Ռեգրեսիոն վերլուծությունը լայնորեն կիրառվող վիճակագրական հաշվարկ է: Մենք հաճախ այս տիպի հաշվարկն անում ենք ըստ մեր ցանկության։ Excel-ում մենք կարող ենք կատարել ռեգեսիոն վերլուծության մի քանի տեսակներ : Այս հոդվածում մենք ցույց կտանք, թե ինչպես կատարել լոգիստիկ ռեգրեսիա Excel-ում: Եթե ​​դուք նույնպես հետաքրքրված եք սովորել այս վերլուծությունը, ներբեռնեք պրակտիկայի աշխատանքային գրքույկը և հետևեք մեզ:

Ներբեռնեք Practice Workbook

Ներբեռնեք այս պրակտիկայի աշխատանքային գիրքը պրակտիկայի համար մինչ դուք կարդում եք այս հոդվածը:

6>

Լոգիստիկ ռեգրեսիա.xlsx

Ի՞նչ է լոգիստիկ ռեգրեսիան:

Լոգիստիկ ռեգրեսիոն վերլուծությունը վիճակագրական ուսուցման ալգորիթմ է, որն օգտագործում է կախված փոփոխականի արժեքը որոշ անկախ չափանիշների հիման վրա կանխատեսելու համար: Այն օգնում է մարդուն արդյունք ստանալ մեծ տվյալներից՝ հիմնվելով իր ցանկալի կատեգորիայի վրա: Լոգիստիկ ռեգրեսիոն վերլուծությունը հիմնականում երեք տեսակի է՝

1. Երկուական լոգիստիկ ռեգրեսիա
2. Բազմազավակ լոգիստիկ ռեգրեսիա
3. հերթական լոգիստիկ ռեգրեսիա

երկուական Լոգիստիկ ռեգրեսիա. Երկուական ռեգրեսիայի վերլուծության մոդելում մենք կատեգորիա ենք սահմանում ընդամենը երկու դեպքով: Այո/Ոչ կամ Դրական/Բացասական:

Բազմաթիվ լոգիստիկ ռեգրեսիա. Եթե ​​մենք ունենք ավելի քան երկու դասակարգված բաժին՝ մեր տվյալները դասակարգելու համար, ապա մենք կարող ենք օգտագործել այս ռեգրեսիոն վերլուծության մոդելը:

Ordinal LogisticՌեգրեսիա. Այս ռեգրեսիոն վերլուծության մոդելն աշխատում է ավելի քան երկու կատեգորիաների համար: Այնուամենայնիվ, այս մոդելում մեզ անհրաժեշտ է կանխորոշված ​​կարգ՝ դրանք դասակարգելու համար:

Excel-ում լոգիստիկ ռեգրեսիա կատարելու քայլ առ քայլ ընթացակարգ

Այս հոդվածում մենք կկատարենք երկուական լոգիստիկ ռեգրեսիա վերլուծություն. Այս տեսակի վերլուծությունը մեզ տալիս է ցանկալի փոփոխականի կանխատեսման արժեքը: Վերլուծությունն իրականացնելու համար մենք դիտարկում ենք արդյունաբերության 10 մեքենաների տվյալների հավաքածու: Մեքենայի առկայությունը կարող է լինել դրական կամ բացասական: Երկուական թվանշանները 1=դրական և 0=բացասական , և այս արժեքները ցուցադրվում են B սյունակում: Այդ մեքենաների տարիքը նշված է C սյունակում, իսկ շաբաթվա միջին աշխատանքային ժամերը` D սյունակում: Այսպիսով, մեր տվյալների հավաքածուն գտնվում է B5:D14 բջիջների տիրույթում: Սկզբնական ռեգրեսիայի լուծիչ փոփոխականի արժեքները գտնվում են C16:D18 բջիջների տիրույթում: Վերլուծության ամբողջ ընթացակարգը բացատրվում է ստորև քայլ առ քայլ.

Քայլ 1. Մուտքագրեք Ձեր տվյալների հավաքածուն

Այս քայլում մենք պատրաստվում ենք ներմուծել ձեր տվյալների բազան.

• Առաջին հերթին, ձեր տվյալների բազան ճշգրիտ մուտքագրեք Excel-ում: Մեր վերլուծության համար մենք մուտքագրում ենք տվյալների հավաքածուն B5:D14 բջիջների միջակայքում:

• Այնուհետև մուտքագրեք ձեր Solver Decision Varibles' Մենք դրանք մուտքագրում ենք բջիջների տիրույթում D16:D18:
• Մենք ենթադրում ենք բոլոր փոփոխականների արժեքները որպես 0.01 :

ԿարդացեքԱվելին. Բազմաթիվ գծային ռեգրեսիա Excel տվյալների հավաքածուների վրա (2 մեթոդ)

Քայլ 2. Գնահատեք Logit արժեքը

Այս քայլում մենք հաշվարկելու ենք Logit արժեքը մեր տվյալների բազայի համար: Մենք մեր հաշվարկում սահմանում ենք Logit արժեքը որպես X : Logit արժեքի բանաձևը հետևյալն է.

Այստեղ, b0, b1, և b2 ռեգրեսիա են փոփոխականներ։

• Գրե՛ք հետևյալ բանաձևը E5 բջիջում։ Փոփոխականների բջիջի արժեքը սառեցնելու համար օգտագործեք Բացարձակ նշանը: Եթե ​​չգիտեք, թե ինչպես մուտքագրել Babsolute Cell Reference նշանը, կարող եք մուտքագրել այն մի քանի եղանակներով:

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

• Այնուհետև սեղմեք ստեղնաշարի Enter ստեղնը:

• Դրանից հետո, կրկնակի սեղմեք Լրացնել բռնակի պատկերակի վրա` բանաձեւը մինչեւ E14 բջիջը պատճենելու համար:

• Դուք կստանաք X -ի բոլոր արժեքները:

Կարդալ ավելին` Ինչպես կատարել պարզ գծային ռեգրեսիա Excel-ում (4 պարզ մեթոդ)

Քայլ 3. Որոշեք Logit-ի էքսպոնենցիալը յուրաքանչյուր տվյալների համար

Այստեղ մենք կհաշվարկենք լոգիտի էքսպոնենցիալ արժեքը արժեքը, դրա համար մենք կօգտագործենք EXP ֆունկցիան :

• X -ի էքսպոնենցիալ արժեքը որոշելու համար բջիջում գրեք հետևյալ բանաձևը. F5 :

=EXP(E5)

• Նմանապես, կրկնակի սեղմեք Լրացնել բռնակի պատկերակի վրա` նման բանաձևը պատճենելու համարնախորդ քայլը. Դուք կտեսնեք X -ի բոլոր էքսպոնենցիալ արժեքները:

Քայլ 4. Հաշվեք հավանականության արժեքը

P( X) X իրադարձության առաջացման հավանականության արժեքն է: X իրադարձության հավանականությունը կարող է սահմանվել հետևյալ կերպ.

• Այն հաշվարկելու համար գրեք հետևյալ բանաձևը G5<2 բջիջում>.

=F5/(1+F5)

• Սեղմեք Enter բանալին:
• Այժմ, քաշեք Լրացնել բռնակի պատկերակը մինչև G15 ` բոլոր արժեքների արժեքը ստանալու համար:

Կարդալ ավելին. Ինչպես հաշվարկել P արժեքը գծային ռեգրեսիայում Excel-ում (3 եղանակ)

Քայլ 5. Գնահատել գրանցամատյանի գումարը Հավանականության արժեք

Հետևյալ քայլերում մենք պատրաստվում ենք գնահատել Log-Likelihood-ի արժեքը: Դրանից հետո մենք կօգտագործենք SUM ֆունկցիան ` ավելացնելու բոլոր տվյալները.

• Log-Likelihood արժեքը հաշվարկելու համար մենք պատրաստվում ենք օգտագործեք LN ֆունկցիան մեր տվյալների բազայում: H5 բջիջում գրեք կատարված հետևյալ բանաձևը.

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

• Այժմ սեղմեք ստեղնաշարի Enter ստեղնը:

• Այնուհետև կրկնակի սեղմեք -ի վրա Լրացրեք Handle պատկերակը` բոլոր log- հավանականության արժեքները որոշելու համար:

• Այնուհետև H15 բջիջում գրեք բոլոր արժեքները գումարելու հետևյալ բանաձևը. 0> 🔍 Բանաձևի բաշխում

  Մենք անում ենքայս բաժանումը H5 բջիջի համար:

  👉 LN(G5): Այս ֆունկցիան վերադարձնում է -0,384:

  👉 LN(1-G5): Այս ֆունկցիան վերադարձնում է -1.144:

  👉 (B5*LN(G5))+((1-B5)* LN(1-G5)): Այս ֆունկցիան վերադարձնում է -0,384:

  Քայլ 6. Օգտագործեք լուծիչի վերլուծության գործիքը վերջնական վերլուծության համար

  Այժմ մենք կանցկացնենք վերջնական ռեգրեսիոն վերլուծություն: Վերլուծությունը կկատարենք Solver հրամանի միջոցով։ Եթե ​​դուք չեք տեսնում այն ​​ Տվյալներ ներդիրում, ապա պետք է միացնեք Solver -ը Excel հավելումներ -ից:

  • Այն միացնելու համար ընտրեք Պատկեր > Ընտրանքներ .

  

  • Արդյունքում կհայտնվի երկխոսության տուփ, որը կոչվում է Excel Options :
  • Այս երկխոսության դաշտում ընտրեք Ավելացումներ տարբերակը:
  • Այժմ ընտրեք Excel հավելումներ տարբերակը Կառավարում բաժնում: և սեղմեք Գնալ :

  

  • Փոքր երկխոսության տուփ կհայտնվի Հավելումներ վերնագրով:
  • Այնուհետև ստուգեք Solver Add-in տարբերակը և սեղմեք OK :

  

  • Դրանից հետո անցեք Տվյալներ ներդիր, և Վերլուծություն խմբում կգտնեք Solver հրամանը:

  <34:>

  • Այժմ սեղմեք Solver հրամանը:
  • Նոր երկխոսության տուփ կհայտնվի Solver Parameters վերնագրով:
  • Սահմանել նպատակ վանդակում ընտրեք $H$15 բջիջը ձեր մկնիկի օգնությամբ: Դուք կարող եք նաև գրել բջջային հղումը ձեր ստեղնաշարի վրա: Համոզվեք, որ օգտագործում եք Բացարձակ բջջային հղում ստորագրեք այստեղ:
  • Հաջորդը, Փոփոխական բջիջները փոխելով ընտրանքում ընտրեք բջիջների շրջանակը $D$16:$D$18 .
  • Այնուհետև հանեք Անսահմանափակ փոփոխականները դարձնել ոչ բացասական ` բացասական արժեքները ստանալու համար, եթե այն արդեն ցուցադրվում է որպես նշված:
  • Վերջապես սեղմեք Լուծել կոճակը:

  

  • Արդյունքում ձեր առջև կհայտնվի Լուծման արդյունքը տուփը:
  • Այժմ ընտրեք Պահպանեք լուծվող լուծումը Այս տուփը նաև ցույց կտա ձեզ, թե արդյոք ձեր ռեգրեսիոն վերլուծությունը համընկել է, թե շեղվել:
  • Սեղմեք Լավ վանդակը փակելու համար:

  

  • Վերջապես կտեսնեք փոփոխականի արժեքները D16:D18 բջիջների տիրույթում փոխված: Բացի դրանից, կտեսնեք նաև E, F, G և H սյունակների արժեքները, որոնք նույնպես ցույց են տալիս տարբերություններ նախորդ քայլերից:

  

  🔍 Երկուական ռեգրեսիայի վերլուծության արդյունքի նկարազարդում

  Excel-ում երկուական լոգիստիկ ռեգրեսիայի վերլուծության ավարտից հետո դուք տեսեք, որ մեր ենթադրյալ ռեգրեսիոն փոփոխական արժեքը փոխարինված է նոր վերլուծության արժեքով, և այս արժեքները մեր տվյալների բազայի ճիշտ ռեգրեսիոն փոփոխական արժեքն են: Մենք կարող ենք դիտարկել ցանկացած կոնկրետ տվյալների արդյունք, օրինակ՝ մեքենայի տարիքը 68 ամսական և 4 միջին: շաբաթական ոչ հերթափոխ. P(X) արժեքը 0,67 է: Դա մեզ ցույց է տալիս, որ եթե նայենքԱշխատանքային վիճակում գտնվող մեքենայի համար այդ իրադարձության հավանականությունը մոտ է 67% ։

  Մենք կարող ենք նաև առանձին ցույց տալ՝ օգտագործելով ռեգրեսիոն փոփոխականի վերջնական արժեքները։

  

  Այսպիսով, մենք կարող ենք ասել, որ մեր աշխատանքային պրոցեդուրան հաջող է աշխատել, և մենք կարող ենք կատարել երկուական լոգիստիկ ռեգրեսիոն վերլուծություն:

  Եզրակացություն

  Սա այս հոդվածի ավարտն է: . Հուսով եմ, որ այս հոդվածը օգտակար կլինի ձեզ համար, և դուք կկարողանաք կատարել լոգիստիկ ռեգրեսիա Excel-ում: Խնդրում ենք կիսվել մեզ հետ ցանկացած լրացուցիչ հարցումներով կամ առաջարկություններով ստորև բերված մեկնաբանությունների բաժնում:

  Մի մոռացեք ստուգել մեր կայքը ExcelWIKI Excel-ի հետ կապված մի շարք խնդիրների և լուծումների համար: Շարունակեք սովորել նոր մեթոդներ և շարունակեք աճել: