Artikel ini akan menunjukkan kepada Anda beberapa metode dasar tentang cara melakukan analisis regresi berganda di Excel Ini adalah topik yang sangat penting dalam bidang statistika. Ini membantu kita untuk memprediksi variabel dependen mengenai satu atau beberapa variabel dependen.

Dalam dataset, kami memiliki beberapa informasi tentang beberapa mobil: mobil-mobil tersebut nama , harga , kecepatan maksimum di mil per jam , yang daya puncak mesin mereka dapat menghasilkan, dan maksimum rentang jarak yang bisa mereka tempuh tanpa mengisi ulang tangki mereka.

Unduh Buku Kerja Praktik

Apa itu Regresi Berganda?

Regresi berganda adalah proses statistik yang dengannya kita dapat menganalisis hubungan antara variabel dependen dan beberapa variabel independen Tujuan dari regresi adalah untuk memprediksi sifat variabel dependen sehubungan dengan variabel independen .

2 Langkah-langkah untuk Melakukan Analisis Regresi Berganda di Excel

Langkah- 1: Aktifkan Tab Analisis Data

The Tab Data tidak mengandung Analisis Data Untuk mengaktifkannya, lakukan prosedur di bawah ini.

• Pertama, pergi ke Berkas >> Opsi

• Kemudian pilih Add-in >> Add-in Excel >> Pergi

• Periksa Analisis ToolPak di Tersedia Add-in: bagian dan klik OK .

Setelah itu, yang Pita Analisis Data akan muncul di Tab Data .

Langkah- 2: Membuat Analisis Regresi Berganda di Excel

Di sini saya akan menunjukkan kepada Anda cara menganalisis regresi berganda .

• Dari Data tab>> pilih Analisis Data
• A kotak dialog akan memunculkan pilihan Regresi dan klik OK .

A Regresi kotak dialog akan muncul.

• Kami akan memprediksi mobil harga menurut mereka kecepatan maksimum , daya puncak dan rentang .
• Pilih rentang dari variabel dependen ( Masukan Rentang Y ). Dalam kasus saya, itu C4:C14 .
• Setelah itu, pilih rentang dari variabel independen ( Input X Range ). Dalam kasus saya, itu D4:F14 .
• Periksa Label dan pilih Lembar Kerja Baru Ply: di Opsi Keluaran Jika Anda ingin analisis regresi di sheet saat ini, letakkan referensi sel di mana Anda ingin memulai analisis di Rentang Output

Anda dapat memilih Sisa jika Anda ingin melakukan lebih jauh analisis .

• Setelah itu, Anda akan melihat analisis regresi dalam lembar baru . Format analisis sesuai dengan kenyamanan Anda.

Dengan demikian, Anda bisa melakukan analisis regresi berganda di Excel.

Bacaan Serupa

• Cara Melakukan Regresi Linier Sederhana di Excel (4 Metode Sederhana)
• Cara Menginterpretasikan Hasil Regresi di Excel (Analisis Terperinci)

Diskusi Singkat tentang Analisis Regresi Berganda di Excel

The analisis regresi menyisakan beberapa nilai parameter tertentu. Mari kita lihat apa artinya.

Statistik Regresi

Dalam Statistik Regresi bagian, kita melihat nilai dari beberapa parameter.

1. Beberapa R: Hal ini mengacu pada Koefisien Korelasi yang menentukan seberapa kuat hubungan linier di antara variabel-variabel tersebut. Rentang nilai untuk ini koefisien adalah (-1, 1). Kekuatan hubungan sebanding dengan nilai absolut dari Beberapa R .
2. R Square: Ini adalah hal lain Koefisien untuk menentukan seberapa baik garis regresi Ini juga menunjukkan berapa banyak titik yang jatuh pada garis regresi. Dalam contoh ini, nilai dari R 2 adalah 86 yang baik, yang mana itu bagus. Ini mengimplikasikan bahwa 86% dari data akan sesuai dengan garis regresi berganda .
3. R Square yang disesuaikan: Ini adalah R kuadrat yang disesuaikan nilai untuk variabel independen dalam model. Sangat cocok untuk analisis regresi berganda dan begitu juga untuk data kita. Di sini, nilai dari R Square yang Disesuaikan adalah 79 .
4. Kesalahan Standar: Ini menentukan seberapa sempurna regresi Karena kita melakukan persamaan secara acak. analisis regresi , nilai dari Kesalahan Standar di sini cukup tinggi.
5. Pengamatan: Jumlah pengamatan dalam dataset adalah 10 .

Analisis Varians ( ANOVA )

Dalam ANOVA bagian analisis, kita juga melihat beberapa parameter .

1. df: ' derajat kebebasan ' didefinisikan oleh df Nilai dari df ini dia 3 karena kita memiliki 3 jenis variabel independen .
2. SS: SS mengacu pada jumlah kuadrat. Jika Jumlah Sisa dari Persegi jauh lebih kecil daripada Jumlah Total dari Persegi , data Anda akan cocok di dalam garis regresi lebih nyaman. Sisa SS jauh lebih kecil daripada Total SS sehingga kita dapat menduga bahwa data kita mungkin cocok dengan garis regresi dengan cara yang lebih baik
3. MS: MS adalah kuadrat rata-rata. Nilai dari Regresi dan Sisa MS adalah 78 dan 5372210.11 masing-masing.
4. F dan Signifikansi F: Nilai-nilai ini menentukan keandalan dari analisis regresi Jika Signifikansi F kurang dari 05 , yang beberapa Jika tidak, Anda mungkin perlu mengubah analisis regresi Anda. variabel independen Dalam dataset kami, nilai dari Signifikansi F adalah 0.01 yang bagus untuk analisis.

Keluaran Analisis Regresi

Di sini, saya akan membahas output dari Analisis Regresi .

1. Koefisien dan Lainnya

Pada bagian ini, kita mendapatkan nilai dari koefisien untuk variabel independen- Max. Kecepatan , Kekuatan Puncak dan Rentang Kita juga bisa menemukan informasi berikut untuk masing-masing koefisien : nya Kesalahan Standar , t Stat , P-value dan parameter lainnya.

2. Sisa Output

The Nilai Sisa membantu kita untuk memahami seberapa besar harga yang diprediksi menyimpang dari nilai aktualnya dan standar nilai dari residual yang bisa diterima.

Cara prediksi oleh analisis regresi diberikan di bawah ini.

Katakanlah, kita ingin memprediksi harga dari mobil pertama sesuai dengan variabel independen . variabel independen adalah Kecepatan Maksimum , Kekuatan Puncak dan Rentang yang nilainya adalah 110 mil per jam , 600 tenaga kuda dan 130 mil masing-masing. koefisien regresi adalah 245.43 , 38.19 dan 94.38 . nilai intersep y adalah -50885.73 Jadi harga yang diprediksi adalah 245.43*110+38.19*600+94.38*130-50885.73≈11295 .

Menurut dataset artikel ini, jika Anda ingin memprediksi harga yang memiliki kecepatan maksimum dari x mph , daya puncak dari y hp dan rentang dari z mil , harga yang diprediksi adalah 245.43*x+38.19*y+94.38*z .

Baca selengkapnya: Bagaimana Menginterpretasikan Hasil Regresi Berganda di Excel

Menggunakan Grafik untuk Memahami Regresi Linier Berganda di Excel

Jika Anda ingin memvisualisasikan garis regresi data Anda, mari kita lakukan prosedur di bawah ini.

Langkah-langkah:

• Pertama, dari Data tab>> Pergi ke Analisis Data
• A Analisis Data kotak dialog akan muncul kemudian pilih Regresi .
• Terakhir, klik OK .

Lain-lain kotak dialog dari Regresi akan muncul.

• Pilih Sisa dan Plot Kesesuaian Garis .
• Klik OK .

Setelah itu, Anda akan melihat grafik garis regresi cocok menurut Kecepatan Maksimum , Kekuatan Puncak dan Rentang dalam lembar baru beserta analisisnya.

Di bawah sini, ini mewakili kesesuaian garis menurut Kecepatan Maksimum .

Dan gambar berikut menunjukkan kesesuaian garis menurut Kekuatan Puncak .

Gambar di bawah ini mewakili kesesuaian garis menurut Rentang .

Silakan unduh buku kerja dan lihat plot untuk pemahaman yang lebih baik.

Baca selengkapnya: Bagaimana Melakukan Regresi Linier di Excel (4 Cara Sederhana)

Bagian Latihan

Di sini, saya memberi Anda dataset artikel ini sehingga Anda dapat menganalisis regresi linier berganda Anda sendiri.

Kesimpulan

Cukuplah untuk mengatakan, artikel ini akan membantu Anda memahami cara melakukan analisis regresi berganda Jika Anda memiliki ide atau umpan balik mengenai artikel ini, silakan bagikan di kotak komentar. Ini akan membantu saya memperkaya artikel saya yang akan datang.