ဆောင်းပါးတွင် Excel တွင် ဆုတ်ယုတ်မှုများစွာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်း ပြုလုပ်ပုံအတွက် အခြေခံနည်းလမ်းအချို့ကို ဆောင်းပါးတွင် ဖော်ပြပါမည်။ ဤသည်မှာ စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် အလွန်အရေးကြီးသော အကြောင်းအရာဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား မှီခိုနေသော ကိန်းရှင်တစ်ခု သို့မဟုတ် အများအပြားနှင့်ပတ်သက်သော မှီခိုကိန်းရှင်တစ်ခုကို ခန့်မှန်းရန် ကူညီပေးပါသည်။

ဒေတာအတွဲတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အချို့သောကားများအကြောင်း အချက်အလက်အချို့ရှိသည်- ၎င်းတို့၏ အမည်များ ၊ စျေးနှုန်းများ ၊ အမြင့်ဆုံးမြန်နှုန်း တစ်နာရီလျှင် မိုင် ၊ အမြင့်ဆုံး ပါဝါ ၎င်းတို့၏ အင်ဂျင်သည် ထုတ်လုပ်နိုင်ပြီး၊ အမြင့်ဆုံး အကွာအဝေး တွင် ၎င်းတို့သည် အားဖြည့်စရာမလိုဘဲ သွားလာနိုင်သော အကွာအဝေး ၎င်းတို့၏ အကြံပေးအဖွဲ့။

လေ့ကျင့်ရေးစာအုပ်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ

Multiple ဆိုတာ ဘာလဲ ဆုတ်ယုတ်မှုလား?

Multiple regression သည် dependent variable နှင့် independent variables အကြား ဆက်စပ်မှုကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆုတ်ယုတ်မှု ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ မှီခိုကိန်းရှင်များ သက်ဆိုင်သော အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များ နှင့်စပ်လျဉ်း၍ မှီခိုကိန်းရှင်များ ၏ သဘောသဘာဝကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။

အကြိမ်ရေများစွာ ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု လုပ်ဆောင်ရန် အဆင့် 2 ဆင့် Excel တွင်

အဆင့်- 1- ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတက်ဘ်ကို ဖွင့်ပါ

ဒေတာတဘ် တွင် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း မပါဝင်ပါ။ ပုံသေအားဖြင့် ဖဲကြိုး။ ၎င်းကိုအသက်သွင်းရန်၊ အောက်ပါလုပ်ငန်းစဉ်အတိုင်းသွားပါ။

• ပထမဦးစွာ File >> ရွေးချယ်စရာများ

သို့သွားပါ။

• ထို့နောက် Add-ins >> Excel Add-ins ကို ရွေးပါ >> Go

• Analysis ToolPak ကို Add တွင် စစ်ဆေးပါ -ins များရရှိနိုင်သည်- အပိုင်းနှင့် OK ကိုနှိပ်ပါ။

ထို့နောက်၊ Data Analysis Ribbon သည် Data Tab တွင်ပေါ်လာသည်။

အဆင့်- 2- Excel တွင် Multiple Regression Analysis ကိုဖန်တီးခြင်း

ဤနေရာတွင် များစွာသော ဆုတ်ယုတ်မှု ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းကို ကျွန်ုပ်ပြပါမည်။

• ဒေတာ တက်ဘ်မှ >> ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
• A dialog box ကိုရွေးချယ်ပါ Regression ကိုရွေးချယ်ပြီး OK ကိုနှိပ်ပါ။

A Regression dialog box ပေါ်လာပါမည်။

• ကား စျေးနှုန်း အရ ကျွန်ုပ်တို့ ခန့်မှန်းပေးပါမည်။ ၎င်းတို့၏ အမြင့်ဆုံးအမြန်နှုန်း ၊ အမြင့်ဆုံး ပါဝါ နှင့် အပိုင်းအခြား ။
• မူတည်သော ကိန်းရှင်များ၏ အကွာအဝေး ကို ရွေးပါ ( Y Range ကိုရိုက်ထည့်ပါ )။ ငါ့ကိစ္စတွင်၊ ၎င်းသည် C4:C14 ဖြစ်သည်။
• ထို့နောက်၊ အမှီအခိုကင်းသော variables များ၏ အကွာအဝေး ကို ရွေးပါ ( Input X Range<၂>)။ ငါ့ကိစ္စတွင်၊ ၎င်းမှာ D4:F14 ဖြစ်သည်။
• Labels ကိုစစ်ဆေးပြီး New Worksheet Ply: ကိုရွေးပါ Output Options သင်၏ ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကို လက်ရှိစာရွက်တွင် လိုချင်ပါက၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ကို စတင်လိုသည့် ဆဲလ်ကိုးကားချက်ကို အထွက်အပိုင်းအခြား

သင် လက်ကျန်များ နောက်ထပ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ပြုလုပ်လိုပါက သင်ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။

• ထို့နောက်၊ ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက် စာရွက်သစ် တွင် ကြည့်ပါ။ Format ချပါ။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း သင့်အဆင်ပြေမှုအရ။

ထို့ကြောင့် သင်သည် များစွာသော ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု Excel တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။

အလားတူစာဖတ်ခြင်း

• Excel တွင် ရိုးရှင်းသော မျဉ်းကြောင်းပြန်ဆုတ်ခြင်းကို ပြုလုပ်နည်း (ရိုးရှင်းသောနည်းလမ်း 4 ခု)
• ဘာသာပြန်နည်း Excel ရှိ ဆုတ်ယုတ်မှုရလဒ်များ (အသေးစိတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း)

Excel တွင် Multiple Regression Analysis အကြောင်း အကျဉ်းချုပ် ဆွေးနွေးချက်

ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အချို့သော ကန့်သတ်ဘောင်များ၏ တန်ဖိုးများစွာကို ချန်ထားခဲ့သည် . အဲဒါတွေက ဘာကိုဆိုလိုလဲဆိုတာ ကြည့်ကြရအောင်။

ဆုတ်ယုတ်မှုစာရင်းအင်း

ဆုတ်ယုတ်မှုစာရင်းအင်း အပိုင်းတွင်၊ အချို့သော ကန့်သတ်ချက်များ၏တန်ဖိုးများကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ရသည်။

1. Multiple R- ၎င်းသည် ကိန်းရှင်များကြားတွင် မျဉ်းကြောင်းဆက်နွယ်မှု မည်မျှခိုင်မာကြောင်း ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် ဆက်စပ်ပေါင်းစည်းမှု Coefficient ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤ coefficient အတွက် တန်ဖိုးများ၏ အကွာအဝေးမှာ (-1၊ 1) ဖြစ်သည်။ ဆက်နွယ်မှု၏ ခွန်အားသည် Multiple R ၏ ပကတိတန်ဖိုးနှင့် အချိုးကျပါသည်။
2. R Square- မည်မျှကောင်းသည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် အခြား Coefficient ဖြစ်သည်။ ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်း သည် အံကိုက်ဖြစ်လိမ့်မည်။ ၎င်းသည် ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်းပေါ်တွင် အမှတ်မည်မျှကျဆင်းသည်ကိုလည်း ပြသသည်။ ဤဥပမာတွင်၊ R 2 ၏တန်ဖိုးသည် 86 ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ကောင်းမွန်ပါသည်။ ဒေတာများ၏ 86% သည် နောက်ပြန်ဆုတ်ခြင်းမျဉ်း နှင့် အံကိုက်ဖြစ်မည်ဟု ဆိုလိုသည်။
3. Adjusted R Square- ၎င်းသည် ချိန်ညှိထားသည် R နှစ်ထပ်ကိန်း တန်ဖိုး အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များ အတွက် တန်ဖိုး။ များအတွက် သင့်လျော်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာအတွက် အကြိမ်ကြိမ် ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု နှင့် ဤမျှလောက်။ ဤတွင်၊ Adjusted R Square သည် 79 ဖြစ်သည်။
4. Standard Error- ၎င်းသည် သင်၏ ဆုတ်ယုတ်မှု မည်မျှ ပြီးပြည့်စုံကြောင်း ဆုံးဖြတ်သည် ။ ညီမျှခြင်းဖြစ်လိမ့်မည်။ ကျပန်း ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကို လုပ်ဆောင်နေသကဲ့သို့၊ စံအမှား ဤနေရာတွင် တန်ဖိုးသည် အလွန်မြင့်မားပါသည်။
5. လေ့လာတွေ့ရှိချက်များ- ရှိ လေ့လာတွေ့ရှိချက် အရေအတွက် ဒေတာအတွဲသည် 10 ဖြစ်သည်။

ကွဲလွဲမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ( ANOVA )

ANOVA တွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပိုင်း၊ အခြား ဘောင်များ အချို့ကိုလည်း ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ရပါသည်။

1. df- The ' လွတ်လပ်မှုဒီဂရီ ' ကို df ဖြင့် သတ်မှတ်သည်။ df ဤနေရာတွင် 3 တန်ဖိုး 3 အမျိုးအစားများ အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များ ရှိသည်။
2. SS : SS သည် စတုရန်းများ ပေါင်းခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ Square ၏ ကျန်ရှိသော ပေါင်းလဒ် သည် စတုရန်း ၏ စုစုပေါင်း sum ထက် များစွာသေးငယ်ပါက၊ သင့်ဒေတာသည် တွင် ကိုက်ညီလိမ့်မည် ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်း ပိုမိုအဆင်ပြေသည်။ ဤတွင်၊ Residual SS သည် Total SS ထက် များစွာသေးငယ်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာသည် ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်း တွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သောနည်းလမ်းဖြင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နိုင်သည်
၊
3. MS- MS သည် ပျမ်းမျှစတုရန်းဖြစ်သည်။ ဆုတ်ယုတ်မှု နှင့် ကျန်ရှိ MS ၏တန်ဖိုးမှာ 78 နှင့် 5372210.11 အသီးသီးဖြစ်သည်။
4. F နှင့် Significance F- ဤတန်ဖိုးများသည် ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ဆုံးဖြတ်ပေးပါသည်။ Significance F သည် 05 ထက်နည်းပါက၊ multiple regression analysis ကို အသုံးပြုရန် သင့်လျော်ပါသည်။ မဟုတ်ပါက သင်သည် သင်၏ လွတ်လပ်သော ကိန်းရှင် ကို ပြောင်းလဲရန် လိုအပ်နိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာအတွဲတွင်၊ Significance F တန်ဖိုးသည် 0.01 ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် ကောင်းမွန်ပါသည်။

Regression Analysis Output

ဤတွင်၊ ကျွန်ုပ်သည် ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ၏ ရလဒ်ကို ဆွေးနွေးပါမည်။

1. Coefficients နှင့် အခြားအရာများ

ဤကဏ္ဍတွင် အမှီအခိုကင်းသော variables- Max အတွက် coefficients တန်ဖိုးကို ရရှိပါသည်။ မြန်နှုန်း ၊ Peak Power နှင့် Range ။ coefficient တစ်ခုစီအတွက် အောက်ဖော်ပြပါ အချက်အလက်များကိုလည်း ကျွန်ုပ်တို့ ရှာတွေ့နိုင်ပါသည်- ၎င်း၏ စံအမှား ၊ t Stat ၊ P-value နှင့် အခြားသော ကန့်သတ်ချက်များ။

၂။ ကျန်ရှိသောအထွက်နှုန်း

ကျန်ရှိသောတန်ဖိုးများ ကျွန်ုပ်တို့အား ခန့်မှန်းစျေးနှုန်း ၎င်း၏တန်ဖိုးနှင့် စံနှုန်း မည်မျှကွဲလွဲသည်ကို နားလည်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ 2>လက်ခံနိုင်သော ကျန်ရှိသော တန်ဖိုး။

ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ၏ ခန့်မှန်းချက်အား အောက်တွင် ဖော်ပြထားပါသည်။

ပြောပါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်း၏ အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များ အရ ပထမကား၏ စျေးနှုန်း ကို ခန့်မှန်းလိုပါသည်။ လွတ်လပ်သော ကိန်းရှင်များ များသည် Max ဖြစ်သည်။ အမြန်နှုန်း ၊ Peak Power နှင့် Range တန်ဖိုးများသည် တစ်နာရီလျှင် 110 မိုင် ၊ 600 မြင်းကောင်ရေ နှင့် 130 မိုင် အသီးသီး။ သက်ဆိုင်ရာ ဆုတ်ယုတ်မှုကိန်းဂဏန်း များမှာ 245.43 ၊ 38.19 နှင့် 94.38 ။ y ကြားဖြတ်တန်ဖိုး သည် -50885.73 ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ခန့်မှန်းစျေးနှုန်း 245.43*110+38.19*600+94.38*130-50885.73≈11295 ။

ဤဆောင်းပါး၏ အချက်အလက်အစုံအရ ကားတစ်စီးကို ခန့်မှန်းလိုပါက စျေးနှုန်း ဖြစ်သော အမြင့်ဆုံးအမြန်နှုန်း of x mph ၊ peak power of y hp နှင့် range < z မိုင် ၏ 2>၊ ခန့်မှန်းစျေးနှုန်းသည် 245.43*x+38.19*y+94.38*z ဖြစ်လိမ့်မည်။

ဆက်ဖတ်ရန်- Excel တွင် Multiple Regression ရလဒ်များကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုပုံ

Excel တွင် Multiple Linear Regression ကို နားလည်ရန် Graph ကိုအသုံးပြုခြင်း

သင်သည် ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်း ကို မြင်ယောင်လိုပါက၊ သင့်ဒေတာ၊ အောက်ပါ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ဖြတ်သန်းကြပါစို့။

အဆင့်များ-

• ပထမ၊ ဒေတာ တက်ဘ်မှ >> ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
• သို့သွားပါ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း dialog box ပေါ်လာမည်ဖြစ်ပြီး Regression ကိုရွေးချယ်ပါ။
• နောက်ဆုံးတွင် <1 ကိုနှိပ်ပါ။>OK ။

နောက်ထပ် dialog box of Regression ပေါ်လာပါမည်။

• ကျန်ရှိသော နှင့် Line Fit Plots ကို ရွေးပါ။
• OK ကိုနှိပ်ပါ။

ထို့နောက်၊ သင်သည် ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်း၏ ဂရပ်ဖစ်ကို တွေ့ရလိမ့်မည် Max အရ၊ အမြန်နှုန်း ၊ Peak Power နှင့် အပိုင်းအခြား တို့ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့်အတူ စာရွက်အသစ် တွင်။

ဤနေရာတွင်၊ ၎င်းသည် Max အရ လိုင်းကွက် ကို ကိုယ်စားပြုသည်။ မြန်နှုန်း ။

နောက်ပြီး အောက်ပါပုံသည် လိုင်းကွက် Peak Power အရ

အောက်ပါပုံသည် လိုင်းကွက် Range အရ

ကျေးဇူးပြု၍ အလုပ်စာအုပ်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပြီး ကွက်လပ် ကိုကြည့်ပါ ပိုမိုနားလည်နိုင်စေရန်။

နောက်ထပ်ဖတ်ရန်- Excel တွင် Linear Regression လုပ်နည်း (ရိုးရှင်းသောနည်းလမ်း 4 ခု)

လေ့ကျင့်မှုအပိုင်း

ဤတွင်၊ သင်သည် မျဉ်းကြောင်းပြန်ဆုတ်ခြင်း အများအပြားကို သင်ကိုယ်တိုင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေရန်အတွက် ဤဆောင်းပါး၏ဒေတာအတွဲကို ကျွန်ုပ်ပေးပါသည်။

နိဂုံး

ပြောရလောက်အောင်၊ ဤဆောင်းပါးသည် များစွာသော ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း Excel တွင် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို နားလည်ရန် ကူညီပေးမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ကန့်သတ်ချက်များ၏ အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြချက်ဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးနှင့်ပတ်သက်ပြီး အကြံဥာဏ်များ သို့မဟုတ် အကြံပြုချက်တစ်စုံတစ်ရာရှိပါက comment box တွင် မျှဝေပေးပါ။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်၏နောက်လာမည့်ဆောင်းပါးများကို ကြွယ်ဝစေရန် ကူညီပေးပါမည်။