Článek vám ukáže několik základních metod, jak to udělat. vícenásobná regresní analýza v aplikaci Excel . Jedná se o velmi důležité téma v oblasti statistiky. Pomáhá nám předpovídat závislou proměnnou týkající se jedné nebo více závislých proměnných.

V datovém souboru máme o některých vozech informace: o jejich jména , ceny , maximální rychlosti na adrese mil za hodinu ... špičkový výkon jejich motor může produkovat a maximální rozsah vzdálenost, kterou mohou ujet bez doplnění paliva.

Stáhnout cvičebnici

Co je vícenásobná regrese?

Vícenásobná regrese je statistický proces, pomocí kterého můžeme analyzovat vztah mezi daným závislá proměnná a několik nezávislé proměnné . Účelem regrese je předpovědět povahu závislé proměnné s ohledem na odpovídající nezávislé proměnné .

2 kroky k provedení vícenásobné regresní analýzy v aplikaci Excel

Krok 1: Povolení karty Analýza dat

Na stránkách Karta Data neobsahuje Analýza dat Chcete-li tuto funkci aktivovat, postupujte podle následujícího postupu.

• Nejprve přejděte na Soubor >> Možnosti

• Pak vyberte Doplňky >> Doplňky aplikace Excel >> Přejít na

• Podívejte se na stránky . Analýza ToolPak v K dispozici jsou doplňky: a klikněte na tlačítko OK .

Poté se Pás analýzy dat se zobrazí v Karta Data .

Krok 2: Vytvoření vícenásobné regresní analýzy v aplikaci Excel

Zde vám ukážu, jak analyzovat vícenásobná regrese .

• Z Data karta>> vybrat Analýza dat
• A dialogové okno zobrazí výběr Regrese a klikněte na OK .

A Regrese zobrazí se dialogové okno.

• Předpovíme, jak bude vypadat vůz cena podle jejich maximální rychlost , špičkový výkon a rozsah .
• Vyberte rozsah z závislé proměnné ( Vstupní rozsah Y ). V mém případě je to C4:C14 .
• Poté vyberte rozsah z nezávislé proměnné ( Rozsah vstupu X ). V mém případě je to D4:F14 .
• Podívejte se na stránky . Štítky a vyberte Nový pracovní list Ply: v Možnosti výstupu Pokud chcete, aby vaše regresní analýza v aktuálním listu vložte odkaz na buňku, ve které chcete začít psát analýza v Výstupní rozsah

Můžete si vybrat Zbytky pokud chcete pokračovat analýza .

• Poté se zobrazí regresní analýza v a nový list . Formátovat analýza podle toho, jak vám to vyhovuje.

Takto můžete udělat vícenásobná regresní analýza v aplikaci Excel.

Podobná čtení

• Jak provést jednoduchou lineární regresi v aplikaci Excel (4 jednoduché metody)
• Jak interpretovat výsledky regrese v aplikaci Excel (podrobná analýza)

Stručná diskuse o vícenásobné regresní analýze v aplikaci Excel

Na stránkách regresní analýza ponechává několik hodnot určitých parametrů. Podívejme se, co znamenají.

Regresní statistiky

V Regresní statistiky části vidíme hodnoty některých parametrů.

1. Více R: To se týká Korelační koeficient který určuje, jak silný je lineární vztah mezi proměnnými. Rozsah hodnot pro tento parametr koeficient je (-1, 1). Síla vztahu je úměrná absolutní hodnotě hodnoty Více R .
2. R Square: Je to další Koeficient zjistit, jak dobře regresní přímka Ukazuje také, kolik bodů připadá na regresní přímku. V tomto příkladu je hodnota parametru R 2 je 86 z čehož vyplývá, že 86% dat bude odpovídat vícenásobná regresní přímka .
3. Upravené R Square: Toto je upravený R kvadrát hodnotu pro nezávislé proměnné v modelu. Je vhodný pro vícenásobná regresní analýza a tak i pro naše data. Zde je hodnota Upravené R Square je 79 .
4. Standardní chyba: To určuje, jak dokonalý bude váš regrese rovnice bude. Vzhledem k tomu, že provádíme náhodný výběr. regresní analýza , hodnota Standardní chyba je zde poměrně vysoká.
5. Postřehy: Počet pozorování v souboru dat je 10 .

Analýza rozptylu ( ANOVA )

V ANOVA analýzy, vidíme také některé další parametry .

1. df: stupně volnosti ' je definován pomocí df Hodnota df zde je 3 protože máme 3 typy nezávislé proměnné .
2. SS: SS se vztahuje na součet čtverců. Pokud je součet čtverců Zbytková částka o Čtverec je mnohem menší než Celková částka z Čtverec , vaše data se vejdou do regresní přímka pohodlněji. Zde je Zbytkové SS je mnohem menší než Celkem SS , takže se můžeme domnívat, že naše data mohou zapadat do oblasti regresní přímka lepším způsobem
3. MS: MS je střední kvadratická hodnota. Hodnota Regrese a Zbytkové MS je 78 a 5372210.11 resp.
4. F a Význam F: Tyto hodnoty určují spolehlivost regresní analýza . Pokud Významnost F je menší než 05 ... více je vhodné použít regresní analýzu. V opačném případě bude možná nutné změnit vaši nezávislá proměnná V našem souboru dat je hodnota Významnost F je 0.01 což je dobré pro analýzu.

Výstup regresní analýzy

Zde se budu zabývat výstupem Regresní analýza .

1. Koeficienty a další

V této části získáme hodnotu koeficienty pro nezávislé proměnné - maximální rychlost , Špičkový výkon a Rozsah . U každého z nich můžeme také najít následující informace. koeficient : jeho Standardní chyba , t Statistika , P-hodnota a další parametry.

2. Zbytkový výstup

Na stránkách Zbytkové hodnoty nám pomohou pochopit, jak moc předpokládaná cena se odchyluje od své skutečné hodnoty a standard hodnota rezidua to by bylo přijatelné.

Způsob předpovědi podle regresní analýza je uveden níže.

Řekněme, že chceme předpovědět cena prvního vozu podle jeho nezávislé proměnné . nezávislé proměnné jsou Maximální rychlost , Špičkový výkon a Rozsah jejichž hodnoty jsou 110 mil za hodinu , 600 koňských sil a 130 mil , resp. odpovídající regresní koeficienty jsou 245.43 , 38.19 a 94.38 . hodnota y interceptu je -50885.73 . Takže předpokládaná cena bude 245.43*110+38.19*600+94.38*130-50885.73≈11295 .

Podle datové sady tohoto článku, pokud chcete předpovědět rychlost vozu. cena který má maximální rychlost z x mph , špičkový výkon z y hp a rozsah z z mil , předpokládaná cena bude 245.43*x+38.19*y+94.38*z .

Přečtěte si více: Jak interpretovat výsledky vícenásobné regrese v aplikaci Excel

Použití grafu k pochopení vícenásobné lineární regrese v aplikaci Excel

Pokud chcete vizualizovat regresní přímka vašich dat, projděme si následující postup.

Kroky:

• Za prvé, z Data karta>> Přejít na Analýza dat
• A Analýza dat zobrazí se dialogové okno a pak vyberte Regrese .
• Nakonec klikněte na OK .

Další dialogové okno z Regrese se objeví.

• Vyberte Zbytkové a Grafy přizpůsobení přímce .
• Klikněte na OK .

Poté se zobrazí graf regresní přímka odpovídá podle Maximální rychlost , Špičkový výkon a Rozsah v a nový list spolu s analýzou.

Níže představuje uložení linie podle Maximální rychlost .

Následující obrázek ukazuje uložení linie podle Špičkový výkon .

Níže uvedený obrázek představuje uložení linie podle Rozsah .

Stáhněte si prosím pracovní sešit a podívejte se na pozemky pro lepší pochopení.

Přečtěte si více: Jak provádět lineární regresi v aplikaci Excel (4 jednoduché způsoby)

Praktická část

Zde vám dávám soubor dat tohoto článku, abyste mohli analyzovat. vícenásobná lineární regrese na vlastní pěst.

Závěr

Stačí říci, že tento článek vám pomůže pochopit, jak to udělat. vícenásobná regresní analýza v Excelu a je to stručný popis parametrů. Pokud máte nějaké nápady nebo připomínky k tomuto článku, podělte se o ně v komentáři. Pomůže mi to obohatit mé další články.