Artikkelissa näytetään joitakin perusmenetelmiä siitä, miten tehdä moninkertainen regressioanalyysi Excelissä Tämä on erittäin tärkeä aihe tilastotieteen alalla, sillä sen avulla voimme ennustaa riippuvaista muuttujaa, joka koskee yhtä tai useampaa riippuvaista muuttujaa.

Tietokannassa on joitakin tietoja joistakin autoista: niiden nimet , hinnat , enimmäisnopeudet osoitteessa mailia tunnissa ... huipputeho niiden moottori voi tuottaa, ja suurin alue matkan, jonka ne voivat kulkea tankkaamatta.

Lataa harjoituskirja

Mikä on moninkertainen regressio?

Moninkertainen regressio on tilastollinen prosessi, jonka avulla voimme analysoida suhdetta jonkin muuttujan riippuvainen muuttuja ja useita riippumattomat muuttujat . Tarkoituksena on regressio on ennustaa riippuvaiset muuttujat suhteessa vastaaviin riippumattomat muuttujat .

2 vaihetta moninkertaisen regressioanalyysin tekemiseen Excelissä

Vaihe 1: Ota käyttöön Data Analysis -välilehti.

The Tiedot-välilehti ei sisällä Tietojen analysointi Jos haluat aktivoida tämän, toimi seuraavasti.

• Mene ensin osoitteeseen Tiedosto >> Vaihtoehdot

• Valitse sitten Lisäosat >> Excel-lisäosat >> Mene

• Tarkista Analysis ToolPak vuonna Lisäosia saatavilla: osiossa ja napsauta OK .

Sen jälkeen Data Analysis -nauha ilmestyy Tiedot-välilehti .

Vaihe 2: Moninkertaisen regressioanalyysin luominen Excelissä

Tässä näytän sinulle, miten analysoida - moninkertainen regressio .

• Vuodesta Tiedot Valitse välilehti>> Valitse Tietojen analysointi
• A valintaikkuna näyttää valitun Regressio ja klikkaa OK .

A Regressio valintaikkuna tulee näkyviin.

• Ennustamme auton hinta niiden mukaan maksiminopeus , huipputeho ja alue .
• Valitse alue of riippuvaiset muuttujat ( Tulo Y-alue ). Minun tapauksessani se on C4:C14 .
• Valitse sen jälkeen alue of riippumattomat muuttujat ( Tulo X Alue ). Minun tapauksessani se on D4:F14 .
• Tarkista Tarrat ja valitse Uusi laskentataulukko Ply: vuonna Lähtövaihtoehdot . Jos haluatte regressioanalyysi nykyisen arkin soluviittaus siihen soluun, josta haluat aloittaa tiedoston analyysi vuonna Lähtöalue

Voit valita Jäännökset jos haluat tehdä lisää analyysi .

• Tämän jälkeen näet regressioanalyysi in a uusi arkki . Format the analyysi mukavuutesi mukaan.

Näin voit tehdä moninkertainen regressioanalyysi Excelissä.

Samanlaisia lukemia

• Kuinka tehdä yksinkertainen lineaarinen regressio Excelissä (4 yksinkertaista menetelmää)
• Regressiotulosten tulkinta Excelissä (yksityiskohtainen analyysi)

Lyhyt keskustelu moninkertaisesta regressioanalyysistä Excelissä

The regressioanalyysi jättää useita tiettyjen parametrien arvoja. Katsotaan, mitä ne tarkoittavat.

Regressiotilastot

Vuonna Regressiotilastot osassa näemme joidenkin parametrien arvot.

1. Multiple R: Tämä viittaa Korrelaatiokerroin joka määrittää, kuinka vahva muuttujien välinen lineaarinen suhde on. Tämän muuttujan arvoalue on kerroin on (-1, 1). Suhteen voimakkuus on verrannollinen absoluuttiseen arvoon, joka on seuraava Useita R .
2. R-neliö: Se on toinen Kerroin määrittää, kuinka hyvin regressiosuora Se osoittaa myös, kuinka monta pistettä osuu regressiosuoralle. Tässä esimerkissä arvo R 2 on 86 , mikä on hyvä. Se merkitsee, että 86% datasta sopii moninkertainen regressiosuora .
3. Oikaistu R-neliö: Tämä on oikaistu R-ruutu arvo riippumattomat muuttujat Se soveltuu moninkertainen regressioanalyysi ja näin myös meidän aineistossamme. Tässä tapauksessa arvoa Oikaistu R-ruutu on 79 .
4. Keskivirhe: Tämä määrittää, kuinka täydellinen regressio Yhtälö on. Koska teemme satunnaisen regressioanalyysi , arvo Keskivirhe on melko korkea.
5. Havaintoja: Aineiston havaintojen lukumäärä on 10 .

Varianssianalyysi ( ANOVA )

Vuonna ANOVA analyysiosassa, näemme myös joitakin muita parametrit .

1. df: ' vapausasteet ' määritellään seuraavasti df Arvo df tässä on 3 koska meillä on 3 tyypit riippumattomat muuttujat .
2. SS: SS viittaa neliöiden summaan. Jos Jäännössumma of the Neliö on paljon pienempi kuin Kokonaissumma of Neliö , tietosi mahtuvat regressiosuora kätevämmin. Jäännös SS on paljon pienempi kuin SS yhteensä , joten voimme olettaa, että tietomme voivat sopia seuraavaan ryhmään regressiosuora paremmin
3. MS: MS on neliökeskiarvo. Regressio ja Jäännös MS-tauti on 78 ja 5372210.11 vastaavasti.
4. F ja Merkitys F: Nämä arvot määrittävät luotettavuuden regressioanalyysi . Jos Merkitys F on pienempi kuin 05 ... useita regressioanalyysi soveltuu käytettäväksi. Muussa tapauksessa sinun on ehkä muutettava regressioanalyysin sisältöä. riippumaton muuttuja Meidän aineistossamme arvo Merkitys F on 0.01 joka on hyvä analyysin kannalta.

Regressioanalyysin tulos

Käsittelen tässä yhteydessä Regressioanalyysi .

1. Kertoimet ja muut

Tässä jaksossa saadaan arvo kertoimet varten riippumattomat muuttujat - Maksiminopeus , Huipputeho ja Valikoima Kustakin löytyy myös seuraavat tiedot. kerroin : sen Keskivirhe , t Stat , P-arvo ja muut parametrit.

2. Jäljelle jäävä tuotos

The Jäännösarvot auttaa meitä ymmärtämään, kuinka paljon ennustettu hinta poikkeaa todellisesta arvostaan ja standardi arvo jäännökset joka olisi hyväksyttävää.

Tapa, jolla ennuste regressioanalyysi teokset on esitetty jäljempänä.

Sanotaan, että haluamme ennustaa hinta ensimmäisen vaunun sen riippumattomat muuttujat . riippumattomat muuttujat ovat Max. nopeus , Huipputeho ja Valikoima joiden arvot ovat 110 mailia tunnissa , 600 hevosvoimaa ja 130 mailia Vastaavat regressiokertoimet ovat 245.43 , 38.19 ja 94.38 . y leikkausarvo on -50885.73 . Joten ennustettu hinta on 245.43*110+38.19*600+94.38*130-50885.73≈11295 .

Tämän artikkelin aineiston mukaan, jos haluat ennustaa auton auton hinta jolla on maksiminopeus of x mph , huipputeho of y hp ja alue of z mailia , ennustettu hinta on 245.43*x+38.19*y+94.38*z .

Lue lisää: Moninkertaisen regression tulosten tulkinta Excelissä

Graafin käyttö moninkertaisen lineaarisen regression ymmärtämiseksi Excelissä

Jos haluat visualisoida regressiosuora Tietojasi, käydään läpi alla oleva menettely.

Vaiheet:

• Ensinnäkin Tiedot välilehti>> Siirry osoitteeseen Tietojen analysointi
• A Tietojen analysointi valintaikkuna tulee näkyviin ja valitse sitten Regressio .
• Napsauta lopuksi OK .

Toinen valintaikkuna of Regressio ilmestyy.

• Valitse Jäännös ja Line Fit Plots -diagrammit .
• Klikkaa OK .

Tämän jälkeen näet kuvaajan regressiosuora sopii mukaan Max. nopeus , Huipputeho ja Valikoima in a uusi arkki sekä analyysi.

Täällä alla se edustaa linjasovitus mukaan Max. nopeus .

Seuraavassa kuvassa näkyy linjasovitus mukaan Huipputeho .

Alla oleva kuva esittää linjasovitus mukaan Valikoima .

Lataa työkirja ja katso tontit paremman ymmärryksen saamiseksi.

Lue lisää: Kuinka tehdä lineaarinen regressio Excelissä (4 yksinkertaista tapaa)

Harjoitusosio

Tässä annan sinulle tämän artikkelin tietokokonaisuuden, jotta voit analysoida sitä. moninkertainen lineaarinen regressio yksin.

Päätelmä

Riittää sanoa, että tämä artikkeli auttaa sinua ymmärtämään, miten tehdä moninkertainen regressioanalyysi Excelissä ja se on lyhyt kuvaus parametreista. Jos sinulla on ideoita tai palautetta tästä artikkelista, jaa ne kommenttikenttään. Tämä auttaa minua rikastuttamaan tulevia artikkeleitani.