L'article us mostrarà alguns mètodes bàsics sobre com fer anàlisi de regressió múltiple a Excel . Aquest és un tema molt important en el camp de l'estadística. Ens ajuda a predir una variable dependent sobre una o diverses variables dependents.

Al conjunt de dades, tenim informació sobre alguns cotxes: els seus noms , preus , velocitats màximes en milles per hora , potència màxima que pot produir el seu motor i interval de la distància màxima que poden recórrer sense omplir-se el seu tanc.

Descarregar el llibre de pràctiques

Què és múltiple Regressió?

La regressió múltiple és un procés estadístic mitjançant el qual podem analitzar la relació entre una variable dependent i diverses variables independents . L'objectiu de la regressió és predir la naturalesa de les variables dependents pel que fa a les variables independents corresponents.

2 passos per fer una anàlisi de regressió múltiple a Excel

Pas 1: habiliteu la pestanya d'anàlisi de dades

La pestanya de dades no conté la anàlisi de dades cinta per defecte. Per activar-ho, seguiu el procediment següent.

• Primer, aneu a Fitxer >> Opcions

• A continuació, seleccioneu Complements >> Complements d'Excel >> Vés

• Comprova Pack d'eines d'anàlisi a Afegeix -ins disponibles: secció i feu clic a D'acord .

Després, la Cinta d'anàlisi de dades apareixen a la Pestanya Dades .

Pas-2: Creació de l'anàlisi de regressió múltiple a Excel

Aquí us mostraré com analitzar la regressió múltiple .

• Des de la pestanya Dades >> seleccioneu Anàlisi de dades
• Un quadre de diàleg mostrarà la selecció Regressió i feu clic a D'acord .

Apareixerà un quadre de diàleg Regressió .

• Predirem el preu del cotxe segons la seva velocitat màxima , potència màxima i interval .
• Seleccioneu el interval de variables dependents ( Interval Y d'entrada ). En el meu cas, és C4:C14 .
• Després, seleccioneu el interval de variables independents ( Interval X d'entrada ). En el meu cas, és D4:F14 .
• Marqueu Etiquetes i seleccioneu Nou capa de full de treball: a Opcions de sortida . Si voleu la vostra anàlisi de regressió al full actual, poseu una referència de cel·la on vulgueu començar l' anàlisi a l' Interval de sortida

Podeu triar Residuals si voleu fer més anàlisis .

• Després d'això, vegeu l' anàlisi de regressió en un full nou . Formateu el anàlisi segons la vostra conveniència.

Així podeu fer anàlisi de regressió múltiple a Excel.

Lectures similars

• Com fer una regressió lineal simple a Excel (4 mètodes simples)
• Com interpretar Resultats de regressió a Excel (anàlisi detallada)

Una breu discussió sobre l'anàlisi de regressió múltiple a Excel

L' anàlisi de regressió deixa diversos valors de determinats paràmetres . Vegem què volen dir.

Estadístiques de regressió

A la part Estadístiques de regressió , veiem els valors d'alguns paràmetres.

1. R múltiple: Es refereix al Coeficient de correlació que determina com de forta és la relació lineal entre les variables. L'interval de valors d'aquest coeficient és (-1, 1). La força de la relació és proporcional al valor absolut de Múltiple R .
2. R Quadrat: És un altre Coeficient per determinar com de bé la regna de regressió s'ajustarà. També mostra quants punts cauen a la recta de regressió. En aquest exemple, el valor de R 2 és 86 , que és bo. Implica que el 86% de les dades s'ajustarà a la línia de regressió múltiple .
3. R Quadrat ajustat: Aquest és el ajustat R quadrat valor per a les variables independents del model. És apte per anàlisi de regressió múltiple i així per a les nostres dades. Aquí, el valor de R Quadrat ajustat és 79 .
4. Error estàndard: Això determina la perfecció de la vostra regressió l'equació serà. Com que estem fent una anàlisi de regressió aleatòria, el valor de l' Error estàndard aquí és bastant alt.
5. Observacions: el nombre d'observacions a el conjunt de dades és 10 .

Anàlisi de la variància ( ANOVA )

A l' ANOVA secció d'anàlisi, també veiem altres paràmetres .

1. df: El ' graus de llibertat ' es defineix per df . El valor de df aquí és 3 perquè tenim 3 tipus de variables independents .
2. SS : SS fa referència a la suma de quadrats. Si la suma residual del quadrat és molt més petita que la suma total del quadrat , les vostres dades s'ajustaran al línia de regressió més convenientment. Aquí, el SS residual és molt més petit que el SS total , de manera que podem suposar que les nostres dades poden encaixar a la línia de regressió de millor manera
3. MS: MS és el quadrat mitjà. El valor de Regressió i Residual MS és 78 i 5372210,11 respectivament.
4. F i Importància F: Aquests valors determinen la fiabilitat de l' anàlisi de regressió . Si la significació F és menor que 05 , elL'anàlisi de regressió múltiple és adequada. En cas contrari, és possible que hàgiu de canviar la vostra variable independent . Al nostre conjunt de dades, el valor de significació F és 0,01 , cosa que és bo per a l'anàlisi.

Resultat de l'anàlisi de regressió

Aquí, parlaré de la sortida de Anàlisi de regressió .

1. Coeficients i altres

En aquesta secció , obtenim el valor de coeficients per a les variables independents- Max. Velocitat , Potència màxima i Range . També podem trobar la informació següent per a cada coeficient : el seu Error estàndard , t Stat , Valor P i altres paràmetres.

2. Producció residual

Els Valors residuals ens ajuden a entendre fins a quin punt el preu previst es desvia del seu valor real i del estàndard valor de residus que seria acceptable.

A continuació es mostra la manera com funciona la predicció mitjançant l' anàlisi de regressió .

Per exemple, volem predir el preu del primer cotxe segons les seves variables independents . Les variables independents són les Màx. Velocitat , Potència màxima i Range els valors dels quals són 110 milles per hora , 600 cavalls de força i 130 milles , respectivament. Els coeficients de regressió corresponents són 245,43 , 38,19 i 94,38 . El valor d'intercepció y és -50885,73 . Així, el preu previst serà 245,43*110+38,19*600+94,38*130-50885,73≈11295 .

Segons el conjunt de dades d'aquest article, si voleu predir el preu que té una velocitat màxima de x mph , potència màxima de i CV i interval de z milles , el preu previst serà 245,43*x+38,19*y+94,38*z .

Més informació: Com interpretar els resultats de la regressió múltiple a Excel

Ús de gràfics per entendre la regressió lineal múltiple a Excel

Si voleu visualitzar la línia de regressió de les vostres dades, anem a seguir el procediment següent.

Passos:

• Primer, des de la pestanya Dades >> Aneu a Anàlisi de dades
• Apareixerà un quadre de diàleg Anàlisi de dades i seleccioneu Regressió .
• Finalment, feu clic a D'acord .

Apareixerà un altre quadre de diàleg de Regressió .

• Seleccioneu Residual i Gràfics d'ajust de línia .
• Feu clic a D'acord .

Després d'això, veureu el gràfic de la recta de regressió s'ajusta a segons Màx. Velocitat , Potència màxima i Range en un full nou juntament amb l'anàlisi.

A continuació, representa l' ajust de línia d'acord amb Màx. Velocitat .

I la imatge següent mostra l' ajust de la línia d'acord amb la potència màxima .

El següentLa imatge representa l' ajust de la línia segons Range .

Descarregueu el llibre de treball i consulteu les gràfiques per a una millor comprensió.

Llegir més: Com fer una regressió lineal a Excel (4 maneres senzilles)

Secció de pràctiques

Aquí, us dono el conjunt de dades d'aquest article perquè pugueu analitzar regressió lineal múltiple pel vostre compte.

Conclusió

N'hi ha prou amb dir que aquest article us ajudarà a entendre com fer anàlisi de regressió múltiple a Excel i és una breu descripció dels paràmetres. Si teniu idees o comentaris sobre aquest article, compartiu-los al quadre de comentaris. Això m'ajudarà a enriquir els meus propers articles.