Nola interpretatu Erregresioaren Emaitzak Excel-en (Analisi Xehatua)

  • Partekatu Hau
Hugh West

Erregresio-analisia software estatistiko ia guztietan dago, hala nola SPSS , R, eta zer esanik ez Excel. Erregresioak aldagaien arteko erlazioei buruzko irudi orokorra eman diezaguke. Erregresio lineala nahiko azkar egin daiteke Excel-en Datuen analisia tresna erabiliz. Artikulu honetan erakutsiko da nola interpretatu ditzakezun erregresio-emaitzak Excel-en.

Deskargatu Praktika-lan-koadernoa

Deskargatu praktika-koaderno hau behean.

Interpretatu Erregresioaren Emaitzak.xlsx

Zer da Erregresioa?

Erregresio-analisia askotan erabiltzen da datuen analisian aldagai anitzen arteko asoziazioak zehazteko. Erregresioaren analisiak menpeko aldagaiarekin zer gertatuko den aukera dezakezu aldagai independenteetako bat aldatzen bada. Era berean, matematikoki zein aldagai independentek duten eragina kalkulatzen uzten dizu.

Erregresio lineal sinplea estatistikoetan erregresio lineal anitzeko desberdina da. Funtzio lineal bat erabiliz, erregresio lineal sinpleak aldagaien eta aldagai independente baten arteko lotura aztertzen du. Erregresio lineal anizkoitza aldagaiak zehazteko bi faktore azalpen edo gehiago erabiltzen direnean gertatzen da. Menpeko aldagaiaren ordez erregresio ez-lineala erabiltzea funtzio ez-lineal gisa deskribatzen da, datu-erlazioak ez baitira linealak. Artikulu hau lineal anitzetan zentratuko daerregresioa Excel-en erregresio-emaitzak nola interpreta ditzakezun erakusteko.

Erregresioa Excel-en egiteko urratsak

Erregresio helburuetarako, beheko datu-multzoa erabiliko dugu. analisi helburuak. Hemen aldagai independentea Prezioa zutabea eta Saldua zutabea izango dira. independentea zutabea Eskaera zutabea izango da.

Urratsak

  • Datuak fitxara joan eta Datuen analisia sakatu behar dugu erregresioa egiteko.

  • Leiho berri bat egongo da; hautatu menpeko aldagaia eta aldagai independenteko datu-barrutia.
  • Ondoren, markatu Etiketak laukia eta Konfiantza laukia.
  • Ondoren, egin klik irteerako gelaxken barrutian. koadroa irteerako gelaxka helbidea hautatzeko
  • Ondoren, markatu Hondarra hondarrak kalkulatzeko.
  • Ondoren, markatu Hondarra grafikoak eta Lerro doitzeko grafikoen koadroak
  • Sakatu Ados honen ondoren.

  • Sakatu ondoren. Ados, analisiaren irteerako parametro nagusiak zehaztutako gelaxketan egongo dira.

  • Ondoren, parametro batzuk ere lortuko dituzu. esate baterako, Esangura balioa eta abar ANOVA ( Bariantzaren analisia ) taulan.
  • Hemen, df adierazten du. bariantza iturriarekin erlazionatutako askatasun-maila.
  • SS karratuen batura adierazten du. Zure ereduak datuak hobeto islatuko ditu bada Hondarra SS SS osoa baino txikiagoa da.
  • MS karratua esan nahi du.
  • F hipotesi nuluaren F -testa adierazten du.
  • Esangura F -k F ren P -balioa adierazten du.

  • Ondoren, aldagaiaren koefizienteak, esangura-balioa eta abar ere jasoko dituzu taula batean.

  • Ondoren, sarrera bakoitzaren hondar-balioa jasotzen duen koefizienteen taularen azpian behin betiko taula bat lortuko duzu.

  • Ondoren, Eskaria eta Prezioa erregresio grafikoa lortuko duzu, joera-lerro batekin.

  • Ondoren. hau, Eskaria vs Solda erregresio-diagrama joera-lerroarekin lortuko duzu.

  • Bada beste bat. Saldua aldagaitik sarrera bakoitzaren hondakinen banaketa erakusten duen taula.

  • Hondarren banaketa erakusten duen beste grafiko bat dago. Prezioa aldagaiko sarrera bakoitzeko.

Ondoren, nola egin dezakezun erakutsiko dizugu. n interpretatu erregresio emaitza hauek Excel-en.

Irakurri gehiago: Nola egin Erregresio logistikoa Excel-en (urrats azkarrekin)

Nola interpretatu Erregresioaren emaitzak Excel-en

Erregresio-analisia egin eta interpretatu ondoren egin behar duzun hurrengo gauza. Emaitzak jarraian deskribatzen eta lantzen dira.

R-karratu anitzeko erregresio balioen analisia

The R karratua zenbakiak datu-multzoaren elementuak zenbateraino erlazionatzen diren eta erregresio-lerroak datuekin zenbaterainoko lotura duen adierazten du. Erregresio lineal anizkoitzaren analisia erabiliko dugu, eta bertan bi aldagai edo gehiagok faktore nagusian duten eragina zehaztuko dugu. Honek menpeko aldagaia aldagai independenteetako bat aldatzen den heinean nola aldatzen den adierazten du. Koefiziente honen tartea -1etik 1era da. Hemen,

  • 1ek erlazio positibo estua esan nahi du
  • 0k aldagaien artean erlaziorik ez dagoela esan nahi du. Beste era batera esanda, datu-puntuak ausazkoak dira.
  • -1-ek aldagaien arteko alderantzizko erlazioa edo negatiboa esan nahi du.

Goian erakutsitako irteerako emaitzetan, emandakoaren R-balio anitza. datu multzoak o.7578( gutxi gorabehera ) da, eta horrek aldagaien arteko erlazio sendoak adierazten ditu.

R karratua

R karratua balioak menpeko aldagaien erantzuna aldagai independentearekiko nola aldatzen den azaltzen du. Gure kasuan, balioa 0,574 da (gutxi gorabehera), eta hori aldagaien arteko erlazio nahiko ondo interpreta daiteke. R karratua balioaren ordezko bertsioa. Honek iragarlea aldagaiak nahasten ditu erantzuna aldagaia aurreikusten duen bitartean. Honela kalkulatzen du

R^2 = 1 – [(1-R^2)*(n-1)/(n-k-1)]

Hona, R^2 : lortu dugun R^2 balioadatu-multzoa.

n : behaketa kopurua.

K : aldagai iragarle kopurua.

Esangura balio horren bi iragarle aldagairen arteko erregresio-analisia egiten denean sortzen da. Datu multzoan iragarle aldagai bat baino gehiago badago, R karratuaren balioa puztuko da, eta hori oso desiragarria da. Doitutako R karratua balioak inflazio hau doitzen du eta aldagaien irudi zehatza ematen du.

Errore estandarra

Egokitze-ontasunaren beste neurketa bat horrek zure erregresio-analisiaren zehaztasuna adierazten du; zenbat eta balioa txikiagoa izan, orduan eta ziur egon zaitezke zure erregresio-analisian.

Errore estandarra puntuek joera-lerrotik desbideratzen duten batez besteko distantzia adierazten duen metrika enpirikoa da. Aitzitik, R2 menpeko aldagaiaren aldakuntza proportzioa adierazten du. Kasu honetan, Errore estandarra ren balioa 288,9 da ( gutxi gorabehera ), eta horrek adierazten du gure datu-puntuak, batez beste, 288,9 jaisten direla joera-lerrotik.

Behaketak

Adierazi behaketa edo sarrera kopurua.

Aldagai esanguratsua zehaztu

Esangura balioa gure analisiaren fidagarritasuna (estatistikoki sendoa) adierazten du. Beste era batera esanda, gure datu multzoa okerra izateko probabilitatea adierazten du. Balio horrek %5etik behera egon behar du. Baina kasu honetan, gure esangura-balioa  0,00117 da,hau da, %0,1ekoa, hau da, %5etik oso azpitik dago. Beraz, gure analisia ondo dago. Bestela, baliteke gure analisirako aldagai desberdinak aukeratu behar izatea.

P-balioa Erregresio analisian

Balio esanguratsu bati estuki lotuta, P- balioa koefizientearen balioa oker izateko probabilitatea adierazten du. P-balioak hipotesi nuluaren elkarketa adierazten du aldagaiekin.

Zure p-balioa < Esangura zenbakia, balio nuluaren hipotesia baztertzeko nahikoa froga dago. Horrek esan nahi du aldagaien arteko korrelazio ez-zero bat dagoela.

Baina p-balioa > Esangura balioa bada, ez da nahikoa froga egongo dena baztertzeko. hipotesi nulua. Horrek adierazten du aldagaien arteko korrelaziorik ez dagoela egon.

Edo kasuan, P-balioa aldagaiaren Prezioa =0,000948 < 0,00117 (esangura-balioa),

Beraz, hemen ez dago hipotesi nulurik gertatzen, eta nahikoa froga dago aldagaien arteko korrelazioa deklaratzeko.

Bestalde, <1 aldagaiarentzat>Saldu , (P-balioa) 0,0038515 < 0,0011723 (Esangura-balioa)

Beraz, hipotesi nulu bat egon liteke hemen, eta ez dago ebidentzia nahikorik aldagaien arteko korrelazio ez-zeroa deklaratzeko.

Kasu gehienetan, P hau -value-k aldagai bat datu multzoan egongo den edo ez zehazten du. Adibidez, Sold kendu beharko genukealdagaia datu-multzoaren sendotasuna gordetzeko.

Erregresio-ekuazioa

Excel-en erregresio lineala analisia zehazten dugun heinean, joera-lerroak ere lineala izan behar du. Forma orokorra hau da:

Y=mX+C.

Hemen, Y menpeko aldagaia da.

Eta X aldagai independentea da hemen, hau da, x aldagaiaren aldaketak Y aldagaian izango duen eragina zehaztuko dugu.

C Y ardatzaren ebakiduraren balioa besterik ez da izango. lerroa.

Kasu honetan, C  ebakiduraren balioa 9502,109853ren berdina da

Eta bi aldagaietarako m-ren balioa -809,265 eta 0,424818 da.

Beraz, bi aldagai bereizien azken ekuazioa dugu.

Lehenengoa hau da:

Y=-809,265771X+9502,12

Eta bigarren aldagaiaren ekuazioa hau da:

Y=0,4248X+9502,12

Koefizienteak

Lortu ditugun koefizienteak m1=-809,2655 eta m2=04248 dira. Eta interceptor, C= 9502,12 .

  • Lehenik eta behin, interceptor balioak adierazten du eskaria 9502 izango dela prezioa zero denean.
  • Eta balioak. m prezio aldaketa-unitate bakoitzeko eskaria aldatzen den abiadura adierazten du. Prezio-koefizientearen balioa -809,265 da, eta prezioaren unitate bakoitzeko igoerak eskaria gutxi gorabehera 809 unitate jaitsiko duela adierazten du.
  • Bigarren aldagaiarentzat, Saldua, m balioa 0,424 da. Horrek adierazten du saldutako elementu bakoitzeko aldaketaproduktuaren 0424 aldiz unitateko gehikuntza eragingo du.

Hondarrak

Jatorrizkoaren eta kalkulatutakoaren arteko Hondarra aldea. erregresio-lerrotik sartzea da aldea. Hondarrak adierazten du zein urrun dagoen benetako balioa lerrotik. Adibidez, lehen sarrerarako erregresio-analisitik kalkulatutako sarrera 9497 da. Eta lehen jatorrizko balioa 9500 da. Beraz, hondarra 2,109 ingurukoa da.

T-Statistics Value

T-estatika balioa koefizientearen zatiketa balio estandarraren arabera da. Zenbat eta balioa handiagoa izan, orduan eta fidagarritasun hobea adierazten du koefizienteak.

Balio honen beste esangura bat dago, P-balioa kalkulatzeko beharrezkoa dena.

%95eko konfiantza-tartea

Hemen hasieran 95 gisa ezarri dugun aldagaiaren konfiantza. Hala ere, alda daiteke.

  • Hemen, %95 behekoaren koefizientearen balioa 8496,84 gisa kalkulatzen da goiko %95a 10507,37 gisa kalkulatzen dela,
  • Horrek esan nahi du gure koefiziente nagusia 9502.1 ingurukoa da. Balioa 8496tik beherakoa izan daiteke kasuen % 95ean eta % 5eko aukera 10507.37tik gorakoa da

Gehiago irakurri:

Gogoratu beharreko gauzak

Erregresioaren analisiaren metodoak aztergai diren aldagaien arteko erlazioa soilik ebaluatzen du. Ez du kausalitatea ezartzen. Beste modu batzuetan, alderdia bakarrikkorrelazioaren ustez. Ekintza batzuek zerbait eragiten dutenean, kausalitate bihurtzen da. Aldagai baten alterazioak aldaketak sortzen dituenean, kausalitatetzat har daiteke.

Erregresioaren analisiak nabarmen oztopatzen ditu abereak. Azterketa egin aurretik, mota guztietako abereak kendu behar dira. Erregresio-analisiaren emaitzak Excel-en aztertzeko eta interpretatzeko, puntu hauek kontuan hartu behar dituzu.

Ondorioa

Laburbilduz, "nola interpretatu erregresio-emaitzak Excel-en" galderari erantzun zehatza ematen zaio. aztertu eta gero interpretatuz. Azterketa Datuen analisia tresnaren bidez egiten da Datuak fitxan.

Arazo honetarako, lan-koaderno bat dago deskargatzeko, non erregresioaren analisia landu eta interpretatzeko.

Esan zaitez iruzkinen atalaren bidez edozein galdera edo iritzia egin. Exceldemy komunitatea hobetzeko edozein iradokizun oso estimagarria izango da.

Hugh West esperientzia handiko Excel prestatzaile eta analista da, industrian 10 urte baino gehiagoko esperientzia duena. Kontabilitate eta Finantzetan Lizentziatua eta Enpresen Administrazioko Masterra da. Hughek irakasteko grina du eta jarraitzeko eta ulertzeko erraza den irakaskuntza-ikuspegi berezia garatu du. Excel-en ezagutza adituak mundu osoko milaka ikasle eta profesionalei beren gaitasunak hobetzen eta beren karreran bikaintzen lagundu die. Bere blogaren bidez, Hughek bere ezagutzak munduarekin partekatzen ditu, doako Excel tutorialak eta lineako prestakuntza eskainiz, pertsona eta enpresei beren potentzial osoa lortzen laguntzeko.