Regressioonanalüüs on laialdaselt kasutatav statistiline arvutus. Sageli teeme sellist arvutust vastavalt oma soovile. Excelis saame teha mitut liiki regressioonanalüüs . Selles artiklis näitame, kuidas teha logistilist regressiooni Excelis. Kui olete samuti huvitatud selle analüüsi õppimisest, laadige alla praktiline töövihik ja järgige meid.

Lae alla praktiline töövihik

Lae alla see harjutusvihik, et seda artiklit lugedes harjutada.

Logistiline regressioon.xlsx

Mis on logistiline regressioon?

Logistiline regressioonanalüüs on statistiline õppimisalgoritm, mida kasutatakse sõltuva muutuja väärtuse ennustamiseks mõne sõltumatu kriteeriumi alusel. See aitab inimesel saada suurest andmestikust tulemust tema soovitud kategooria alusel. Logistilist regressioonanalüüsi on peamiselt kolme tüüpi:

1. Binaarne logistiline regressioon
2. Multinomiaalne logistiline regressioon
3. Ordinaalne logistiline regressioon

Binaarne logistiline regressioon: Binaarses regressioonanalüüsi mudelis määratleme kategooria ainult kahe juhtumi järgi. Jah/ei või positiivne/negatiivne.

Multinomiaalne logistiline regressioon: Multinominaalne logistiline analüüs töötab kolme või enama klassifikatsiooni korral. Kui meil on rohkem kui kaks klassifitseeritud osa meie andmete kategoriseerimiseks, siis saame kasutada seda regressioonanalüüsi mudelit.

Ordinaalne logistiline regressioon: See regressioonanalüüsi mudel töötab rohkem kui kahe kategooria puhul. Selles mudelis on aga vaja eelnevalt kindlaks määratud järjekorda, et neid kategoriseerida.

Logistilise regressiooni samm-sammuline protseduur Excelis

Käesolevas artiklis teostame binaarset logistilist regressioonianalüüsi. Seda tüüpi analüüs annab meile soovitud muutuja ennustusväärtuse. Analüüsi teostamiseks käsitleme andmestikku, mis koosneb 10 masinast ühest tööstusharust. Masina kättesaadavus võib olla positiivne või negatiivne. Binaarsed arvud 1=positiivne ja 0=negatiivne ja need väärtused on esitatud veerus B Nende masinate vanus on veerus C ja nende keskmine töötundide arv nädalas on veerus D Seega on meie andmekogum vahemikus lahtrid B5:D14 Väärtused esialgse regressioonilahenduse muutuja on vahemikus lahtrid C16:D18 Kogu analüüsiprotseduuri selgitatakse allpool samm-sammult:

Samm 1: Sisestage oma andmestik

Selles etapis impordime teie andmekogumi:

• Kõigepealt sisestage oma andmestik täpselt Excelisse. Meie analüüsi jaoks sisestame andmestiku lahtrite vahemikku B5:D14 .

• Seejärel sisestage oma Solver otsus Varibles' Sisestame need rakkude vahemikku D16:D18.
• Eeldame, et kõigi muutujate väärtused on järgmised. 0.01 .

Loe edasi: Mitmekordne lineaarne regressioon Exceli andmekogumite kohta (2 meetodit)

2. samm: Logiti väärtuse hindamine

Selles etapis hakkame arvutama Logit väärtus meie andmekogumi jaoks. Me määratleme Logit väärtus kui X meie arvutustes. Valem Logit väärtus on:

Siin, b0, b1, ja b2 on regressioonimuutujad.

• Kirjutage lahtrisse järgmine valem E5 . Kasutage muutujate lahtri väärtuse külmutamiseks absoluutmärki. Kui te ei oska sisestada Absoluutne lahtri viide märki saab sisestada mitmel viisil.

=$D$16+$D$17*C5+$D$18*D5

• Seejärel vajutage Sisesta klaviatuuril.

• Pärast seda, topeltklikk kohta Täitmise käepide ikooni, et kopeerida valem kuni lahtrisse E14 .

• Saate kõik väärtused X .

Loe edasi: Kuidas teha lihtsat lineaarset regressiooni Excelis (4 lihtsat meetodit)

3. samm: määrake logiitide eksponentsiaalväärtus iga andmestiku jaoks.

Siinkohal arvutame logitväärtuse eksponentsiaalväärtuse, Selleks kasutame järgmist valemit funktsioon EXP :

• Eksponentsiaalse väärtuse määramiseks X , kirjutage lahtrisse järgmine valem F5 :

=EXP(E5)

• Samamoodi, topeltklikk kohta Täitmise käepide ikooni, et kopeerida valemit nagu eelmises sammus. Te kõik eksponentsiaalsed väärtused X .

4. samm: Arvuta tõenäosuse väärtus

P(X) on tõenäosuse väärtus, et esineb X sündmus. Sündmuse tõenäosus X võib määratleda järgmiselt:

• Selle arvutamiseks kirjutage lahtrisse järgmine valem G5 .

=F5/(1+F5)

• Vajutage Sisesta võti.
• Nüüd lohistage Täitmise käepide ikoon kuni G15 et saada kõigi väärtuste väärtus.

Loe edasi: Kuidas arvutada P-väärtus lineaarses regressioonis Excelis (3 viisi)

5. samm: Log-tõenäosuse väärtuse summa hindamine

Järgmistes sammudes hindame väärtust Log-tõenäosus. Pärast seda kasutame funktsioon SUM lisada kõik andmed:

• Arvutada Log-tõenäosus väärtust, kasutame me LN funktsioon meie andmekogumis. H5 , kirjutage järgmine valem:

=(B5*LN(G5))+((1-B5)*LN(1-G5))

• Nüüd vajutage Sisesta klaviatuuril.

• Siis, topeltklikk kohta Täitmise käepide ikooni, et määrata kõik log-lukulatiivsuse väärtused.

• Pärast seda, raku H15 , kirjutage kõigi väärtuste summeerimiseks üles järgmine valem.

=SUM(H5:H14)

🔍 Valemi jaotus

Me teeme seda jaotust rakkude jaoks H5 .

👉 LN(G5): See funktsioon tagastab -0.384.

👉 LN(1-G5): See funktsioon tagastab -1.144.

👉 (B5*LN(G5))+((1-B5)*LN(1-G5)): See funktsioon tagastab -0.384.

6. samm: Kasutage lõpliku analüüsi jaoks Solveri analüüsitööriista

Nüüd teeme lõpliku regressioonianalüüsi. Analüüsi teostame läbi Lahendaja käsk. Kui te ei näe seda käsku Andmed vahekaardil tuleb lubada Lahendaja alates Exceli lisandmoodulid .

• Selle lubamiseks valige Fail> Valikud .

• Selle tulemusena ilmub dialoogiaken nimega Exceli valikud ilmub.
• Selles dialoogiboksis valige Lisandid võimalus.
• Nüüd valige Exceli lisandmoodulid valikust Halda sektsioonis ja klõpsake Mine .

• Väike dialoogiaken pealkirjaga Lisandid ilmub.
• Seejärel kontrollige Solver Add-in valik ja klõpsake OK .

• Pärast seda minge Andmed vahekaart ja leiad sealt Lahendaja käsk Analüüs rühm.

• Nüüd klõpsake nuppu Lahendaja käsk.
• Uus dialoogiaken pealkirjaga Lahusti parameetrid ilmub.
• In the Eesmärk kasti, valige lahter $H$15 hiirega. Te võite kirjutada lahtri viite ka klaviatuuril. Veenduge, et kasutate Absoluutne lahtri viide siin alla kirjutada.
• Järgnevalt on Muutuvate lahtrite muutmisega valige lahtrite vahemik $D$16:$D$18 .
• Seejärel eemaldage märkeruut Teha piiranguteta muutujad mittenegatiivseks negatiivsete väärtuste saamiseks, kui see on juba kontrollitud.
• Lõpuks klõpsake nuppu Lahenda nupp.

• Selle tulemusena on Lahendaja Tulemus kast ilmub teie ette.
• Nüüd valige Hoidke Solveri lahendus See kast näitab ka seda, kas teie regressioonianalüüs lähenes või lahkus.
• Klõpsake OK kasti sulgemiseks.

• Lõpuks näete muutuja väärtusi lahtrite vahemikus D16:D18 on muudetud. Lisaks sellele näete ka veergude väärtusi E, F, G ja H näitavad samuti erinevusi võrreldes eelmiste etappidega.

🔍 Binaarse regressioonianalüüsi tulemuse illustratsioon

Pärast binaarse logistilise regressioonianalüüsi lõpetamist Excelis näete, et meie eeldatav regressioonimuutuja väärtus on asendatud uue analüüsi väärtusega ja need väärtused on meie andmestiku õiged regressioonimuutuja väärtused. Me võime käsitleda mis tahes konkreetsete andmete tulemust, näiteks masin, mille vanus on 68 kuud ja 4 keskmiselt ei ole vahetust nädalas. Väärtus P(X) on 0.67 . see illustreerib meile, et kui me otsime masinat töökorras, on selle sündmuse võimalus umbes 67% .

Võime seda ka eraldi näidata, kasutades regressioonimuutuja lõppväärtusi.

Seega võime öelda, et meie tööprotseduur töötas edukalt ja me oleme võimelised tegema binaarset logistilist regressioonianalüüsi.

Kokkuvõte

Sellega on see artikkel lõppenud. Loodan, et see artikkel on teile kasulik ja te saate teha logistilist regressiooni Excelis. Palun jagage meiega täiendavaid küsimusi või soovitusi allpool olevates kommentaarides.

Ära unusta kontrollida meie veebisaiti ExcelWIKI mitmete Exceliga seotud probleemide ja lahenduste kohta. Jätkake uute meetodite õppimist ja arenege!