Бізде екі түрлі көзден алынған екі айнымалыдан деректер болған кезде және олардың арасында байланыс орнатқымыз келгенде регрессиялық талдау қолданамыз. Регрессиялық талдау бізге ықтимал нәтижелерді болжауға мүмкіндік беретін сызықтық модельді ұсынады. Белгілі себептерге байланысты болжамды және нақты мәндер арасында кейбір айырмашылықтар болады. Нәтижесінде біз стандартты қатені регрессия үлгісі арқылы есептейміз, бұл болжамды және нақты мәндер арасындағы орташа қателік. Бұл оқулықта біз сізге Excel бағдарламасында регрессиялық талдаудың стандартты қатесін қалай есептеу керектігін көрсетеміз.

Тәжірибе жұмыс кітабын жүктеп алу

Осы жаттығу жұмыс кітабын жүктеп алыңыз. осы мақаланы оқу.

Excel бағдарламасындағы регрессияның стандартты қатесін есептеудің 4 қарапайым қадамы

Сізде бар делік. тәуелсіз айнымалысы ( X ) және тәуелді айнымалысы ( Y ) бар деректер жиыны. Көріп отырғаныңыздай, олардың маңызды қарым-қатынасы жоқ. Бірақ біз біреуін салғымыз келеді. Нәтижесінде, екеуінің арасында сызықтық қатынас құру үшін Регрессиялық талдау қолданамыз. Біз екі айнымалының арасындағы стандартты қатені регрессиялық талдау арқылы есептейміз. Оны түсіндіруге көмектесу үшін мақаланың екінші жартысында регрессия үлгісінің кейбір параметрлерін қарастырамыз.

1-қадам: Деректерді талдау пәрменін қолдануРегрессия үлгісін жасау

• Біріншіден, Деректер қойындысына өтіп, Деректерді талдау түймесін басыңыз. пәрмені.

• Деректерді талдау тізім жолағынан таңдаңыз. Регрессия опциясы.
• Одан кейін Жарайды түймесін басыңыз.

2-қадам: Регрессия өрісіне кіріс және шығыс ауқымын енгізіңіз

• Кіріс Y диапазоны үшін C4:C13 ауқымын таңдаңыз. тақырыбы бар.
• Белгілер құсбелгісін басыңыз.

• Кіріс X диапазоны үшін B4:B13 ауқымын таңдаңыз.

• Нәтижені қалаған жерде алу үшін Шығыс ауқымы үшін кез келген ұяшықты ( B16 ) таңдаңыз. .
• Соңында Жарайды түймесін басыңыз.

Толығырақ: Excel бағдарламасындағы пропорцияның стандартты қатесін қалай есептеу керек (оңай қадамдармен)

3-қадам: Стандартты қатені табыңыз

• регрессиялық талдау, мәнін алуға болады стандартты қате ( 3156471 ).

Толығырақ: Қалай Excel бағдарламасында қалдық стандартты қатені табу үшін (2 оңай әдіс)

4-қадам: Регрессия үлгісі диаграммасын салу

• Біріншіден, Кірістіру <түймесін басыңыз. 9> қойындысы.
• Диаграммалар тобынан Шашырау диаграммасын таңдаңыз.

• Тышқанның оң жақ түймешігімен бірінің үстінен басыңыз.ұпайлар.
• Опциялардан Тренд сызығын қосу опциясын таңдаңыз.

• Сондықтан, сіздің регрессиялық талдау диаграммасы төменде көрсетілген сурет ретінде салынады.

• <> көрсету үшін 8> регрессиялық талдау теңдеуі үшін Пішім тренд сызығынан Диаграммада теңдеуді көрсету опциясын басыңыз.

• Нәтижесінде регрессиялық талдаудың теңдеуі ( y = 1,0844x + 107,21 ) диаграммада пайда болады.

Ескертпелер:

Болжамды мәндер мен нақты мән арасындағы айырмашылықты есептей аласыз. регрессиялық талдау теңдеуіндегі мәндер.

Қадамдар:

• Регрессиялық талдау теңдеуін көрсету үшін формуланы теріңіз.

• Сондықтан сіз бірінші болжамды мәнді аласыз ( 129,9824 ), нақты мәннен айырмашылығы бар ( 133 ).

• <1 пайдаланыңыз> Автотолтыру құралы бағанды ​​автоматты толтыру үшін D .

• Қатені есептеу үшін келесі формуланы теріңіз. шегеріңіз.

• Соңында, бағанды ​​автоматты толтыру E қате мәндерін табу үшін.

Толығырақ: Регрессия көлбеуінің стандартты қатесін қалай есептеу керек Excel

Excel бағдарламасындағы регрессиялық талдауды түсіндіру

1. Стандартты қате

Регрессиялық талдау теңдеуінен болжамды және нақты мәндер арасында әрқашан айырмашылық немесе қате бар екенін көреміз. Нәтижесінде біз айырмашылықтардың орташа ауытқуын есептеуіміз керек.

A стандартты қате болжамдық мән мен нақты мән арасындағы орташа қатені білдіреді. Біз мысал регрессия үлгісінде стандартты қате ретінде 8.3156471 таптық. Бұл болжамды және нақты мәндер арасында айырмашылық бар екенін көрсетеді, ол стандартты қатеден ( 15,7464 ) үлкен немесе мәнінен аз болуы мүмкін. стандартты қате ( 4.0048 ). Дегенмен, біздің орташа қателік 8.3156471 болады, бұл стандартты қате .

Нәтижесінде модельдің мақсаты стандартты қатені азайту болып табылады. төмен стандартты қате, соғұрлым дәл модель.

2. Коэффиценттер

Регрессия коэффициенті белгісіз мәндердің жауаптары. Регрессия теңдеуінде ( y = 1,0844x + 107,21 ), 1,0844 - коэффицент , x болжаушы тәуелсіз айнымалы, 107,21 тұрақты, ал y x үшін жауап мәні.

• A оң коэффициент болжалады коэффициент неғұрлым жоғары болса, жауап соғұрлым жоғары боладыайнымалы. Ол пропорционалды байланысты көрсетеді.
• А теріс коэффициент коэффициент неғұрлым жоғары болса, жауап мәндері соғұрлым төмен болатынын болжайды. Ол пропорционалды емес қатынасты көрсетеді.

3. P-мәндері

Регрессиялық талдауда p- мәндер және коэффициенттер сіздің үлгідегі корреляциялардың статистикалық тұрғыдан маңызды екенін және бұл қатынастардың қандай екенін хабарлау үшін ынтымақтасады. Тәуелсіз айнымалының тәуелді айнымалымен байланысы жоқ деген нөлдік гипотеза әрбір тәуелсіз айнымалы үшін p-мәні арқылы тексеріледі. Егер корреляция болмаса, тәуелсіз айнымалыдағы өзгерістер мен тәуелді айнымалыдағы вариациялар арасында ешқандай байланыс болмайды.

• Сіздің үлгі деректеріңіз мүмкіндік үшін нөлдік гипотезаны бұрмалау үшін жеткілікті қолдау көрсетеді. егер айнымалы үшін p-мәні мәнділік шегінен аз болса, толық жиынтық. Сіздің дәлелдеріңіз нөлдік емес корреляция ұғымын қолдайды. Популяция деңгейінде тәуелсіз айнымалының өзгерістері тәуелді айнымалының өзгеруімен байланысты.
• А p-мәні маңыздылық деңгейінен үлкен, екі жағынан да , үлгіңізде нөлдік емес корреляция бар екенін анықтау үшін жеткіліксіз дәлел болатындығын көрсетеді.

Себебі олардың p-мәндері ( 5.787E-06 , 1.3E-06 ) аз маңызды мәнге ( 5.787E-06 ) қарағанда, Тәуелсіз айнымалы (X) және Кесу статистикалық маңызды , регрессияның шығыс мысалында көрсетілген.

4. R-квадрат мәндері

Сызықтық регрессия үлгілері үшін R-шаршы толықтық өлшемі болып табылады. Бұл қатынас тәуелді айнымалыдағы дисперсия пайызын көрсетеді, бұл тәуелсіз факторлар бірге алынғанда есепке алынады. Ыңғайлы 0–100 пайыздық шкалада R-шаршы үлгі мен тәуелді айнымалы арасындағы байланыстың күшті сандық мәнін көрсетеді.

R2 мәні регрессия үлгісінің деректеріңізге қаншалықты сәйкес келетінінің өлшемі болып табылады. неғұрлым сан , үлгісі соғұрлым жақсы орындалады.

Қорытынды

Бұл мақала сізге пайдалы болды деп үміттенемін. Excel бағдарламасында регрессияның стандартты қатесін есептеу туралы оқулық. Осы процедуралардың барлығын үйреніп, деректер жиыныңызға қолдану керек. Тәжірибе жұмыс дәптерін қарап шығыңыз және осы дағдыларды сынап көріңіз. Сіздердің құнды қолдауларыңыздың арқасында біз осындай оқулықтар жасауды жалғастырамыз.

Сұрақтарыңыз болса, бізге хабарласыңыз. Сондай-ақ төмендегі бөлімге пікірлеріңізді қалдырыңыз.

Біз, Exceldemy Командасы, әрқашан сіздің сұрақтарыңызға жауап береміз.

Бізбен бірге болыңыз және оқуды жалғастырыңыз.