Artikel akan menunjukkan kepada anda beberapa kaedah asas tentang cara melakukan analisis regresi berbilang dalam Excel . Ini adalah topik yang sangat penting dalam bidang statistik. Ini membantu kami meramalkan pembolehubah bersandar berkenaan satu atau berbilang pembolehubah bersandar.

Dalam set data, kami mempunyai beberapa maklumat tentang beberapa kereta: nama , harga , kelajuan maksimum dalam batu sejam , kuasa puncak boleh dihasilkan oleh enjin mereka, dan jarak julat maksimum yang boleh mereka tempuh tanpa mengisi semula tangki mereka.

Muat Turun Buku Kerja Amalan

Apa Itu Berbilang Regresi?

Regression berbilang ialah proses statistik yang mana kita boleh menganalisis hubungan antara pembolehubah bersandar dan beberapa pembolehubah bebas . Tujuan regresi adalah untuk meramalkan sifat pembolehubah bersandar berkenaan dengan pembolehubah bebas yang sepadan.

2 Langkah untuk Melakukan Analisis Regresi Berganda dalam Excel

Langkah- 1: Dayakan Tab Analisis Data

Tab Data tidak mengandungi Analisis Data reben secara lalai. Untuk mengaktifkan ini, ikuti prosedur di bawah.

• Pertama, pergi ke Fail >> Pilihan

• Kemudian pilih Add-in >> Excel Add-in >> Pergi

• Semak Analysis ToolPak dalam Tambah -in tersedia: bahagian dan klik OK .

Selepas itu, Reben Analisis Data akan muncul dalam Tab Data .

Langkah- 2: Mencipta Analisis Regresi Berbilang dalam Excel

Di sini saya akan menunjukkan kepada anda cara menganalisis regresi berbilang .

• Daripada tab Data >> pilih Analisis Data
• Satu kotak dialog akan memaparkan pilihan Regression dan klik OK .

Kotak dialog Regression akan muncul.

• Kami akan meramalkan kereta harga mengikut kelajuan maksimum , kuasa puncak dan julat mereka.
• Pilih julat daripada pembolehubah bersandar ( Julat Input Y ). Dalam kes saya, ia ialah C4:C14 .
• Selepas itu, pilih julat daripada pembolehubah bebas ( Julat X Input ). Dalam kes saya, ia adalah D4:F14 .
• Semak Label dan pilih Lapisan Lembaran Kerja Baharu: dalam Pilihan Output . Jika anda mahu analisis regresi dalam helaian semasa, letakkan rujukan sel di mana anda mahu memulakan analisis dalam Julat Output

Anda boleh memilih Sisa jika anda ingin melakukan analisis lebih lanjut .

• Selepas itu, anda akan lihat analisis regresi dalam helaian baharu . Formatkan analisis mengikut kemudahan anda.

Oleh itu, anda boleh melakukan analisis regresi berbilang dalam Excel.

Bacaan Serupa

• Cara Melakukan Regresi Linear Mudah dalam Excel (4 Kaedah Mudah)
• Cara Mentafsir Keputusan Regresi dalam Excel (Analisis Terperinci)

Perbincangan Ringkas tentang Analisis Regresi Berbilang dalam Excel

Analisis regresi meninggalkan beberapa nilai parameter tertentu . Mari lihat apa yang mereka maksudkan.

Statistik Regresi

Dalam bahagian Statistik Regresi , kita melihat nilai beberapa parameter.

1. Berbilang R: Ini merujuk kepada Pekali Korelasi yang menentukan sejauh mana kuat hubungan linear antara pembolehubah. Julat nilai untuk pekali ini ialah (-1, 1). Kekuatan perhubungan adalah berkadar dengan nilai mutlak Berbilang R .
2. R Square: Ia adalah satu lagi Pekali untuk menentukan seberapa baik garis regresi akan muat. Ia juga menunjukkan berapa banyak mata jatuh pada garis regresi. Dalam contoh ini, nilai R 2 ialah 86 , yang bagus. Ini menunjukkan bahawa 86% data akan sesuai dengan garis regresi berbilang .
3. Petak R Dilaraskan: Ini ialah dilaraskan R kuasa dua nilai untuk pembolehubah bebas dalam model. Ia sesuai untuk analisis regresi berbilang dan sebagainya untuk data kami. Di sini, nilai Petak R Dilaraskan ialah 79 .
4. Ralat Standard: Ini menentukan kesempurnaan regresi anda persamaan akan menjadi. Semasa kami melakukan analisis regresi rawak, nilai Ralat Piawai di sini agak tinggi.
5. Pemerhatian: Bilangan pemerhatian dalam set data ialah 10 .

Analisis Varians ( ANOVA )

Dalam ANOVA bahagian analisis, kami juga melihat beberapa parameter yang lain.

1. df: The ' darjah kebebasan ' ditakrifkan oleh df . Nilai df di sini ialah 3 kerana kita mempunyai 3 jenis pembolehubah bebas .
2. SS : SS merujuk kepada jumlah kuasa dua. Jika Jumlah Baki bagi Petak jauh lebih kecil daripada Jumlah Jumlah bagi Petak , data anda akan dimuatkan dalam garis regresi dengan lebih mudah. Di sini, SS Baki jauh lebih kecil daripada Jumlah SS , jadi kami boleh mengagak bahawa data kami mungkin muat dalam garis regresi dengan cara yang lebih baik
3. MS: MS ialah min kuasa dua. Nilai Regression dan Residual MS ialah 78 dan 5372210.11 masing-masing.
4. F dan Kesignifikan F: Nilai ini menentukan kebolehpercayaan analisis regresi . Jika Significance F kurang daripada 05 , maka berbilang analisis regresi sesuai digunakan. Jika tidak, anda mungkin perlu menukar pembolehubah bebas anda. Dalam set data kami, nilai Kesignifikan F adalah 0.01 yang bagus untuk analisis.

Output Analisis Regresi

Di sini, saya akan membincangkan output Analisis Regresi .

1. Pekali dan Lain-lain

Dalam bahagian ini , kita mendapat nilai pekali untuk pembolehubah bebas- Maks. Kelajuan , Kuasa Puncak dan Julat . Kami juga boleh mendapatkan maklumat berikut untuk setiap pekali : Ralat Standard , t Stat , nilai-P dan parameter lain.

2. Output Baki

Nilai Baki membantu kami memahami sejauh mana harga yang diramalkan menyimpang daripada nilai sebenar dan standard nilai baki yang boleh diterima.

Cara ramalan oleh analisis regresi berfungsi diberikan di bawah.

Katakanlah, kami ingin meramalkan harga kereta pertama mengikut pembolehubah bebasnya . pembolehubah bebas adalah Maks. Kelajuan , Kuasa Puncak dan Julat yang nilainya 110 batu sejam , 600 kuasa kuda dan 130 batu , masing-masing. pekali regresi yang sepadan ialah 245.43 , 38.19 dan 94.38 . Nilai pintasan y ialah -50885.73 . Jadi harga yang diramalkan ialah 245.43*110+38.19*600+94.38*130-50885.73≈11295 .

Menurut set data artikel ini, jika anda ingin meramalkan harga yang mempunyai kelajuan maksimum daripada x mph , kuasa puncak daripada y hp dan julat daripada z batu , harga yang diramalkan ialah 245.43*x+38.19*y+94.38*z .

Baca Lagi: Cara Mentafsir Keputusan Regresi Berbilang dalam Excel

Menggunakan Graf untuk Memahami Regresi Linear Berbilang dalam Excel

Jika anda ingin memvisualisasikan garis regresi data anda, mari kita ikuti prosedur di bawah.

Langkah:

• Pertama, daripada tab Data >> Pergi ke Analisis Data
• Kotak dialog Analisis Data kemudian pilih Regression .
• Akhir sekali, klik OK .

Satu lagi kotak dialog daripada Regression akan muncul.

• Pilih Baki dan Plot Sesuai Garisan .
• Klik OK .

Selepas itu, anda akan melihat graf garis regresi sesuai dengan mengikut Maks. Kelajuan , Kuasa Puncak dan Julat dalam helaian baharu berserta analisis.

Di bawah di sini, ia mewakili kesesuaian baris mengikut Maks. Kelajuan .

Dan imej berikut menunjukkan kesesuaian garisan mengikut Kuasa Puncak .

Di bawahgambar mewakili kesesuaian baris mengikut Julat .

Sila muat turun buku kerja dan lihat plot untuk pemahaman yang lebih baik.

Baca Lagi: Cara Melakukan Regresi Linear dalam Excel (4 Cara Mudah)

Bahagian Amalan

Di sini, saya memberikan anda set data artikel ini supaya anda boleh menganalisis regresi linear berbilang anda sendiri.

Kesimpulan

Cukup untuk dikatakan, artikel ini akan membantu anda memahami cara melakukan analisis regresi berbilang dalam Excel dan ini merupakan penerangan ringkas tentang parameter. Jika anda mempunyai sebarang idea atau maklum balas mengenai artikel ini, sila kongsikannya di dalam kotak komen. Ini akan membantu saya memperkayakan artikel saya yang akan datang.