Straipsnyje bus parodyti keli pagrindiniai metodai, kaip tai padaryti. daugialypė regresinė analizė programoje "Excel . tai labai svarbi tema statistikos srityje. ji padeda mums prognozuoti priklausomą kintamąjį, susijusį su vienu ar keliais priklausomais kintamaisiais.

Duomenų rinkinyje turime informacijos apie kai kuriuos automobilius: jų pavadinimai , kainos , didžiausi greičiai svetainėje mylios per valandą . didžiausia galia jų variklis gali išvystyti, o didžiausia diapazonas atstumą, kurį jie gali nuvažiuoti nepapildę degalų bako.

Atsisiųsti praktikos sąsiuvinį

Kas yra daugialypė regresija?

Daugialypė regresija yra statistinis procesas, kuriuo galime analizuoti ryšį tarp priklausomas kintamasis ir keletas nepriklausomi kintamieji . Tikslas regresija yra nuspėti, kokio pobūdžio priklausomi kintamieji atsižvelgiant į atitinkamą nepriklausomi kintamieji .

2 žingsniai, kaip atlikti daugialypę regresinę analizę programoje "Excel

1 žingsnis: įjunkite skirtuką Duomenų analizė

Svetainė Duomenų skirtukas nėra Duomenų analizė juostą pagal numatytuosius nustatymus. Jei norite tai aktyvuoti, atlikite toliau nurodytą procedūrą.

• Pirmiausia eikite į Failas >> Parinktys

• Tada pasirinkite Papildiniai >> "Excel" papildiniai >> Eikite į

• Patikrinkite Analizės įrankių paketas į Galimi priedai: ir spustelėkite GERAI .

Po to Duomenų analizės juosta bus rodomas Duomenų skirtukas .

2 žingsnis: daugialypės regresijos analizės kūrimas "Excel" programoje

Čia parodysiu, kaip analizuoti daugialypė regresija .

• Iš Duomenys skirtukas>> pasirinkite Duomenų analizė
• A dialogo langas bus rodomi pasirinkti Regresija ir spustelėkite GERAI .

A Regresija bus rodomas dialogo langas.

• Prognozuosime automobilį kaina pagal jų didžiausias greitis , didžiausia galia ir diapazonas .
• Pasirinkite diapazonas iš priklausomi kintamieji ( Įvesties Y diapazonas ). Mano atveju tai C4:C14 .
• Po to pasirinkite diapazonas iš nepriklausomi kintamieji ( Įvesties X diapazonas ). Mano atveju tai D4:F14 .
• Patikrinkite Etiketės ir pasirinkite Naujas darbalapis Ply: į Išvesties parinktys Jei norite, kad jūsų regresinė analizė dabartiniame lape įrašykite nuorodą į ląstelę, kurioje norite pradėti analizė į Išėjimo diapazonas

Galite pasirinkti Likučiai jei norite toliau analizė .

• Po to pamatysite regresinė analizė į naujas lapas . suformatuoti analizė kaip jums patogiau.

Taigi galite daryti daugialypė regresinė analizė "Excel" programoje.

Panašūs skaitiniai

• Kaip atlikti paprastą tiesinę regresiją "Excel" programa (4 paprasti metodai)
• Kaip interpretuoti regresijos rezultatus programoje "Excel" (išsami analizė)

Trumpa diskusija apie daugialypės regresijos analizę programoje "Excel

Svetainė regresinė analizė palieka keletą tam tikrų parametrų reikšmių. Pažiūrėkime, ką jos reiškia.

Regresijos statistika

Į Regresijos statistika dalyje matome kai kurių parametrų vertes.

1. Keli R: Tai reiškia, kad Koreliacijos koeficientas kuris nustato, koks stiprus yra tiesinis ryšys tarp kintamųjų. koeficientas yra (-1, 1). Ryšio stiprumas proporcingas absoliučiajai vertei Keli R .
2. R kvadratas: Tai dar vienas Koeficientas nustatyti, kaip gerai regresijos linija Taip pat parodo, kiek taškų patenka į regresijos tiesę. Šiame pavyzdyje reikšmė R 2 yra . 86 Tai reiškia, kad 86% duomenų atitiks daugialypės regresijos linija .
3. Pakoreguotas R kvadratas: Tai yra pakoreguotas R kvadratas vertė nepriklausomi kintamieji modelyje. Jis tinka daugialypė regresinė analizė ir taip pat mūsų duomenims. Čia vertė Pakoreguotas R kvadratas yra . 79 .
4. Standartinė paklaida: Tai lemia, kaip puikiai jūsų regresija lygtis bus. Kadangi mes darome atsitiktinį regresinė analizė , vertė Standartinė paklaida čia yra gana didelis.
5. Pastebėjimai: Stebėjimų skaičius duomenų rinkinyje yra 10 .

Skirtumų analizė ( ANOVA )

Į ANOVA analizės skyriuje, taip pat matome keletą kitų parametrai .

1. df: laisvės laipsniai ' apibrėžiamas pagal df . df čia yra 3 nes mes turime 3 tipų nepriklausomi kintamieji .
2. SS: SS reiškia kvadratų sumą. Jei Likutinė suma iš Kvadratinis yra daug mažesnis už Bendra suma iš Kvadratinis , jūsų duomenys tilps į regresijos linija patogiau. Čia Likutinė SS yra daug mažesnis nei Iš viso SS , todėl galime daryti prielaidą, kad mūsų duomenys gali atitikti regresijos linija geriau
3. VN: VN yra kvadratinis vidurkis. Regresija ir Likutis MS yra 78 ir 5372210.11 atitinkamai.
4. F ir Reikšmė F: Šios vertės lemia patikimumą regresinė analizė Jei Reikšmė F yra mažesnis nei 05 . kelios regresinę analizę galima naudoti. Priešingu atveju gali tekti keisti nepriklausomas kintamasis Mūsų duomenų rinkinyje vertė Reikšmė F yra . 0.01 tai naudinga analizei.

Regresinės analizės rezultatai

Čia aptarsiu Regresinė analizė .

1. Koeficientai ir kiti

Šiame skyriuje gauname vertę koeficientai už nepriklausomi kintamieji - didžiausias greitis , Didžiausia galia ir Diapazonas . Taip pat galime rasti šią informaciją apie kiekvieną koeficientas : jos Standartinė paklaida , t Statistika , P-vertė ir kitus parametrus.

2. Likutinė produkcija

Svetainė Likutinės vertės padėti mums suprasti, kiek prognozuojama kaina nukrypsta nuo tikrosios vertės, o standartas vertė likučiai tai būtų priimtina.

Būdas, kaip prognozė pagal regresinė analizė pateikiama toliau.

Tarkime, norime nuspėti kaina pirmojo automobilio pagal jo nepriklausomi kintamieji . nepriklausomi kintamieji yra Didžiausias greitis , Didžiausia galia ir Diapazonas kurių vertės yra 110 mylių per valandą , 600 arklio galių ir 130 mylių Atitinkamai. regresijos koeficientai yra 245.43 , 38.19 ir 94.38 . y intercepcijos vertė yra . -50885.73 . Taigi prognozuojama kaina bus 245.43*110+38.19*600+94.38*130-50885.73≈11295 .

Remiantis šio straipsnio duomenų rinkiniu, jei norite nuspėti automobilio kaina kuris turi didžiausias greitis iš x mph , didžiausia galia iš y hp ir diapazonas iš z mylios , prognozuojama kaina bus 245.43*x+38.19*y+94.38*z .

Skaityti daugiau: Kaip interpretuoti daugialypės regresijos rezultatus programoje "Excel

Grafiko naudojimas siekiant suprasti daugialypę tiesinę regresiją programoje "Excel

Jei norite vizualizuoti regresijos linija duomenų, atlikime toliau pateiktą procedūrą.

Žingsniai:

• Pirma, iš Duomenys skirtukas>> Eiti į Duomenų analizė
• A Duomenų analizė bus rodomas dialogo langas, tada pasirinkite Regresija .
• Galiausiai spustelėkite GERAI .

Kitas dialogo langas iš Regresija pasirodys.

• Pasirinkite Likutis ir Linijos atitikimo sklypai .
• Spustelėkite GERAI .

Po to pamatysite grafiką regresijos tiesė atitinka pagal Didžiausias greitis , Didžiausia galia ir Diapazonas į naujas lapas kartu su analize.

Žemiau čia jis reiškia linijos atitikimas pagal Didžiausias greitis .

Toliau pateiktame paveikslėlyje parodyta linijos atitikimas pagal Didžiausia galia .

Toliau pateiktame paveikslėlyje pavaizduotas linijos atitikimas pagal Diapazonas .

Atsisiųskite sąsiuvinį ir žr. sklypai kad geriau suprastumėte.

Skaityti daugiau: Kaip atlikti linijinę regresiją programoje "Excel" (4 paprasti būdai)

Praktikos skyrius

Pateikiu jums šio straipsnio duomenų rinkinį, kad galėtumėte analizuoti daugialypė tiesinė regresija savarankiškai.

Išvada

Pakanka pasakyti, kad šis straipsnis padės jums suprasti, kaip tai padaryti. daugialypė regresinė analizė programoje "Excel" ir tai yra trumpas parametrų aprašymas. Jei turite kokių nors idėjų ar atsiliepimų apie šį straipsnį, pasidalykite jais komentarų laukelyje. Tai padės man praturtinti būsimus straipsnius.