Бид хоёр өөр эх сурвалжаас авсан хоёр хувьсагчийн өгөгдөлтэй бөгөөд тэдгээрийн хооронд харилцаа тогтоохыг хүссэн үед регрессийн шинжилгээ -г ашигладаг. Регрессийн шинжилгээ нь бидэнд боломжит үр дүнг урьдчилан таамаглах боломжийг олгодог шугаман загварыг өгдөг. Тодорхой шалтгааны улмаас урьдчилан таамагласан болон бодит утгуудын хооронд зарим ялгаа байх болно. Үүний үр дүнд бид стандарт алдаа -г регрессийн загварыг ашиглан тооцоолдог бөгөөд энэ нь таамагласан болон бодит утгуудын хоорондох дундаж алдаа юм. Энэ зааварт бид Excel дээр регрессийн шинжилгээний стандарт алдааг хэрхэн тооцоолохыг танд үзүүлэх болно.

Дадлага хийх ажлын номыг татаж авах

Энэ дасгалын номыг татан авч, дасгал хийж байхдаа дасгал хийж болно. энэ нийтлэлийг уншиж байна.

Excel-ийн регрессийн стандарт алдааг тооцоолох 4 энгийн алхам

Танд байгаа гэж бодъё. бие даасан хувьсагч ( X ) ба хамааралтай хувьсагч ( Y ) бүхий өгөгдлийн багц. Таны харж байгаагаар тэд ямар ч чухал харилцаагүй. Гэхдээ бид нэгийг барихыг хүсч байна. Үүний үр дүнд бид хоёрын хооронд шугаман хамаарлыг бий болгохын тулд Регрессийн шинжилгээ -г ашиглана. Бид хоёр хувьсагчийн хоорондох стандарт алдааг регрессийн шинжилгээ ашиглан тооцоолно. Бид нийтлэлийн хоёрдугаар хагаст регрессийн загварын зарим параметрүүдийг авч үзэх бөгөөд үүнийг тайлбарлахад тань туслах болно.

Алхам 1: Өгөгдлийн шинжилгээний командыг дараахад хэрэглээрэй.Регрессийн загвар үүсгэх

• Эхлээд Өгөгдөл таб руу орж Өгөгдлийн шинжилгээ дээр дарна уу. тушаал.

• Өгөгдлийн шинжилгээ жагсаалтаас -г сонгоно уу. Регресс сонголт.
• Дараа нь OK дээр дарна уу.

Алхам 2: Оролт, гаралтын мужийг регрессийн хайрцагт оруулна уу

• Оролт Y муж -ийн хувьд C4:C13 мужийг сонгоно уу. толгойтой.
• Шошго нүдэн дээр дарна уу.

• B4:B13 мужийг Оролтын X муж -д сонгоно уу.

• Таалагдсан байршилд үр дүнг авахын тулд Гаралтын мужаас дурын нүдийг ( B16 ) сонгоно уу. .
• Эцэст нь OK дарна уу.

Дэлгэрэнгүй унших: Excel дээр пропорцын стандарт алдааг хэрхэн тооцоолох вэ (хялбар алхмаар)

Алхам 3: Стандарт алдааг олох

• регрессийн шинжилгээгээр та утгыг авч болно стандарт алдаа ( 3156471 ).

Дэлгэрэнгүй унших: Хэрхэн Excel-ийн үлдэгдэл стандарт алдааг олохын тулд (2 хялбар арга)

Алхам 4: Регрессийн загварын диаграмыг зурах

• Эхлээд Оруулах <дээр дарна уу. 9> таб.
• Графикууд бүлгээс Тараах диаграмыг сонгоно уу.

• Хулганы баруун товчийг аль нэг дээр дарна уу.оноо.
• Сонголтуудаас Тренд шугам нэмэх сонголтыг сонгоно уу.

• Тиймээс таны регрессийн шинжилгээ диаграммыг доорх зургийн дагуу зурна.

• <-г харуулахын тулд. 8> регрессийн шинжилгээ тэгшитгэлийн Тренд шугамын форматаас Тэгшитгэлийг Диаграм дээр харуулах сонголт дээр дарна уу.

• Үүний үр дүнд регрессийн шинжилгээний тэгшитгэл ( y = 1.0844x + 107.21 ) диаграммд харагдах болно.

Тэмдэглэл:

Та таамагласан болон бодит утгуудын зөрүүг тооцоолж болно. регрессийн шинжилгээний тэгшитгэлийн утгууд.

Алхам:

• Регрессийн шинжилгээний тэгшитгэлийг илэрхийлэх томьёог бичнэ үү.

• Тиймээс та эхний таамагласан утгыг авах болно ( 129.9824 ), бодит утгаас ялгаатай ( 133 ).

• <1-г ашиглана уу> Автоматаар дүүргэх хэрэгсэл баганыг автоматаар дүүргэх D .

• Алдааг тооцоолохын тулд дараах томьёог бичнэ үү. хасах.

• Эцэст нь баганыг автоматаар бөглөх E алдааны утгыг олохын тулд.

Дэлгэрэнгүй унших: Регрессийн налуугийн стандарт алдааг хэрхэн тооцоолох талаар Excel

Excel дэх регрессийн шинжилгээний тайлбар

1. Стандарт алдаа

Бид регрессийн шинжилгээний тэгшитгэлээс урьдчилан таамагласан болон бодит утгуудын хооронд үргэлж зөрүү эсвэл алдаа байдгийг харж болно. Үүний үр дүнд бид ялгаануудын дундаж хазайлтыг тооцоолох ёстой.

А стандарт алдаа таамагласан утга ба бодит утгын хоорондох дундаж алдааг илэрхийлнэ. Бид жишээ регрессийн загвартаа 8.3156471 -г стандарт алдаа гэж нээсэн. Энэ нь таамагласан болон бодит утгуудын хооронд зөрүү байгааг харуулж байгаа бөгөөд энэ нь стандарт алдаа ( 15.7464 ) -ээс их эсвэл -ээс бага байж болно. стандарт алдаа ( 4.0048 ). Гэхдээ бидний дундаж алдаа нь 8.3156471 байх бөгөөд энэ нь стандарт алдаа юм.

Үүний үр дүнд загварын гол зорилго нь стандарт алдааг багасгах явдал юм. бага стандарт алдаа байх тусам загвар нарийвчлалтай болно.

2. Коэффициент

Регрессийн коэффициент нь үл мэдэгдэх утгуудын хариултууд. Регрессийн тэгшитгэлд ( y = 1.0844x + 107.21 ) 1.0844 нь коэффицент байна. , x урьдчилан таамаглагч бие даасан хувьсагч, 107.21 тогтмол, y нь x -ийн хариуны утга.

• А эерэг коэффициент үүнийг урьдчилан таамаглаж байна. коэффициент өндөр байх тусам хариу үйлдэл өндөр байнахувьсагч. Энэ нь пропорциональ харилцааг харуулж байна.
• сөрөг коэффициент нь коэффициент өндөр байх тусам хариуны утгууд бага байна гэж таамаглаж байна. Энэ нь пропорциональ бус харилцааг харуулж байна.

3. P-утга

Регрессийн шинжилгээнд p- утгууд болон коэффициентүүд нь таны загвар дахь корреляци нь статистикийн хувьд хамааралтай эсэх, тэдгээр хамаарал ямар байгааг танд мэдэгдэхийн тулд хамтран ажилладаг. Бие даасан хувьсагч нь хамааралтай хувьсагчтай ямар ч холбоогүй гэсэн тэгш таамаглал -ыг бие даасан хувьсагч бүрийн хувьд p-утга ашиглан шалгана. Хэрэв хамаарал байхгүй бол бие даасан хувьсагчийн өөрчлөлт болон хамааралгүй хувьсагчийн хэлбэлзлийн хооронд ямар ч холбоо байхгүй.

• Таны түүврийн өгөгдөл нь хувьсагчийн тэг таамаглалыг хуурамчлахад хангалттай дэмжлэг үзүүлж байна. Хэрэв хувьсагчийн p-утга нь таны ач холбогдлын босго хэмжээнээс бага байвал бүрэн хүн ам. Таны нотолгоо тэг бус хамаарал гэсэн ойлголтыг баталж байна. Популяцийн түвшинд бие даасан хувьсагчийн өөрчлөлт нь хамааралтай хувьсагчийн өөрчлөлттэй холбоотой байдаг.
• А p-утга ач холбогдлын түвшнээс их аль аль талдаа , таны түүвэрт тэг бус хамаарал байгааг тогтоох хангалтгүй нотолгоо байна гэдгийг харуулж байна.

Учир нь тэдний p-утгууд ( 5.787E-06 , 1.3E-06 ) нь бага байна чухал утгаас ( 5.787E-06 ), Бие даасан хувьсагч (X) болон Тасалгаа нь регрессийн гаралтын жишээнээс харахад статистикийн ач холбогдолтой байна.

4. R-квадрат утгууд

Шугаман регрессийн загваруудын хувьд R-squared нь бүрэн байдлын хэмжилт юм. Энэ харьцаа нь бие даасан хүчин зүйлсийг хамтад нь авч үзэхэд хамаарах хамааралтай хувьсагчийн дисперсийн хувь -ыг харуулдаг. Хэрэгтэй 0–100 хувийн хуваарь дээр R-squared нь таны загвар болон хамааралтай хувьсагчийн хоорондох холболтын хүч чадал г тоон үзүүлэлтээр илэрхийлдэг.

R2 утга нь регрессийн загвар таны өгөгдөлд хэр нийцэж байгаагийн хэмжүүр юм. өндөр тоо , сайн загвар хэрэгжүүлэх боломжтой.

Дүгнэлт

Энэ нийтлэл танд өгсөн гэж найдаж байна. Excel дээр регрессийн стандарт алдааг хэрхэн тооцоолох тухай заавар. Эдгээр бүх процедурыг сурч, өгөгдлийн багцад ашиглах ёстой. Дадлага хийх ажлын дэвтэртэй танилцаж, эдгээр чадваруудыг туршиж үзээрэй. Та бүхний үнэтэй дэмжлэгийн ачаар бид ийм хичээлүүдийг үргэлжлүүлэн хийх хүсэл эрмэлзэлтэй байна.

Танд асуух зүйл байвал бидэнтэй холбогдоно уу. Мөн доорх хэсэгт сэтгэгдлээ үлдээгээрэй.

Бид, Exceldemy баг нь таны асуултад үргэлж хариулах болно.

Бидэнтэй хамт байж, үргэлжлүүлэн суралцаарай.