Мақала сізге Excel-де бірнеше регрессия талдауын жасаудың кейбір негізгі әдістерін көрсетеді. Бұл статистика саласындағы өте маңызды тақырып. Бұл бір немесе бірнеше тәуелді айнымалыларға қатысты тәуелді айнымалыны болжауға көмектеседі.

Деректер жиынында бізде кейбір көліктер туралы кейбір ақпарат бар: олардың атаулары , бағалары , максималды жылдамдықтар сағатына миль , қозғалтқыш шығара алатын ең жоғары қуат және олар толтырусыз жүре алатын ең үлкен диапазон қашықтық олардың танкі.

Тәжірибелік жұмыс кітабын жүктеп алу

Көптік дегеніміз не Регрессия?

Бірнеше регрессия - бұл тәуелді айнымалы және бірнеше тәуелсіз айнымалылар арасындағы байланысты талдауға болатын статистикалық процесс. регрессия мақсаты - сәйкес тәуелсіз айнымалыларға қатысты тәуелді айнымалылардың табиғатын болжау.

Көп регрессиялық талдауды орындауға арналған 2 қадам Excel бағдарламасында

1-қадам: Деректерді талдау қойындысын қосу

Деректер қойындысында Деректерді талдау жоқ әдепкі бойынша таспа. Мұны белсендіру үшін төмендегі процедураны орындаңыз.

• Алдымен Файл >> Параметрлер

бөліміне өтіңіз.

• Одан кейін Қосымшалар >> Excel қондырмаларын таңдаңыз. >> Өту

• Қосу ішіндегі Талдау құралдары жинағы белгісін қойыңыз -in қол жетімді: бөлімі және OK түймесін басыңыз.

Осыдан кейін Деректерді талдау таспасы Деректер қойындысында пайда болады.

2-қадам: Excel бағдарламасында бірнеше регрессия талдауын жасау

Мұнда мен сізге көп регрессияны талдау жолын көрсетемін.

• Деректер қойындысынан >> Деректерді талдау
• диалогтық терезе таңдаңыз Регрессия және Жарайды түймесін басыңыз.

Регрессия диалогтық терезесі пайда болады.

• Біз автомобильді бағасын сәйкес болжаймыз. олардың максималды жылдамдығы , ең жоғары қуаты және диапазоны .
• тәуелді айнымалылардың диапазоны таңдаңыз ( Енгізу Y диапазоны ). Менің жағдайда бұл C4:C14 .
• Осыдан кейін тәуелсіз айнымалы мәндердің диапазонын таңдаңыз ( X диапазонын енгізу ). Менің жағдайда бұл D4:F14 .
• Жапсырмалар құсбелгісін қойып, Шығыс параметрлері<2 ішінен Жаңа жұмыс парағы қабаты: параметрін таңдаңыз>. Ағымдағы парақта регрессия талдауы қажет болса, Шығыс ауқымында

Егер сіз әрі қарай талдау жасағыңыз келсе, Қалдықтар опциясын таңдай аласыз.

• Осыдан кейін сіз жаңа парақта регрессия талдауын қараңыз. пішімдеу талдау өзіңізге ыңғайлы.

Осылайша Excel бағдарламасында көп регрессиялық талдауды орындауға болады.

Ұқсас көрсеткіштер

• Excel бағдарламасында қарапайым сызықтық регрессияны қалай жасауға болады (4 қарапайым әдіс)
• Қалай түсіндіру керек Excel бағдарламасындағы регрессия нәтижелері (Егжей-тегжейлі талдау)

Excel бағдарламасындағы бірнеше регрессия талдауы туралы қысқаша талқылау

регрессия талдауы белгілі бір параметрлердің бірнеше мәндерін қалдырады . Олардың нені білдіретінін көрейік.

Регрессия статистикасы

Регрессия статистикасы бөлімінде біз кейбір параметрлердің мәндерін көреміз.

1. Бірнеше R: Бұл айнымалылар арасындағы сызықтық байланыстың қаншалықты күшті екенін анықтайтын Корреляция коэффициентіне жатады. Осы коэффицент үшін мәндер ауқымы (-1, 1) болып табылады. Қарым-қатынастың күші Есептік R абсолютті мәніне пропорционалды.
2. R шаршы: Қаншалықты жақсы екенін анықтау үшін басқа Коэффицент . регрессия сызығы сәйкес болады. Ол сонымен қатар регрессия сызығына қанша нүкте түсетінін көрсетеді. Бұл мысалда R 2 мәні 86 болып табылады, бұл жақсы. Бұл деректердің 86% көп регрессия сызығына сәйкес келетінін білдіреді.
3. Түзетілген R квадраты: Бұл түзетілген R квадраты үлгідегі тәуелсіз айнымалылар үшін мән. Ол үшін қолайлы көп регрессиялық талдау және біздің деректеріміз үшін. Мұнда Түзетілген R квадраты мәні 79 болып табылады.
4. Стандартты қате: Бұл регрессия қаншалықты жетілгенін анықтайды теңдеу болады. Біз кездейсоқ регрессиялық талдау жасап жатқандықтан, Стандартты қате мәні өте жоғары.
5. Бақылаулар: Байқаулар саны деректер жинағы 10 .

Дисперсияны талдау ( ANOVA )

ANOVA талдау бөлімінде біз басқа да параметрлерді көреміз.

1. df: ' еркіндік дәрежелері ' df арқылы анықталады. df мұндағы мәні 3 себебі бізде 3 тәуелсіз айнымалылар түрі бар.
2. SS : SS квадраттардың қосындысын білдіреді. Квадраттың Қалдық қосындысы Квадрат Жалпы қосындысынан әлдеқайда аз болса, деректеріңіз ішіне сәйкес келеді. регрессия сызығы ыңғайлырақ. Мұнда Қалдық SS Жалпы SS мәнінен әлдеқайда аз, сондықтан деректеріміз регрессия сызығына жақсырақ
сәйкес келуі мүмкін деп болжауға болады.
3. MS: MS - орташа квадрат. Регрессия және Қалдық MS мәні сәйкесінше 78 және 5372210.11 .
4. F және Маңыздылығы F: Бұл мәндер регрессиялық талдау сенімділігін анықтайды. Егер Маңыздылығы F 05 мәнінен аз болса, көп регрессиялық талдау қолдануға жарамды. Әйтпесе, тәуелсіз айнымалыны өзгерту қажет болуы мүмкін. Біздің деректер жинағында Маңыздылық F мәні 0,01 болды, бұл талдау үшін жақсы.

Регрессия талдауының нәтижесі

Осы жерде мен Регрессиялық талдау нәтижесін талқылаймын.

1. Коэффициенттер және басқалар

Бұл бөлімде , тәуелсіз айнымалылар үшін коэффициенттер мәнін аламыз- Макс. Жылдамдық , Шың қуат және Диапазон . Сондай-ақ әрбір коэффицент үшін келесі ақпаратты таба аламыз: оның Стандартты қатесі , t Stat , P-мәні және басқа параметрлер.

2. Қалдық шығыс

Қалдық мәндер бізге болжамды бағаның нақты мәнінен және стандартынан қаншалықты ауытқығанын түсінуге көмектеседі. 2>қабылданатын қалдықтардың мәні.

регрессиялық талдау жұмыстары төменде келтірілген.

Айталық, біз бірінші автомобильдің бағасын оның тәуелсіз айнымалыларына сәйкес болжағымыз келеді. тәуелсіз айнымалылар Макс. Жылдамдық , Шың қуат және Диапазон мәндері сағатына 110 миль , 600 ат күші және 130 миль , тиісінше. Сәйкес регрессия коэффициенттері 245,43 , 38,19 және 94,38 . y кесу мәні -50885,73 . Сонымен болжамды баға 245,43*110+38,19*600+94,38*130-50885,73≈11295 болады.

Осы мақаланың деректер жинағына сәйкес, егер сіз автокөліктің < бағасы оның максималды жылдамдығы x миль , ең жоғары қуаты y а.к. және диапазон z миль , болжамды баға 245,43*x+38,19*y+94,38*z болады.

Толығырақ: Excel бағдарламасында бірнеше регрессия нәтижелерін қалай түсіндіруге болады

Excel бағдарламасында бірнеше сызықтық регрессияны түсіну үшін сызбаны пайдалану

Егер сіз регрессия сызығын көргіңіз келсе деректеріңіз үшін төмендегі процедураны орындаймыз.

Қадамдар:

• Біріншіден, Деректер қойындысынан >> Деректерді талдау
• Деректерді талдау диалогтық терезесі пайда болады, содан кейін Регрессия таңдаңыз.
• Соңында түймесін басыңыз>Жарайды .

Тағы диалогтық терезе Регрессия пайда болады.

• Қалдық және Line Fit Plots таңдаңыз.
• OK түймесін басыңыз.

Осыдан кейін регрессия сызығы Макс. мәніне сәйкес сәйкес келетін графигін көресіз. Жылдамдық , Шың қуат және Диапазон жаңа парақта талдаумен бірге.

Төменде ол Макс. мәніне сәйкес сызық сәйкестігін көрсетеді. Жылдамдық .

Және келесі суретте Шың қуат сәйкес сызық сәйкестігі көрсетілген.

Төмендесурет диапазонға сәйкес сызық сәйкестігін көрсетеді.

Жұмыс кітабын жүктеп алып, сюжеттерді қараңыз. жақсырақ түсіну үшін.

Толығырақ: Excel бағдарламасында сызықтық регрессияны қалай жасауға болады (4 қарапайым әдіс)

Тәжірибе бөлімі

Міне, мен сізге осы мақаланың деректер жинағын ұсынып отырмын, сонда сіз көп сызықтық регрессияны өзіңіз талдай аласыз.

Қорытынды

Бұл мақала Excel бағдарламасында көп регрессиялық талдауды қалай жасау керектігін түсінуге көмектеседі және бұл параметрлердің қысқаша сипаттамасы. Егер сізде осы мақалаға қатысты идеяларыңыз немесе пікірлеріңіз болса, оларды түсініктеме жолағында бөлісіңіз. Бұл менің алдағы мақалаларымды толықтыруға көмектеседі.