Съдържание
Ако търсите начини за изчисляване на P-стойност или вероятностна стойност в линейна регресия в Excel, тогава сте на правилното място. P-стойност се използва за определяне на вероятността на резултатите от хипотетични тестове. Можем да анализираме резултатите въз основа на 2 хипотези; на Нулева хипотеза и Алтернативна хипотеза . Използване на P-стойност можем да определим дали резултатът потвърждава нулевата или алтернативната хипотеза.
И така, нека започнем с основната статия.
Изтегляне на работна тетрадка
P value.xlsx3 начина за изчисляване на стойността P при линейна регресия в Excel
Тук имаме някои прогнозни стойности на продажбите и действителни стойности на продажбите на някои от продуктите на дадена компания. Ще сравним тези стойности на продажбите и ще определим стойността на вероятността, а след това ще определим дали P Нулевата хипотеза предполага, че няма разлика между двата вида стойности на продажбите, а алтернативната хипотеза ще разгледа разликите между тези два набора от стойности.
Използвали сме Microsoft Office 365 версия тук, можете да използвате други версии според удобството си.
Метод-1: Използване на "Инструмент за анализ на t-тест" за изчисляване на стойността P
Тук ще използваме пакета инструменти за анализ, съдържащ инструмента за анализ t-Test, за да определим P-стойност за тези два набора от данни за продажбите.
Стъпки :
Ако не сте активирали инструмента за анализ на данни, първо активирайте този пакет от инструменти.
➤ Щракнете върху Файл таб.
➤ Изберете Опции .
След това Опции на Excel ще се появи диалогов прозорец.
➤ Изберете Добавки опция в левия панел.
➤ Изберете Excel Добавки опция в Управление на и след това натиснете Отидете на .
След това Добавки ще се появи диалогов прозорец.
➤ Проверете Пакет инструменти за анализ и натиснете ОК .
➤ Сега отидете в Данни Tab>> Анализ Група>> Анализ на данните Възможност.
След това Анализ на данните ще се появи съветник.
➤ Изберете опцията t-тест: две сдвоени извадки за средни стойности от различни варианти на Инструменти за анализ .
След това t-тест: две сдвоени извадки за средни стойности ще се отвори диалогов прозорец.
➤ Като Вход трябва да предоставим два диапазона от променливи; $C$4:$C$11 за Променлива 1 Обхват и $D$4:$D$11 за Променлива 2 Обхват , тъй като Изходен обхват сме избрали $E$4 .
➤ Можете да промените стойността за Alpha от 0.05 (генерирано автоматично) към 0.01 защото определената стойност за тази константа обикновено е 0.05 или 0.01 .
➤ Накрая натиснете OK .
След това ще получите P-стойност за два случая; стойността за една опашка е 0.00059568 а стойността на двуоката е 0.0011913 Можем да видим, че едната опашка P-стойност е два пъти по-малък от двукратния P-стойност . Тъй като двуопашката P-стойност отчита както увеличението, така и намалението на оценките, докато еднооптимистичната P-стойност разглежда само един от тези случаи.
Освен това можем да видим, че за стойността на Alpha 0.05 получаваме P стойности, по-малки от 0.05 което означава, че се пренебрегва нулевата хипотеза и затова данните са много значими.
Прочетете още: Как да интерпретираме резултатите от линейната регресия в Excel (с лесни стъпки)
Метод-2: Използване на функцията T.TEST за изчисляване на стойността P при линейна регресия в Excel
В този раздел ще използваме Функция T.TEST за определяне на P стойности за опашките 1 и 2 .
Стъпки :
Ще започнем с определянето на P-стойност за опашката 1 или в една посока.
➤ Въведете следната формула в клетка F5 .
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,1,1)Тук, C4:C11 е обхватът на Предвидени продажби , D4:D11 е обхватът на Действителни продажби , 1 е стойността на опашката, а последната 1 е за Сдвоени тип.
След натискане на ВЪВЕДЕТЕ , получаваме P-стойност 0.00059568 за опашката 1 .
➤ Приложете следната формула в клетка F6 за определяне на P-стойност за опашката 2 или в двете посоки.
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,2,1) Тук, C4:C11 е обхватът на Предвидени продажби , D4:D11 е обхватът на Действителни продажби , 2 е стойността на опашката, а последната 1 е за Сдвоени тип.
Прочетете още: Множествена линейна регресия върху набори от данни в Excel (2 метода)
Метод-3: Използване на функциите CORREL, T.DIST.2T за изчисляване на стойността P при линейна регресия
Ще определим P-стойност за корелация тук, като използвате CORREL , T.DIST.2T функции.
За тази цел създадохме няколко колони със заглавия Общо позиция , Корелационен фактор , t Стойност , и P стойност и въведохме стойността за общия брой артикули, която е 8 .
Стъпки :
➤ Първо, определяме Correl.Factor като въведете следната формула в клетка C14 .
=CORREL(C4:C11,D4:D11) Тук, C4:C11 е обхватът на Предвидени продажби , и D4:D11 е обхватът на Действителни продажби .
➤ За да определите стойност t въведете следната формула в клетка D14 .
=(C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) Тук, C14 е коефициентът на корелация, а B14 е общият брой продукти.
- SQRT(B14-2) става
SQRT(8-2) → SQRT(6) дава корен квадратен от 6 .
Изход → 2.4494897
- C14*SQRT(B14-2) става
0.452421561*2.4494897
Изход → 1.10820197
- 1-C14*C14 става
1-0.452421561*0.452421561
Изход → 0.79531473
- SQRT(1-C14*C14) става
SQRT(0,79531473) → връща квадратния корен на 0.79531473 .
Изход → 0.891804199
- (C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) става
(1.10820197)/0.891804199
Изход → 1.242651665
➤ Накрая, като използваме следната функция, ще определим P-стойност за корелация.
=T.DIST.2T(D14,B14-2) Тук, D14 е стойност t , B14-2 или 8-2 или 6 е степента на свобода, а T.DIST.2T ще върне P-стойност за корелация с двустепенното разпределение.
Прочетете още: Как да направим множествен регресионен анализ в Excel (с лесни стъпки)
Нещата, които трябва да запомните
⦿ Обикновено използваме две общи Alpha стойности; 0.05 и 0.01 .
⦿ Съществуват две хипотези - нулева и алтернативна, като нулевата хипотеза отчита липсата на разлика между два набора от данни, а другата отчита разликата между два набора от данни.
⦿ Когато P-стойност е по-малък от 0.05 отхвърля нулевата хипотеза, а за стойности, по-големи от 0.05 подкрепя нулевата хипотеза. Чрез оценка на P-стойност можем да направим следните изводи.
P<0,05 → изключително важни данниP=0.05 → значими данни
P=0.05-0.1 → незначително значими данни
P>0,1 → незначителни данни
Практически раздел
За да практикувате сами, сме предоставили Практика раздел, както е показано по-долу, в лист с име Практика . Моля, направете го сами.
Заключение
В тази статия се опитахме да разгледаме начините за изчисляване на P-стойност в линейна регресия в Excel. Надявам се, че ще ви бъде полезно. Ако имате някакви предложения или въпроси, не се колебайте да ги споделите в раздела за коментари.
