लेखले तपाईंलाई एक्सेलमा बहु प्रतिगमन विश्लेषण कसरी गर्ने भन्ने बारे केही आधारभूत विधिहरू देखाउनेछ। तथ्याङ्कको क्षेत्रमा यो धेरै महत्त्वपूर्ण विषय हो। यसले हामीलाई एक वा धेरै आश्रित चरहरूको बारेमा आश्रित चर भविष्यवाणी गर्न मद्दत गर्दछ।

डेटासेटमा, हामीसँग केही कारहरूको बारेमा केही जानकारी छ: तिनीहरूको नाम , मूल्य , अधिकतम गति मा माइल प्रति घन्टा , पीक पावर उनीहरूको इन्जिनले उत्पादन गर्न सक्छ, र अधिकतम दायरा दुरी तिनीहरूले रिफिल नगरी यात्रा गर्न सक्छन् तिनीहरूको ट्यांक।

अभ्यास कार्यपुस्तिका डाउनलोड गर्नुहोस्

मल्टिपल के हो प्रतिगमन?

मल्टिपल रिग्रेसन एउटा सांख्यिकीय प्रक्रिया हो जसद्वारा हामी निर्भर चर र धेरै स्वतन्त्र चर बीचको सम्बन्धलाई विश्लेषण गर्न सक्छौं। रिग्रेसन को उद्देश्य आश्रित चर सम्बन्धित स्वतन्त्र चर को प्रकृतिको भविष्यवाणी गर्नु हो।

बहु प्रतिगमन विश्लेषण गर्न २ चरणहरू Excel मा

चरण- 1: डाटा विश्लेषण ट्याब सक्षम गर्नुहोस्

डेटा ट्याब मा डेटा विश्लेषण समावेश छैन पूर्वनिर्धारित रूपमा रिबन। यसलाई सक्रिय गर्न, तलको प्रक्रियामा जानुहोस्।

• पहिले, फाइल >> विकल्पहरू

मा जानुहोस्।

• त्यसपछि Add-ins >> Excel Add-ins चयन गर्नुहोस् >> जानुहोस्

• चेक गर्नुहोस् विश्लेषण उपकरणपाक थप्नुहोस् -इन उपलब्ध छ: सेक्शन र ठीक छ क्लिक गर्नुहोस्।

17>

त्यसपछि, डेटा विश्लेषण रिबन हुनेछ। डेटा ट्याब मा देखा पर्दछ।

चरण- 2: एक्सेलमा बहु प्रतिगमन विश्लेषण सिर्जना गर्दै

यहाँ म तपाईंलाई बहु प्रतिगमन कसरी विश्लेषण गर्ने देखाउनेछु।

• डेटा ट्याबबाट >> चयन गर्नुहोस् डेटा विश्लेषण
• ए संवाद बक्स चयन देखाउनेछ प्रतिगमन र क्लिक गर्नुहोस् ठीक ।

A Regression संवाद बाकस देखा पर्नेछ।

• हामी कारको मूल्य बमोजिम भविष्यवाणी गर्नेछौं। तिनीहरूको अधिकतम गति , उच्च शक्ति र दायरा ।
• निर्भर चर को दायरा चयन गर्नुहोस्।> ( इनपुट Y दायरा )। मेरो केसमा, यो C4:C14 हो।
• त्यसपछि, दायरा को स्वतन्त्र चर ( इनपुट X दायरा<चयन गर्नुहोस्। २>)। मेरो मामलामा, यो D4:F14 हो।
• लेबलहरू जाँच गर्नुहोस् र आउटपुट विकल्पहरू<2 मा नयाँ कार्यपत्र प्लाई: चयन गर्नुहोस्।>। यदि तपाइँ तपाइँको रिग्रेसन विश्लेषण हालको पानामा चाहनुहुन्छ भने, सेल सन्दर्भ राख्नुहोस् जहाँ तपाइँ विश्लेषण सुरु गर्न चाहनुहुन्छ आउटपुट दायरा

तपाईंले अवशेषहरू यदि तपाईं थप विश्लेषण गर्न चाहनुहुन्छ भने छनोट गर्न सक्नुहुन्छ।

• त्यसपछि, तपाईंले प्रतिगमन विश्लेषण नयाँ पानामा हेर्नुहोस्। ढाँचा गर्नुहोस् विश्लेषण तपाईँको सुविधा अनुसार।

21>

यसैले तपाइँ एक्सेलमा बहु प्रतिगमन विश्लेषण गर्न सक्नुहुन्छ।

समान पढाइहरू

• एक्सेलमा सरल रैखिक प्रतिगमन कसरी गर्ने (४ सरल विधिहरू)
• कसरी व्याख्या गर्ने एक्सेलमा रिग्रेसन परिणामहरू (विस्तृत विश्लेषण)

एक्सेलमा मल्टिपल रिग्रेसन विश्लेषणको बारेमा संक्षिप्त छलफल

रिग्रेसन विश्लेषण केही प्यारामिटरहरूको धेरै मानहरू छोड्छ। । तिनीहरूको अर्थ के हो हेरौं।

प्रतिगमन तथ्याङ्क

प्रतिगमन तथ्याङ्क भागमा, हामी केही प्यारामिटरहरूको मानहरू देख्छौं।

1. बहु R: यसले सहसंबंध गुणांक लाई जनाउँछ जसले चरहरू बीचको रैखिक सम्बन्ध कति बलियो छ भनेर निर्धारण गर्दछ। यस गुणांक को लागि मानहरूको दायरा (-1, 1) हो। सम्बन्धको बल बहु R को निरपेक्ष मानसँग समानुपातिक छ।
2. R वर्ग: यो अर्को गुणक कति राम्रो छ भनेर निर्धारण गर्न हो। प्रतिगमन रेखा फिट हुनेछ। यसले प्रतिगमन रेखामा कति बिन्दुहरू आउँछन् भनेर पनि देखाउँछ। यस उदाहरणमा, R 2 को मान 86 हो, जुन राम्रो छ। यसले 86% डाटा बहु रिग्रेसन लाइन मा फिट हुनेछ भन्ने संकेत गर्छ।
3. समायोजित आर स्क्वायर: यो समायोजित छ। मोडेलमा स्वतन्त्र चर को लागि R वर्ग मान। लागि उपयुक्त छ बहु प्रतिगमन विश्लेषण र हाम्रो डेटाको लागि। यहाँ, समायोजित आर स्क्वायर को मान 79 हो।
4. मानक त्रुटि: यसले तपाइँको प्रतिगमन कत्तिको सही निर्धारण गर्छ। समीकरण हुनेछ। हामीले अनियमित रिग्रेसन विश्लेषण गरिरहँदा, मानक त्रुटि को मान यहाँ धेरै उच्च छ।
5. अवलोकनहरू: मा अवलोकनहरूको संख्या डाटासेट 10 हो।

भिन्नताको विश्लेषण ( ANOVA )

ANOVA मा विश्लेषण खण्ड, हामी केहि अन्य पैरामिटरहरू पनि देख्छौं।

1. df: ' स्वतन्त्रताको डिग्री ' df द्वारा परिभाषित गरिएको छ। df को मान यहाँ 3 छ किनभने हामीसँग 3 प्रकारहरू छन् स्वतन्त्र चर ।
2. SS : SS वर्गको योगलाई जनाउँछ। यदि वर्ग को अवशिष्ट योगफल कुल योगफल को वर्ग भन्दा धेरै सानो छ भने, तपाईंको डाटा मा फिट हुनेछ। प्रतिगमन रेखा अधिक सुविधाजनक। यहाँ, अवशिष्ट SS कुल SS भन्दा धेरै सानो छ, त्यसैले हामी अनुमान गर्न सक्छौं कि हाम्रो डाटा रिग्रेसन लाइनमा फिट हुन सक्छ राम्रो तरिकाले
3. MS: MS औसत वर्ग हो। प्रतिगमन र अवशिष्ट MS को मान क्रमशः 78 र 5372210.11 क्रमशः हो।
4. F र सार्थकता F: यी मानहरूले रिग्रेसन विश्लेषण को विश्वसनीयता निर्धारण गर्दछ। यदि सार्थकता F 05 भन्दा कम छ भने, बहु रिग्रेसन विश्लेषण प्रयोग गर्न उपयुक्त छ। अन्यथा, तपाईंले आफ्नो स्वतन्त्र चर परिवर्तन गर्नुपर्ने हुन सक्छ। हाम्रो डेटासेटमा, सार्थकता F को मान 0.01 विश्लेषणको लागि राम्रो छ।

रिग्रेसन विश्लेषण आउटपुट

यहाँ, म प्रतिगमन विश्लेषण को आउटपुटमा छलफल गर्नेछु।

1. गुणक र अन्य

यस खण्डमा , हामीले स्वतन्त्र चरका लागि गुणांक को मान पाउँछौं- अधिकतम। गति , पीक पावर र रेन्ज । हामी प्रत्येक गुणांक को लागि निम्न जानकारी पनि फेला पार्न सक्छौं: यसको मानक त्रुटि , t Stat , P-value र अन्य प्यारामिटरहरू।

२. अवशिष्ट आउटपुट

अवशिष्ट मानहरू ले हामीलाई अनुमानित मूल्य यसको वास्तविक मान र मानकबाट कति विचलित हुन्छ भनेर बुझ्न मद्दत गर्दछ। 2> अवशेषहरू को मान जुन स्वीकार्य हुनेछ।

रिग्रेसन विश्लेषण कामद्वारा भविष्यवाणी गर्ने तरिका तल दिइएको छ।

भन्नुहोस्, हामी यसको स्वतन्त्र चर अनुसार पहिलो कारको मूल्य भविष्यवाणी गर्न चाहन्छौं। स्वतन्त्र चरहरू अधिकतम। गति , पीक पावर र रेन्ज जसको मान 110 माइल प्रति घण्टा हो , 600 अश्वशक्ति र 130 माइल , क्रमशः। संगत रिग्रेसन गुणांक हो 245.43 , 38.19 र 94.38 । y अवरोध मान हो -५०८८५.७३ । त्यसैले अनुमानित मूल्य हुनेछ 245.43*110+38.19*600+94.38*130-50885.73≈11295 ।

यस लेखको डाटासेट अनुसार, यदि तपाईं कारको अनुमान गर्न चाहनुहुन्छ भने मूल्य जसको अधिकतम गति को x mph , पीक पावर को y hp र दायरा को z माइल , अनुमानित मूल्य 245.43*x+38.19*y+94.38*z हुनेछ।

थप पढ्नुहोस्: एक्सेलमा मल्टिपल रिग्रेसन नतिजाहरू कसरी व्याख्या गर्ने

ग्राफ प्रयोग गरेर एक्सेलमा मल्टिपल लिनियर रिग्रेसन बुझ्न

यदि तपाईं रिग्रेसन लाइन को कल्पना गर्न चाहनुहुन्छ भने तपाईको डेटा, तलको प्रक्रियामा जाऔं।

चरणहरू:

• पहिले, डेटा ट्याब >> बाट डेटा विश्लेषण
• ए डेटा विश्लेषण संवाद बाकसमा जानुहोस् त्यसपछि प्रतिगमन चयन गर्नुहोस्।
• अन्तमा, <1 मा क्लिक गर्नुहोस्।>ठीक ।

अर्को संवाद बाकस को प्रतिगमन देखा पर्नेछ।

• अवशिष्ट र लाइन फिट प्लटहरू चयन गर्नुहोस्।
• ठीक छ क्लिक गर्नुहोस्।

त्यसपछि, तपाईंले रिग्रेसन लाइन फिट हुन्छ अधिकतमको ग्राफ देख्नुहुनेछ। स्पीड , पीक पावर र रेन्ज विश्लेषण सहित नयाँ पाना मा।

यहाँ तल, यसले रेखा फिट अधिकतमको अनुसार प्रतिनिधित्व गर्दछ। गति ।

र निम्न छविले पिक पावर अनुसार लाइन फिट देखाउँछ।

तलकोचित्रले रेन्ज अनुसार रेखा फिट प्रतिनिधित्व गर्दछ।

32>

कृपया कार्यपुस्तिका डाउनलोड गर्नुहोस् र प्लटहरू हेर्नुहोस्। राम्रो बुझ्नको लागि।

थप पढ्नुहोस्: एक्सेलमा कसरी लिनियर रिग्रेसन गर्ने (४ सरल तरिकाहरू)

अभ्यास खण्ड

यहाँ, म तपाईंलाई यस लेखको डाटासेट दिँदैछु ताकि तपाईं आफैले बहु रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण गर्न सक्नुहुन्छ।

निष्कर्ष <6

भन्न पर्याप्त छ, यस लेखले एक्सेलमा बहु प्रतिगमन विश्लेषण कसरी गर्ने भनेर बुझ्न मद्दत गर्नेछ र यो प्यारामिटरहरूको संक्षिप्त विवरण हो। यदि तपाईंसँग यस लेखको बारेमा कुनै विचार वा प्रतिक्रिया छ भने, कृपया टिप्पणी बक्समा साझा गर्नुहोस्। यसले मलाई मेरो आगामी लेखहरू समृद्ध बनाउन मद्दत गर्नेछ।