Articolul vă va arăta câteva metode de bază despre cum să faceți analiza regresiei multiple în Excel Acesta este un subiect foarte important în domeniul statisticii, care ne ajută să prezicem o variabilă dependentă cu privire la una sau mai multe variabile dependente.

În setul de date, dispunem de informații despre unele mașini: numărul lor nume , prețuri , viteze maxime în mile pe oră , a puterea de vârf pe care o poate produce motorul lor, precum și valoarea maximă gama distanța pe care o pot parcurge fără să își umple rezervorul.

Descărcați caietul de practică

Ce este regresia multiplă?

Regresie multiplă este un proces statistic prin care putem analiza relația dintre un variabila dependentă și mai multe variabile independente Scopul regresie este de a prezice natura variabile dependente în raport cu corespondentul variabile independente .

2 Pași pentru a face analiza de regresie multiplă în Excel

Pasul 1: Activați fila Analiza datelor

The Fila Date nu conține Analiza datelor Pentru a activa acest lucru, parcurgeți procedura de mai jos.

• În primul rând, mergeți la Fișier >> Opțiuni

• Apoi selectați Completări >> Suplimente Excel >> Du-te

• Verificați ToolPak de analiză în Suplimente disponibile: și faceți clic pe OK .

După aceea, se va trece la Panglica de analiză a datelor va apărea în Fila Date .

Pasul- 2: Crearea analizei de regresie multiplă în Excel

Aici vă voi arăta cum să analizați regresie multiplă .

• De la Date tab>> selectați Analiza datelor
• A caseta de dialog se va afișa selecția Regresie și faceți clic pe OK .

A Regresie va apărea caseta de dialog.

• Vom prezice mașina preț în conformitate cu viteza maximă , puterea de vârf și gama .
• Selectați gama de variabile dependente ( Intervalul Y de intrare ). în cazul meu, este C4:C14 .
• După aceea, selectați gama de variabile independente ( Intervalul de intrare X ). în cazul meu, este D4:F14 .
• Verificați Etichete și selectați Noua foaie de lucru Ply: în Opțiuni de ieșire . dacă vrei ca analiza de regresie în foaia curentă, puneți o referință de celulă în care doriți să începeți analiză în Gama de ieșire

Puteți alege Reziduuri dacă doriți să faceți mai departe analiză .

• După aceea, veți vedea analiza de regresie într-o foaie nouă . Formatul analiză în funcție de confortul dumneavoastră.

Astfel, puteți face analiza regresiei multiple în Excel.

Lecturi similare

• Cum se face o regresie liniară simplă în Excel (4 metode simple)
• Cum se interpretează rezultatele regresiei în Excel (analiză detaliată)

O scurtă discuție despre analiza regresiei multiple în Excel

The analiza de regresie lasă mai multe valori ale anumitor parametri. Să vedem ce înseamnă acestea.

Statistici de regresie

În Statistici de regresie vedem valorile unor parametri.

1. Mai multe R: Aceasta se referă la Coeficientul de corelație care determină cât de puternică este relația liniară dintre variabile. Intervalul de valori pentru acest coeficient este (-1, 1). Intensitatea relației este proporțională cu valoarea absolută a lui Multiple R .
2. R pătrat: Este o altă Coeficient pentru a determina cât de bine linie de regresie De asemenea, arată câte puncte se încadrează pe linia de regresie. În acest exemplu, valoarea lui R 2 este 86 ceea ce este bine. Aceasta implică faptul că 86% a datelor se va potrivi cu linie de regresie multiplă .
3. R pătrat ajustat: Acesta este R pătrat ajustat pentru valoarea variabile independente în model. Este potrivit pentru analiza regresiei multiple și la fel pentru datele noastre. Aici, valoarea lui R pătrat ajustat R pătrat este 79 .
4. Eroare standard: Acest lucru determină cât de perfectă este regresie ecuația va fi. Deoarece facem un sondaj aleatoriu. analiza de regresie , valoarea Eroare standard aici este destul de mare.
5. Observații: Numărul de observații din setul de date este 10 .

Analiza varianței ( ANOVA )

În ANOVA secțiune de analiză, vom vedea și alte câteva parametri .

1. df: The ' grade de libertate ' este definit de df Valoarea df aici este 3 pentru că avem 3 tipuri de variabile independente .
2. SS: SS se referă la suma pătratelor. În cazul în care Suma reziduală a Pătrat este mult mai mică decât Suma totală de Pătrat , datele dvs. se vor încadra în linie de regresie mai convenabil. Reziduul SS este mult mai mică decât Total SS , astfel încât putem presupune că datele noastre se pot încadra în linie de regresie într-un mod mai bun
3. MS: MS este pătratul mediu. Valoarea lui Regresie și Rezidual SM este 78 și 5372210.11 respectiv.
4. F și Semnificația F: Aceste valori determină fiabilitatea analiza de regresie . în cazul în care Semnificație F este mai mică decât 05 , a mai multe În caz contrar, este posibil să trebuiască să modificați analiza de regresie. variabilă independentă În setul nostru de date, valoarea lui Semnificație F este 0.01 ceea ce este bun pentru analiză.

Rezultatul analizei de regresie

Aici, voi discuta despre rezultatul Analiza de regresie .

1. Coeficienți și altele

În această secțiune, vom obține valoarea coeficienți pentru variabile independente - Viteza maximă , Putere de vârf și Gama De asemenea, putem găsi următoarele informații pentru fiecare dintre ele coeficient : sale Eroare standard , t Stat , Valoare P și alți parametri.

2. Ieșire reziduală

The Valori reziduale ne ajută să înțelegem cât de mult ne prețul preconizat se abate de la valoarea sa reală și standard valoarea de reziduuri care ar fi acceptabilă.

Modul în care a fost făcută predicția de către analiza de regresie lucrări este prezentată mai jos.

Să zicem că vrem să prezicem preț a primului autoturism în funcție de variabile independente . variabile independente sunt Viteza maximă , Putere de vârf și Gama ale căror valori sunt 110 mile pe oră , 600 de cai putere și 130 mile Respectiv. coeficienți de regresie sunt 245.43 , 38.19 și 94.38 . valoarea de interceptare y este -50885.73 Deci, prețul estimat va fi 245.43*110+38.19*600+94.38*130-50885.73≈11295 .

Conform setului de date din acest articol, dacă doriți să preziceți valoarea unei mașini preț care are un viteza maximă de x mph , puterea de vârf de y hp și gama de z mile , prețul prognozat va fi 245.43*x+38.19*y+94.38*z .

Citește mai mult: Cum se interpretează rezultatele regresiei multiple în Excel

Utilizarea graficului pentru a înțelege regresia liniară multiplă în Excel

Dacă doriți să vizualizați linie de regresie datelor dumneavoastră, să parcurgem procedura de mai jos.

Pași:

• În primul rând, de la Date tab>> Du-te la Analiza datelor
• A Analiza datelor Va apărea caseta de dialog, apoi selectați Regresie .
• În cele din urmă, faceți clic pe OK .

Un alt caseta de dialog de Regresie va apărea.

• Selectați Rezidual și Linie Fit Plots .
• Faceți clic pe OK .

După aceea, veți vedea graficul de linia de regresie se potrivește în conformitate cu Viteza maximă , Putere de vârf și Gama într-o foaie nouă împreună cu o analiză.

Mai jos, aici, ea reprezintă linia de potrivire în conformitate cu Viteza maximă .

Iar următoarea imagine arată linia de potrivire în conformitate cu Putere de vârf .

Imaginea de mai jos reprezintă linia de potrivire în conformitate cu Gama .

Vă rugăm să descărcați caietul de lucru și să vedeți parcele pentru o mai bună înțelegere.

Citește mai mult: Cum să faci regresie liniară în Excel (4 moduri simple)

Secțiunea practică

Aici, vă dau setul de date din acest articol pentru a putea analiza regresie liniară multiplă pe cont propriu.

Concluzie

Este suficient să spunem că acest articol vă va ajuta să înțelegeți cum să faceți analiza regresiei multiple în Excel și este o scurtă descriere a parametrilor. Dacă aveți idei sau feedback cu privire la acest articol, vă rugăm să le împărtășiți în caseta de comentarii. Acest lucru mă va ajuta să îmi îmbogățesc articolele viitoare.