Regressziós elemzés egy széles körben használt statisztikai számítás. Gyakran végzünk ilyen típusú számításokat kívánságunknak megfelelően. Az Excelben elvégezhetjük a többféle regressziós elemzés . Ebben a cikkben bemutatjuk, hogyan kell logisztikus regressziót végezni Excelben. Ha Önt is érdekli az elemzés megtanulása, töltse le a gyakorló munkafüzetet, és kövessen minket.

Gyakorlati munkafüzet letöltése

Töltse le ezt a gyakorlati munkafüzetet a gyakorláshoz, miközben ezt a cikket olvassa.

Logisztikus regresszió.xlsx

Mi a logisztikus regresszió?

A logisztikus regressziós elemzés egy olyan statisztikai tanulási algoritmus, amely egy függő változó értékének előrejelzésére szolgál néhány független kritérium alapján. Segít egy személynek abban, hogy egy nagy adathalmazból a kívánt kategóriára alapozva kapja meg az eredményt. A logisztikus regressziós elemzésnek főként három típusa van:

1. Bináris logisztikus regresszió
2. Multinomiális logisztikus regresszió
3. Ordinális logisztikus regresszió

Bináris logisztikus regresszió: A bináris regresszióelemzési modellben egy kategóriát csak két esetben határozunk meg: Igen/Nem vagy Pozitív/Negatív.

Multinomiális logisztikus regresszió: A multinominális logisztikus elemzés három vagy több osztályozással működik. Ha kettőnél több osztályozott szakaszunk van adataink kategorizálására, akkor használhatjuk ezt a regresszióelemzési modellt.

Ordinális logisztikus regresszió: Ez a regresszióelemzési modell kettőnél több kategória esetén működik. Ebben a modellben azonban előre meghatározott sorrendre van szükségünk a kategorizáláshoz.

Lépésről lépésre történő eljárás a logisztikus regresszió elvégzéséhez Excelben

Ebben a cikkben a bináris logisztikai regresszióelemzést fogjuk elvégezni. Ez az elemzéstípus a kívánt változó előrejelzési értékét adja meg számunkra. Az elemzés elvégzéséhez egy iparág 10 gépéből álló adathalmazt veszünk alapul. A gép rendelkezésre állása lehet pozitív vagy negatív. A bináris számok számai 1=pozitív , és 0=negatív , és ezek az értékek az alábbi oszlopban szerepelnek B A gépek kora az oszlopban szerepel. C és a heti átlagos szolgálati idejüket az oszlopban találjuk. D Tehát az adatállományunk a cellák tartományában van. B5:D14 A kezdeti regressziós megoldó változó értékei a cellák tartományában vannak. C16:D18 Az alábbiakban lépésről lépésre ismertetjük a teljes elemzési eljárást:

1. lépés: Adja meg az adatállományt

Ebben a lépésben importáljuk az adatállományt:

• Először is, pontosan írja be az adatállományt az Excelbe. Elemzésünkhöz az adatállományt a következő cellatartományba írjuk be B5:D14 .

• Ezután adja meg a Megoldó határozat Varibles' Bevisszük őket a cellák tartományába D16:D18.
• Feltételezzük, hogy az összes változó értéke a következő 0.01 .

Bővebben: Többszörös lineáris regresszió Excel-adatkészleteken (2 módszer)

2. lépés: Logit érték kiértékelése

Ebben a lépésben kiszámítjuk a Logit értéket az adatállományunkhoz. Meghatározzuk a Logit érték, mint X a számításunkban. A képlet a Logit érték:

Tessék, b0, b1, és b2 regressziós változók.

• Írja le a következő képletet a cellába E5 Az abszolút jelet használja a változók cellájának értékének befagyasztásához. Ha nem tudja, hogyan kell beírni a Abszolút cellahivatkozás jelet többféleképpen is megadhatja.

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

• Ezután nyomja meg a Írja be a címet. billentyűvel a billentyűzeten.

• Utána, kattintson duplán a címre. a Töltse ki a fogantyút ikon megnyomásával a képletet a cellába E14 .

• Megkapja az összes értéket a X .

Bővebben: Hogyan készítsünk egyszerű lineáris regressziót az Excelben (4 egyszerű módszer)

3. lépés: A logit exponenciálisának meghatározása minden adathoz

Itt a logit-érték exponenciális értékét fogjuk kiszámítani, Ehhez a következőket fogjuk használni az EXP funkció :

• Az exponenciális érték meghatározásához X írja le a következő képletet a cellába F5 :

=EXP(E5)

• Hasonlóképpen, kattintson duplán a címre. a Töltse ki a fogantyút ikonra, hogy másolja a képletet, mint az előző lépésben. Az összes exponenciális értéket a X .

4. lépés: Valószínűségi érték kiszámítása

P(X) a valószínűségi érték a X esemény. Az esemény valószínűsége X a következőképpen határozható meg:

• Ennek kiszámításához írja le a következő képletet a cellába G5 .

=F5/(1+F5)

• Nyomja meg a Írja be a címet. kulcs.
• Most húzza a Töltse ki a fogantyút ikon akár G15 hogy megkapja az összes érték értékét.

Bővebben: Hogyan számítsuk ki a P-értéket az Excel lineáris regresszióban (3 mód)

5. lépés: A Log-Likelihood érték összegének kiértékelése

A következő lépésekben ki fogjuk értékelni a Log-Likelihood. Ezután a a SUM függvény az összes adat hozzáadásához:

• Az alábbiak kiszámításához Log-Likelihood értéket fogjuk használni az LN funkció a mi adatállományunkban. A cellában H5 , írja a következő képletet:

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

• Most nyomja meg a Írja be a címet. billentyűvel a billentyűzeten.

• Akkor, kattintson duplán a címre. a Töltse ki a fogantyút ikon segítségével az összes log-likelihood értéket meghatározhatja.

• Ezután a cellában H15 , írja le a következő képletet az összes érték összegzésére.

=SUM(H5:H14)

🔍 A képlet bontása

Ezt a bontást a sejtek számára végezzük H5 .

👉 LN(G5): Ez a függvény visszaadja -0.384.

👉 LN(1-G5): Ez a függvény visszaadja -1.144.

👉 (B5*LN(G5))+((1-B5)*LN(1-G5)): Ez a függvény visszaadja -0.384.

6. lépés: A Solver elemző eszköz használata a végső elemzéshez

Most a végső regresszióelemzést fogjuk elvégezni. Az elemzést a Solver Ha nem látja a Adatok lapon engedélyeznie kell a Solver a Excel bővítmények .

• Engedélyezéséhez válassza a Fájl> Beállítások .

• Ennek eredményeképpen egy párbeszédpanel, a Excel lehetőségek megjelenik.
• Ebben a párbeszédpanelen válassza ki a Add-ins opció.
• Most válassza ki a Excel bővítmények opciót a Kezelje a címet. szakasz és kattintson a Go .

• Egy kis párbeszédpanel címe Add-ins megjelenik.
• Ezután ellenőrizze a Solver Add-in opciót, és kattintson a OK .

• Ezután menjen a Adatok fülön, és megtalálja a Solver parancs a Elemzés csoport.

• Most kattintson a Solver parancs.
• Egy új párbeszédpanel Solver paraméterek megjelenik.
• A Célkitűzés mezőben válassza ki a cellát $H$15 A cellahivatkozást a billentyűzeten is megírhatja. Ügyeljen arra, hogy a cellahivatkozást a Abszolút cellahivatkozás itt írja alá.
• Ezután a A változó cellák megváltoztatásával opcióval válassza ki a cellatartományt $D$16:$D$18 .
• Ezután távolítsa el a A nem korlátozott változók nem-negatívvá tétele hogy megkapja a negatív értékeket, ha már be van jelölve.
• Végül kattintson a Solve gomb.

• Ennek eredményeként a Megoldó Eredmény doboz jelenik meg előtted.
• Most válassza ki a Tartsa Solver megoldás Ez a mező azt is megmutatja, hogy a regressziós elemzés konvergált vagy divergált.
• Kattintson a címre. OK a doboz bezárásához.

• Végül a változó értékeit láthatja a cellák tartományában. D16:D18 Emellett az oszlopok értékeit is látni fogja. E, F, G , és H szintén eltéréseket mutatnak az előző lépésekhez képest.

🔍 A bináris regressziós elemzés eredményének illusztrációja

A bináris logisztikus regressziós analízis Excelben történő befejezése után látni fogjuk, hogy a feltételezett regressziós változó értékét behelyettesítjük az új elemzési értékkel, és ezek az értékek az adathalmazunk helyes regressziós változó értékei. Tekinthetjük az eredményt bármilyen konkrét adatra, például a gépre, amelynek életkora a 68 hónapok és 4 átlagosan nincs műszak hetente. A P(X) a 0.67 Ez szemlélteti számunkra, hogy ha a gépet működő állapotban keressük, akkor ennek az eseménynek a lehetősége kb. 67% .

Ezt külön is megjeleníthetjük, a regressziós változó végső értékeivel.

Így elmondhatjuk, hogy a munkamódszerünk sikeresen működött, és képesek vagyunk bináris logisztikus regresszióelemzést végezni.

Következtetés

Ez a cikk vége. Remélem, hogy ez a cikk hasznos lesz az Ön számára, és képes lesz logisztikus regressziót végezni Excelben. Kérjük, ossza meg velünk további kérdéseit vagy ajánlásait az alábbi megjegyzések részben.

Ne felejtse el megnézni weboldalunkat ExcelWIKI számos Excelhez kapcsolódó problémához és megoldáshoz. Tanuljon folyamatosan új módszereket, és fejlődjön tovább!