မာတိကာ
ကျွန်ုပ်တို့သည် မတူညီသော အရင်းအမြစ်နှစ်ခုမှ ကိန်းရှင်နှစ်ခုမှ ဒေတာများရှိပြီး ၎င်းတို့အကြား ဆက်ဆံရေးကို တည်ဆောက်လိုသောအခါတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ကို အသုံးပြုပါသည်။ ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု သည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ရလဒ်များကို ခန့်မှန်းနိုင်စေမည့် မျဉ်းနမူနာပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ထင်ရှားသော အကြောင်းရင်းများကြောင့် ခန့်မှန်းထားသော တန်ဖိုးများနှင့် အမှန်တကယ်တန်ဖိုးများကြား ကွဲပြားမှုအချို့ ရှိလိမ့်မည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခန့်မှန်းထားသော နှင့် အမှန်တကယ်တန်ဖိုးများကြားရှိ ပျမ်းမျှအမှားဖြစ်သည့် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို အသုံးပြု၍ စံအမှား ကို တွက်ချက်ပါသည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Excel တွင် ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ စံအမှားကို တွက်ချက်နည်းကို သင့်အား ပြသပါမည်။
လေ့ကျင့်ရေးစာအုပ်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ
သင်နေစဉ်လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်ရန် ဤအလေ့အကျင့်စာအုပ်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။ ဤဆောင်းပါးကိုဖတ်ရှုခြင်း။
Regression Standard Error.xlsx
Excel တွင် Regression ၏စံအမှားကိုတွက်ချက်ရန် ရိုးရှင်းသောအဆင့် 4 ခု
သင့်တွင်ရှိသည်ဟုယူဆပါ။ အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင် ( X ) နှင့် မှီခိုကိန်းရှင် ( Y ) ပါသည့် ဒေတာအစုံ။ သင်တွေ့မြင်ရသည့်အတိုင်း၊ သူတို့တွင် သိသာထင်ရှားသော ဆက်ဆံရေးမရှိပါ။ ဒါပေမယ့် ကျွန်တော်တို့က တစ်ခုတည်ဆောက်ချင်တယ်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့နှစ်ခုကြားရှိ မျဉ်းသားသော ဆက်ဆံရေးကို ဖန်တီးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြု၍ ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ စံအမှားကို တွက်ချက်ပါမည်။ ဆောင်းပါး၏ဒုတိယပိုင်းရှိ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ ကန့်သတ်ဘောင်အချို့ကို သင်နားလည်သဘောပေါက်နိုင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့က ကျော်လွန်သွားပါမည်။
အဆင့် 1- ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအမိန့်ကို အသုံးပြုရန်Regression Model တစ်ခုကို ဖန်တီးပါ
- ပထမဦးစွာ၊ ဒေတာ တက်ဘ်သို့ သွားကာ ဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ကို နှိပ်ပါ။ အမိန့်။
- ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း စာရင်းအကွက်မှ ကို ရွေးပါ။ ဆုတ်ယုတ်မှု ရွေးချယ်မှု။
- ထို့နောက်၊ OK ကိုနှိပ်ပါ။
အဆင့် 2- Regression Box တွင် Input နှင့် Output Range ကိုထည့်ပါ
- Input Y Range အတွက်၊ အပိုင်းအခြား C4:C13 ကို ရွေးပါ ခေါင်းစီးဖြင့် ။
- အညွှန်းများ အမှတ်ခြစ်ရန်အကွက်ကို နှိပ်ပါ။
- အပိုင်းအခြား B4:B13 အတွက် Input X Range ကို ရွေးပါ။
- နှစ်သက်ရာတည်နေရာတွင် ရလဒ်ရရှိရန် အထွက်အပိုင်းအခြားအတွက် မည်သည့်ဆဲလ် ( B16 ) ကို ရွေးပါ ။
- နောက်ဆုံးတွင်၊ OK ကိုနှိပ်ပါ။
ပိုမိုဖတ်ရန်- Excel တွင် အချိုးအစား၏ စံအမှားကို တွက်ချက်နည်း (လွယ်ကူသောအဆင့်များဖြင့်)
အဆင့် 3- စံအမှားကိုရှာပါ
- မှ ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏တန်ဖိုးကိုသင်ရယူနိုင်ပါသည်။ စံအမှား ( 3156471 )။
နောက်ထပ် ဖတ်ရှုရန်- မည်သို့ Excel တွင်ကျန်နေသောစံနှုန်းအမှားကိုရှာဖွေရန် (လွယ်ကူသောနည်းလမ်း 2 ခု)
အဆင့် 4- Plot Regression Model Chart
- ပထမဦးစွာ၊ Insert <ပေါ်တွင်နှိပ်ပါ 9> တက်ဘ်။
- ဇယားများ အုပ်စုမှ၊ Scatter ဇယားကို ရွေးပါ။
- တစ်ခုအပေါ်မှ ညာဘက်ကလစ် အမှတ်များ။
- ရွေးချယ်စရာများမှ၊ လမ်းကြောင်းသစ်လိုင်းထည့်ရန် ရွေးချယ်ခွင့်ကို ရွေးပါ။
- ထို့ကြောင့် သင့် ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ဇယားကို အောက်ဖော်ပြပါ ပုံအတိုင်း ကွက်ကွက်ပြသပါမည်။
- ပြရန် ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ညီမျှခြင်း၊၊ ဇယားပေါ်ရှိ ညီမျှခြင်းပြကွက် ရွေးချယ်မှု ပုံစံ Trendline မှ ကလစ်နှိပ်ပါ။
- ရလဒ်၊ ညီမျှခြင်း ( y = 1.0844x + 107.21 ) ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ ဇယားတွင် ပေါ်လာပါမည်။
မှတ်ချက်-
ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများနှင့် အမှန်တကယ်ကွာခြားချက်ကို သင်တွက်ချက်နိုင်သည်။ ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ညီမျှခြင်းမှ တန်ဖိုးများ။
အဆင့်များ-
- ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုညီမျှခြင်းကို ကိုယ်စားပြုရန် ဖော်မြူလာကို ရိုက်ထည့်ပါ။
=1.0844*B5 + 107.21 
- ထို့ကြောင့် သင်သည် ပထမခန့်မှန်းတန်ဖိုးကို ရရှိလိမ့်မည် ( 129.9824 ) နှင့် အမှန်တကယ်ကွာခြားသည့်တန်ဖိုး ( 133 )။
- <1 ကိုသုံးပါ။> AutoFill Tool အလိုအလျောက်ဖြည့်ကော်လံ D ။
- အမှားကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါဖော်မြူလာကို ရိုက်ထည့်ပါ။ နုတ်ပါ။
=C5-D5 
- နောက်ဆုံး၊ အလိုအလျောက်ဖြည့်ကော်လံ E အမှားတန်ဖိုးများကိုရှာဖွေရန်။
နောက်ထပ်ဖတ်ရန်- စံနှုန်းအမှားအယွင်းများကို တွက်ချက်နည်း Excel
Excel တွင် ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏ အဓိပ္ပါယ်ပြန်ဆိုချက်
၁။ စံလွဲချော်မှု
ခန့်မှန်းချက်နှင့် အမှန်တကယ်တန်ဖိုးများကြားတွင် ခြားနားချက် သို့မဟုတ် အမှားအယွင်း အမြဲရှိနေကြောင်း ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုညီမျှခြင်းမှ ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မတူညီမှုများ၏ ပျမ်းမျှသွေဖည်မှုကို တွက်ချက်ရပါမည်။
A စံအမှား ခန့်မှန်းတန်ဖိုးနှင့် အမှန်တကယ်တန်ဖိုးကြားရှိ ပျမ်းမျှအမှားကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏နမူနာဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတွင် 8.3156471 ကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ စံလွဲချော်မှု ( 15.7464 ) သို့မဟုတ် ထက်နည်းသော ပမာဏများကြားတွင် ကွာခြားချက်ရှိနေကြောင်း ၎င်းက ညွှန်ပြသည်။ စံအမှား ( 4.0048 )။ သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ပျမ်းမျှအမှား သည် 8.3156471 ဖြစ်လိမ့်မည်၊ ၎င်းမှာ စံအမှား ဖြစ်သည်။
ရလဒ်အနေဖြင့် မော်ဒယ်၏ ရည်မှန်းချက်မှာ စံအမှားကို လျှော့ချရန်ဖြစ်သည်။ နိမ့် စံအမှား၊ ပိုမိုတိကျသော မော်ဒယ်။
2. Coefficients
ဆုတ်ယုတ်မှုကိန်းဂဏန်းက အကဲဖြတ်သည် မသိသောတန်ဖိုးများ၏တုံ့ပြန်မှုများ။ regression equation တွင် ( y = 1.0844x + 107.21 ) တွင် 1.0844 သည် coefficient ဖြစ်သည်။ ၊ x သည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော သီးခြားကိန်းရှင်ဖြစ်ပြီး 107.21 သည် ကိန်းသေဖြစ်ပြီး y <9 သည် x အတွက် တုံ့ပြန်မှုတန်ဖိုးဖြစ်သည်။
- A အပြုသဘောဆောင်သောကိန်းဂဏန်း ၎င်းကို ခန့်မှန်းသည်။ coefficient မြင့်လေ၊ တုံ့ပြန်မှု မြင့်မားလေဖြစ်သည်။ပြောင်းလဲနိုင်သော။ ၎င်းသည် အချိုးကျ ဆက်ဆံရေးကို ညွှန်ပြသည်။
- A အနုတ်ကိန်း သည် ဖော်ကိန်းပိုမြင့်လေ၊ တုံ့ပြန်မှုတန်ဖိုးများ နိမ့်လေ ဖြစ်သည်ဟု ခန့်မှန်းသည်။ ၎င်းသည် အချိုးအစားမညီသော ဆက်ဆံရေးကို ညွှန်ပြသည်။
3. P-Values
ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်၊ p- တန်ဖိုးများ နှင့် coefficients များသည် သင့်မော်ဒယ်ရှိ ဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုများသည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ဆက်နွယ်မှုရှိမရှိ နှင့် အဆိုပါ ဆက်ဆံရေးများသည် မည်သို့မည်ပုံဖြစ်သည်ကို အသိပေးရန် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ပါသည်။ အမှီအခိုကင်းသော variable နှင့် ဆက်စပ်မှုမရှိသော null hypothesis ကို အမှီအခိုကင်းသော variable တစ်ခုစီအတွက် p-value ကို အသုံးပြု၍ စမ်းသပ်သည်။ ဆက်နွှယ်မှုမရှိပါက သီးခြားကိန်းရှင်၏ပြောင်းလဲမှုများနှင့် အမှီအခိုကင်းသော variable တွင် ကွဲလွဲမှုများကြား ဆက်စပ်မှုမရှိပါ။
- သင်၏နမူနာဒေတာသည် အတုအယောင် အတွက် null hypothesis ကို လုံလောက်စွာ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ကိန်းရှင်တစ်ခုအတွက် p-value သည် သင့်အရေးပါမှုအဆင့်ထက် လျော့နည်းနေပါက လူဦးရေအပြည့်။ သင့်အထောက်အထားသည် သုညမဟုတ်သောဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှု ၏ အယူအဆကို ထောက်ခံပါသည်။ လူဦးရေအဆင့်တွင်၊ အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်၏ပြောင်းလဲမှုများသည် မှီခိုကိန်းရှင်၏ပြောင်းလဲမှုများနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်။
- A p-value တစ်ဘက်တစ်ချက်တွင် အရေးပါမှုအဆင့်ထက် ပိုကြီးသည် သင့်နမူနာတွင် မလုံလောက်သော အထောက်အထား ရှိကြောင်း သက်သေပြရန် သုညမဟုတ်သော ဆက်နွယ်မှု ရှိနေကြောင်း အကြံပြုပါသည်။
၎င်းတို့၏ p-တန်ဖိုးများ ဖြစ်သောကြောင့် ( 5.787E-06 ၊ 1.3E-06 ) သည် နည်းသည်။ သိသိသာသာတန်ဖိုး ( 5.787E-06 )၊ အမှီအခိုကင်းသော Variable (X) နှင့် Intercept တို့သည် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားသော ဖြစ်သည်၊ ဆုတ်ယုတ်မှု အထွက်နမူနာတွင် တွေ့ရသကဲ့သို့
4. R-Squared တန်ဖိုးများ
တစ်ပြေးညီ ဆုတ်ယုတ်မှု မော်ဒယ်များအတွက်၊ R-squared သည် ပြီးပြည့်စုံမှု တိုင်းတာခြင်း ဖြစ်သည်။ ဤအချိုးသည် လွတ်လပ်သောအချက်များ ပေါင်းစည်းလိုက်သောအခါတွင် ထည့်သွင်းထားသည့် အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်၌ ကွဲလွဲမှုရာခိုင်နှုန်း ကို ပြသည်။ လွယ်ကူသော 0–100 ရာခိုင်နှုန်း စကေးတွင်၊ R-squared သည် သင့်မော်ဒယ်နှင့် မှီခိုသော ကိန်းရှင်ကြား ချိတ်ဆက်မှု၏ ခွန်အား ကို တွက်ချက်သည်။
R2 တန်ဖိုးသည် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံသည် သင့်ဒေတာနှင့် မည်မျှကိုက်ညီကြောင်း တိုင်းတာမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပိုမိုမြင့်မားသော နံပါတ် ၊ ပိုကောင်း ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော မော်ဒယ်။
နိဂုံး
ဤဆောင်းပါးသည် သင့်အား ပေးစွမ်းနိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ Excel တွင် ဆုတ်ယုတ်မှု၏ စံအမှားကို တွက်ချက်နည်း သင်ခန်းစာ။ ဤလုပ်ထုံးလုပ်နည်းအားလုံးကို လေ့လာပြီး သင်၏ဒေတာအတွဲတွင် အသုံးချသင့်သည်။ အလေ့အကျင့်စာအုပ်ကိုကြည့်ပြီး ဒီစွမ်းရည်တွေကို စမ်းသပ်လိုက်ပါ။ သင်၏ အဖိုးတန်သော ပံ့ပိုးကူညီမှုကြောင့် ဤကဲ့သို့သော သင်ခန်းစာများကို ဆက်လက်ပြုလုပ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ လှုံ့ဆော်ခံရပါသည်။
သင့်တွင် မေးခွန်းများရှိပါက ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ပါ။ ထို့အပြင်၊ အောက်ဖော်ပြပါ ကဏ္ဍတွင် မှတ်ချက်များ ချန်ထားခဲ့နိုင်ပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့ Exceldemy အဖွဲ့သည် သင့်မေးမြန်းချက်များကို အမြဲတုံ့ပြန်ပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့နှင့်အတူနေ၍ ဆက်လက်လေ့လာပါ။
