" .

Крок 2: Стварэнне множнага рэгрэсійнага аналізу ў Excel

Тут я пакажу вам, як аналізаваць множную рэгрэсію .

• На ўкладцы Даныя >> абярыце Аналіз даных
• У дыялогавым акне з'явіцца абярыце Рэгрэсія і націсніце ОК .

З'явіцца дыялогавае акно Рэгрэсія .

• Мы прагназуем аўтамабіль кошт у адпаведнасці з іх максімальная хуткасць , пікавая магутнасць і дыяпазон .
• Абярыце дыяпазон залежных зменных ( Уваходны дыяпазон Y ). У маім выпадку гэта C4:C14 .
• Пасля гэтага абярыце дыяпазон з незалежных зменных ( Дыяпазон уводу X ). У маім выпадку гэта D4:F14 .
• Праверце Цэтлікі і выберыце Новы ліст працоўнага ліста: у Параметры вываду . Калі вы жадаеце рэгрэсійны аналіз на бягучым аркушы, змясціце спасылку на ячэйку, дзе вы хочаце пачаць аналіз у Дыяпазон вываду

Вы можаце выбраць Астаткі , калі хочаце правесці далейшы аналіз .

• Пасля гэтага вы будзеце глядзіце рэгрэсійны аналіз на новым аркушы . Адфарматаваць аналіз паводле вашага зручнасці.

Такім чынам, вы можаце зрабіць множны рэгрэсійны аналіз у Excel.

Падобныя паказанні

• Як зрабіць простую лінейную рэгрэсію ў Excel (4 простыя метады)
• Як інтэрпрэтаваць Вынікі рэгрэсіі ў Excel (падрабязны аналіз)

Кароткае абмеркаванне множнага рэгрэсійнага аналізу ў Excel

рэгрэсійны аналіз пакідае некалькі значэнняў пэўных параметраў . Давайце паглядзім, што яны азначаюць.

Статыстыка рэгрэсіі

У частцы Статыстыка рэгрэсіі мы бачым значэнні некаторых параметраў.

1. Множны R: Гэта адносіцца да каэфіцыента карэляцыі , які вызначае, наколькі моцная лінейная залежнасць паміж зменнымі. Дыяпазон значэнняў гэтага каэфіцыента складае (-1, 1). Сіла ўзаемасувязі прапарцыйная абсалютнаму значэнню Множнага R .
2. R-квадрат: Гэта яшчэ адзін каэфіцыент , які вызначае, наколькі добра лінія рэгрэсіі падыдзе. Ён таксама паказвае, колькі кропак трапляе на лінію рэгрэсіі. У гэтым прыкладзе значэнне R 2 роўна 86 , што добра. Гэта азначае, што 86% даных будзе адпавядаць лініі множнай рэгрэсіі .
3. Скарэктаваны квадрат R: Гэта скарэктаваны R у квадраце значэнне для незалежных зменных у мадэлі. Ён падыходзіць для множны рэгрэсійны аналіз і так для нашых даных. Тут значэнне скарэкціраванага квадрата R складае 79 .
4. Стандартная памылка: гэта вызначае, наколькі дасканалая ваша рэгрэсія раўнанне будзе. Паколькі мы робім выпадковы рэгрэсійны аналіз , значэнне Стандартнай памылкі тут даволі высокае.
5. Назіранні: Колькасць назіранняў у набор даных складае 10 .

Дысперыяцыйны аналіз ( ANOVA )

У ANOVA раздзел аналізу, мы таксама бачым некаторыя іншыя параметры .

1. df: ' ступені свабоды ' вызначаецца df . Значэнне df тут роўна 3 таму што ў нас ёсць 3 тыпы незалежных зменных .
2. SS : SS адносіцца да сумы квадратаў. Калі Астаткавая сума Квадрата значна меншая за Агульную суму Квадрата , вашы даныя змяшчаюцца ў лінія рэгрэсіі зручней. Тут Residual SS нашмат менш, чым Total SS , так што мы можам выказаць здагадку, што нашы даныя могуць адпавядаць лініі рэгрэсіі лепш
3. MS: MS з'яўляецца сярэднім квадратам. Значэнне Рэгрэсіі і Астаткавага MS складае 78 і 5372210,11 адпаведна.
4. F і Значнасць F: Гэтыя значэнні вызначаюць надзейнасць рэгрэсійнага аналізу . Калі Значнасць F менш за 05 , то множны рэгрэсійны аналіз прыдатны для выкарыстання. У адваротным выпадку вам можа спатрэбіцца змяніць вашу незалежную зменную . У нашым наборы даных значэнне Значнасці F роўна 0,01 , што добра для аналізу.

Вынік рэгрэсійнага аналізу

Тут я абмяркую вынікі рэгрэсійнага аналізу .

1. Каэфіцыенты і іншае

У гэтым раздзеле , мы атрымліваем значэнне каэфіцыентаў для незалежных зменных- Макс. Хуткасць , Пікавая магутнасць і Дыапазон . Мы таксама можам знайсці наступную інфармацыю для кожнага каэфіцыента : яго Стандартная памылка , t Stat , P-значэнне і іншыя параметры.

2. Астаткавы аб'ём вытворчасці

Астаткавыя значэнні дапамагаюць нам зразумець, наколькі прагназуемая цана адхіляецца ад фактычнага значэння і стандартнага значэнне астаткаў , якое было б прымальным.

Як працуе прагноз з дапамогай рэгрэсійнага аналізу падаецца ніжэй.

Скажам, мы хочам прадказаць цану першага аўтамабіля ў адпаведнасці з яго незалежнымі зменнымі . Незалежныя зменныя гэта Макс. Хуткасць , пікавая магутнасць і запас ходу , значэнні 110 міль у гадзіну , 600 конскіх сіл і 130 міль адпаведна. Адпаведныя каэфіцыенты рэгрэсіі роўныя 245,43 , 38,19 і 94,38 . Значэнне перахопу y складае -50885,73 . Такім чынам, прагназуемая цана будзе 245,43*110+38,19*600+94,38*130-50885,73≈11295 .

У адпаведнасці з наборам дадзеных гэтага артыкула, калі вы хочаце прадказаць аўтамабіль цана якая мае максімальную хуткасць х міль у гадзіну , пікавую магутнасць у л.з. і дыяпазон з z міль , прагназаваны кошт будзе 245,43*x+38,19*y+94,38*z .

Чытаць далей: Як інтэрпрэтаваць вынікі множнай рэгрэсіі ў Excel

Выкарыстанне графіка для разумення множнай лінейнай рэгрэсіі ў Excel

Калі вы хочаце візуалізаваць лінію рэгрэсіі вашых даных, давайце выканаем наступную працэдуру.

Крокі:

• Спачатку з укладкі Даныя >> Перайдзіце да Аналіз даных
• З'явіцца дыялогавае акно Аналіз даных , затым выберыце Рэгрэсія .
• Нарэшце націсніце OK .

З'явіцца яшчэ адно дыялогавае акно Рэгрэсіі .

• Абярыце Residual і Line Fit Plots .
• Націсніце OK .

Пасля гэтага вы ўбачыце графік лінія рэгрэсіі адпавядае паводле Макс. Хуткасць , Пікавая магутнасць і Дыапазон у новым аркушы разам з аналізам.

Ніжэй тут паказваецца падгонка лініі у адпаведнасці з Макс. Хуткасць .

На наступным малюнку паказана падгонка лініі у адпаведнасці з пікавай магутнасцю .

Ніжэймалюнак прадстаўляе падгонку лініі у адпаведнасці з Дыяпазонам .

Калі ласка, спампуйце сшытак і паглядзіце графікі для лепшага разумення.

Дадатковая інфармацыя: Як зрабіць лінейную рэгрэсію ў Excel (4 простыя спосабы)

Практычны раздзел

Тут я даю вам набор даных гэтага артыкула, каб вы маглі самастойна аналізаваць множную лінейную рэгрэсію .

Выснова

Дастаткова сказаць, што гэты артыкул дапаможа вам зразумець, як зрабіць множны рэгрэсійны аналіз у Excel, і гэта кароткае апісанне параметраў. Калі ў вас ёсць якія-небудзь ідэі або водгукі адносна гэтага артыкула, падзяліцеся імі ў полі для каментарыяў. Гэта дапаможа мне ўзбагаціць мае будучыя артыкулы.