を行うための基本的な方法を紹介する記事です。 エクセルによる重回帰分析 これは統計学の分野では非常に重要なテーマであり、1つまたは複数の従属変数に関する従属変数を予測するのに役立つ。

データセットには、いくつかの車に関する情報が含まれている。 人名 , 諸費用 , 最高速度 において マイル毎時 は、その ピークパワー そのエンジンが出せる最大値と レンジ 無充填で走行できる距離のことです。

練習用ワークブックをダウンロードする

重回帰とは？

重回帰 という関係を分析する統計処理です。 従属変数 および複数の 独立変数 の目的 たいこう の性質を予測することです。 従属変数 に対して、対応する 独立変数 .

Excelで重回帰分析を行うための2つのステップ

ステップ-1：「データ分析」タブを有効にする

があります。 データタブ が含まれていません。 データ分析 リボンを有効にするには、以下の手順で行います。

• まず、次のサイトにアクセスします。 ファイル >> オプション

• 次に、以下を選択します。 アドイン >> エクセルアドイン >> 行く

• チェック 解析ツールパック において アドインを利用できます。 セクションをクリックし よっしゃー .

その後 データ解析リボン が表示されます。 データタブ .

Step- 2: 重回帰分析をExcelで作成する。

ここでは、その分析方法を紹介します。 重回帰 .

• より データ タブ＆gt;＆gt; 選択 データ分析
• A ダイアログボックス を選択すると表示されます。 リグレッション をクリックします。 よっしゃー .

A リグレッション のダイアログボックスが表示されます。

• クルマを予測する 価格 に従って 最高速度 , ピークパワー と レンジ .
• を選択します。 レンジ の 従属変数 ( 入力Yレンジ ) 私の場合、それは C4:C14 .
• その後 レンジ の 独立変数 ( 入力X範囲 ) 私の場合、それは D4:F14 .
• チェック ラベル を選択し 新しいワークシートPly。 において 出力オプション もし、あなたが 回帰分析 を開始したいセル参照を現在のシートに置きます。 分析 において 出力範囲

を選択することができます。 残差 よろしければ 分析 .

• その後 回帰分析 における 新紙 .フォーマット 分析 は、お客様のご都合に合わせます。

このように、あなたができることは 重回帰分析 をExcelで表示します。

類似の読み物

• エクセルで簡単な線形回帰を行う方法（4つの簡単な方法）
• Excelで回帰結果を解釈する方法（詳細分析）

Excelによる重回帰分析についての簡単な考察

があります。 回帰分析 は、あるパラメータの値をいくつか残しています。 その意味するところをみてみましょう。

回帰統計学

での 回帰統計学 の部分には、いくつかのパラメータの値が表示されます。

1. マルチプルR。 を指します。 相関係数 は、変数間の線形関係の強さを決定する。 この値の範囲は、以下の通りである。 係数 の絶対値に比例して強くなる。 マルチプルR .
2. Rスクエア それは、別の 係数 がどの程度のものかを判断するために 回帰線 また、回帰線上に何点乗るかも表示されます。 この例では R 2 でございます 86 ということを意味しています。 86% に適合することになる。 重回帰線 .
3. 調整後R二乗。 これは 修正R2乗 の値を指定します。 独立変数 に適しています。 重回帰分析 というように、今回のデータでは 調整後R二乗 でございます 79 .
4. 標準誤差。 これは、あなたの完璧さを決定します。 たいこう という式になります。 回帰分析 の値です。 標準誤差 は、かなり高い。
5. 観察結果 データセットのオブザベーションの数は 10 .

分散分析 ( 分散分析 )

での 分散分析 分析セクションで、他のいくつかの パラメータ .

1. df: その『。 自由度 ' は次のように定義されます。 デフ の値です。 デフ これは 3 があるため 3 類型 独立変数 .
2. SS: SS は二乗和を意味します。 残差和 の 正方形 よりもはるかに小さい。 総和 の 正方形 に収まります。 回帰線 より便利になりました。 残差SS よりもはるかに小さいです。 SS合計 に収まるのではないかと推測されます。 回帰線 いいかげんにしろ
3. MS：エムエス は二乗平均値である。 リグレッション と 残量 MSは 78 と 5372210.11 を、それぞれご紹介します。
4. F と シグニチャF。 これらの値により、信頼性が決定されます。 回帰分析 もし 有意差 F よりも小さい 05 は、その 複数 回帰分析の使用に適しています。 そうでない場合は、以下のように変更する必要があります。 独立変数 このデータセットでは 有意差 F でございます 0.01 というのは、分析に適しているからです。

回帰分析出力

ここでは、その出力について 回帰分析 .

1. 係数・その他

の値を取得します。 係数 に対して 独立変数- 最大速度 , ピークパワー と レンジ .また、それぞれについて、以下の情報を得ることができます。 係数 : その 標準誤差 , Tスタット , P値 などのパラメータがあります。

2. 残量出力

があります。 残差値 を理解するのに役立ちます。 よていかかく が実際の値から乖離し 標準 価値 残滓 ということであれば、許容範囲内だと思います。

による予測の仕方 回帰分析 の作品は以下の通りです。

を予測したいとします。 価格 に応じて、1台目の車の 独立変数 . 独立変数 は 最大速度 , ピークパワー と レンジ であり、その値は 110マイル/時 , 600馬力 と 130マイル それぞれ、対応する かいきゅうどけいすう アール 245.43 , 38.19 と 94.38 . Y切片の値 でございます -50885.73 そのため、予測される価格は 245.43*110+38.19*600+94.38*130-50885.73≈11295 .

この記事のデータセットによると、もし、自動車の 価格 を有するものである。 最高速度 の xmph , ピークパワー の y馬力 と レンジ の Zマイル の場合、予測される価格は 245.43*x+38.19*y+94.38*z .

続きを読む Excelで重回帰の結果を解釈する方法

Excelで重回帰を理解するためのグラフの使い方

を可視化したい場合 回帰線 を、以下の手順で行ってください。

ステップス

• まず、から。 データ tab>> に移動します。 データ分析
• A データ分析 を選択すると、ダイアログボックスが表示されます。 リグレッション .
• 最後に よっしゃー .

別の ダイアログボックス の リグレッション が表示されます。

• 選択 残量 と ラインフィットプロット .
• クリック よっしゃー .

その後、グラフの 回帰線は にしたがって 最大速度 , ピークパワー と レンジ における 新紙 を、分析とともに紹介します。

ここより下は、以下を表します。 ラインフィット にしたがって 最大速度 .

そして、次の画像は ラインフィット にしたがって ピークパワー .

下の写真は、その様子を表したものです。 ラインフィット にしたがって 範囲 .

ワークブックをダウンロードしてご覧ください。 プロット をご覧ください。

続きを読む エクセルで線形回帰を行う方法（4つの簡単な方法）

プラクティス部門

ここでは、この記事のデータセットをお渡しして、分析できるようにしています。 じゅうせんかいき を自分の手で

結論

この記事を読めば、どのようにすればいいのかが理解できることでしょう。 重回帰分析 のパラメータを簡単に説明したものです。 この記事に関するアイデアやフィードバックがありましたら、コメント欄で共有してください。 今後の記事を充実させるのに役立ちます。