सामग्री तालिका
हामी रिग्रेसन विश्लेषण प्रयोग गर्छौं जब हामीसँग दुई भिन्न स्रोतहरूबाट दुई चरहरूबाट डाटा हुन्छ र तिनीहरू बीचको सम्बन्ध निर्माण गर्न चाहन्छौं। प्रतिगमन विश्लेषण हामीलाई एक रेखीय मोडेल प्रदान गर्दछ जसले हामीलाई सम्भावित परिणामहरूको भविष्यवाणी गर्न अनुमति दिन्छ। स्पष्ट कारणहरूको लागि भविष्यवाणी गरिएको र वास्तविक मानहरू बीच केही भिन्नताहरू हुनेछन्। नतिजाको रूपमा, हामी मानक त्रुटि गणना गर्छौं प्रतिगमन मोडेल प्रयोग गरेर, जुन अनुमानित र वास्तविक मानहरू बीचको औसत त्रुटि हो। यस ट्यूटोरियलमा, हामी तपाईंलाई एक्सेल मा रिग्रेसन विश्लेषणको मानक त्रुटि कसरी गणना गर्ने भनेर देखाउनेछौं। यो लेख पढ्दै।
Regression Standard Error.xlsx
एक्सेलमा रिग्रेसनको मानक त्रुटि गणना गर्न ४ सरल चरणहरू
मान्नुहोस् तपाईंसँग छ स्वतन्त्र चर ( X ) र निर्भर चल ( Y ) सँगको डेटा सेट। तपाईं देख्न सक्नुहुन्छ, तिनीहरूसँग कुनै महत्त्वपूर्ण सम्बन्ध छैन। तर हामी एउटा निर्माण गर्न चाहन्छौं। नतिजाको रूपमा, हामी दुई बीच एक रैखिक सम्बन्ध सिर्जना गर्न प्रतिगमन विश्लेषण प्रयोग गर्नेछौं। हामी रिग्रेसन विश्लेषण प्रयोग गरेर दुई चरहरू बीचको मानक त्रुटि गणना गर्नेछौं। हामी तपाईंलाई यसको व्याख्या गर्न मद्दतको लागि लेखको दोस्रो भागमा केही प्रतिगमन मोडेलका प्यारामिटरहरूमा जानेछौं।
चरण 1: डाटा विश्लेषण आदेश लागू गर्नुहोस्प्रतिगमन मोडेल सिर्जना गर्नुहोस्
- सबैभन्दा पहिले, डेटा ट्याबमा जानुहोस् र डेटा विश्लेषण मा क्लिक गर्नुहोस्। आदेश।
- डेटा विश्लेषण सूची बाकसबाट, चयन गर्नुहोस्। प्रतिगमन विकल्प।
- त्यसपछि, ठीक मा क्लिक गर्नुहोस्।
चरण 2: रिग्रेसन बाकसमा इनपुट र आउटपुट दायरा घुसाउनुहोस्
- इनपुट Y दायरा को लागि, दायरा चयन गर्नुहोस् C4:C13 हेडरको साथ।
- लेबलहरू चेक बाकसमा क्लिक गर्नुहोस्।
- दायरा चयन गर्नुहोस् B4:B13 को लागि इनपुट X दायरा ।
- प्राथमिक स्थानमा परिणाम प्राप्त गर्न, आउटपुट दायराको लागि कुनै पनि सेल ( B16 ) चयन गर्नुहोस्। ।
- अन्तमा, ठीक मा क्लिक गर्नुहोस्।
थप पढ्नुहोस्: एक्सेलमा अनुपातको मानक त्रुटि कसरी गणना गर्ने (सजिलो चरणहरूको साथ)
चरण 3: मानक त्रुटि पत्ता लगाउनुहोस्
- बाट प्रतिगमन विश्लेषण, तपाईं को मूल्य प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ मानक त्रुटि ( 3156471 )।
22>
थप पढ्नुहोस्: कसरी एक्सेलमा अवशिष्ट मानक त्रुटि फेला पार्न (२ सजिलो विधिहरू)
चरण 4: प्लट रिग्रेसन मोडेल चार्ट
- सबैभन्दा पहिले, घुसाउनुहोस् <मा क्लिक गर्नुहोस्। 9> ट्याब।
- चार्टहरू समूहबाट, स्क्याटर चार्ट चयन गर्नुहोस्।
- दायाँ क्लिक गर्नुहोस् कुनै एक माथिबिन्दुहरू।
- विकल्पहरूबाट, ट्रेन्डलाइन थप्नुहोस् विकल्प चयन गर्नुहोस्।
- त्यसैले, तपाईंको<1 प्रतिगमन विश्लेषण चार्ट तल देखाइएको छविको रूपमा प्लट गरिनेछ।
- प्रदर्शन गर्न प्रतिगमन विश्लेषण समीकरण, फर्म्याट ट्रेन्डलाइनबाट चार्टमा समीकरण प्रदर्शन गर्नुहोस् विकल्पमा क्लिक गर्नुहोस्।
- परिणामको रूपमा, प्रतिगमन विश्लेषणको समीकरण ( y = 1.0844x + 107.21 ) चार्टमा देखा पर्नेछ।
टिप्पणीहरू:
तपाईंले अनुमानित मान र वास्तविक बीचको भिन्नता गणना गर्न सक्नुहुन्छ। प्रतिगमन विश्लेषणको समीकरणबाट मानहरू।
चरणहरू:
- प्रतिगमन विश्लेषण समीकरण प्रतिनिधित्व गर्न सूत्र टाइप गर्नुहोस्।
=1.0844*B5 + 107.21 
- तसर्थ, तपाईंले पहिलो अनुमानित मान प्राप्त गर्नुहुनेछ ( 129.9824 ), जुन वास्तविक मान ( 133 ) भन्दा फरक छ।
- <1 प्रयोग गर्नुहोस्। स्वत: भरण उपकरण स्तम्भ स्वतः भर्न D ।
- त्रुटि गणना गर्न, निम्न सूत्र टाइप गर्नुहोस् घटाउनुहोस्।
=C5-D5 
- अन्तमा, स्वत: भर्ने स्तम्भ E त्रुटि मानहरू फेला पार्न।
थप पढ्नुहोस्: मा रिग्रेसन स्लोपको मानक त्रुटि कसरी गणना गर्ने एक्सेल
एक्सेलमा रिग्रेसन विश्लेषणको व्याख्या
१. मानक त्रुटि
हामी प्रतिगमन विश्लेषण समीकरणबाट देख्न सक्छौं कि भविष्यवाणी गरिएको र वास्तविक मानहरू बीच सधैं भिन्नता वा त्रुटि हुन्छ। नतिजाको रूपमा, हामीले भिन्नताहरूको औसत विचलन गणना गर्नुपर्छ।
A मानक त्रुटि ले अनुमानित मान र वास्तविक मान बीचको औसत त्रुटिलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। हामीले हाम्रो उदाहरण रिग्रेसन मोडेलमा मानक त्रुटि को रूपमा 8.3156471 पत्ता लगायौं। यसले अनुमानित र वास्तविक मानहरू बीचको भिन्नता रहेको संकेत गर्छ, जुन मानक त्रुटि ( 15.7464 ) वा भन्दा कम हुन सक्छ। मानक त्रुटि ( 4.0048 )। यद्यपि, हाम्रो औसत त्रुटि हुनेछ 8.3156471 , जुन मानक त्रुटि हो।
नतिजाको रूपमा, मोडेलको लक्ष्य मानक त्रुटि कम गर्न हो। तल्लो मानक त्रुटि, अधिक सटीक मोडेल।
2. गुणांक
प्रतिगमन गुणांकले मूल्याङ्कन गर्दछ अज्ञात मानहरूको प्रतिक्रिया। प्रतिगमन समीकरणमा ( y = 1.0844x + 107.21 ), 1.0844 गुणांक हो। , x predictor independent चर हो, 107.21 स्थिर छ, र y <9 x को लागि प्रतिक्रिया मान हो।
- A सकारात्मक गुणांक ले भविष्यवाणी गर्छ उच्च गुणांक, उच्च प्रतिक्रियाचर। यसले आनुपातिक सम्बन्धलाई संकेत गर्छ।
- A ऋणात्मक गुणांक ले अनुमान गर्छ कि गुणांक जति उच्च हुन्छ, प्रतिक्रिया मानहरू उति कम हुन्छ। यसले असमान सम्बन्धलाई संकेत गर्दछ।
3. P-मानहरू
प्रतिगमन विश्लेषणमा, p- मानहरू र गुणांकहरूले तपाइँलाई तपाइँको मोडेलमा सहसंबंधहरू सांख्यिकीय रूपमा सान्दर्भिक छन् कि छैनन् र ती सम्बन्धहरू कस्तो छन् भनेर सूचित गर्न सहयोग गर्दछ। स्वतन्त्र चरको निर्भर चरसँग कुनै लिङ्क नभएको नल परिकल्पना प्रत्येक स्वतन्त्र चरको लागि p-value प्रयोग गरेर परीक्षण गरिन्छ। स्वतन्त्र चरमा परिवर्तनहरू र आश्रित चरमा भिन्नताहरू बीच कुनै सम्बन्ध छैन यदि त्यहाँ कुनै सम्बन्ध छैन।
- तपाईँको नमूना डेटाले गलत को लागि शून्य परिकल्पनालाई पर्याप्त समर्थन दिन्छ। यदि चरको लागि p-मान तपाईंको महत्वको थ्रेसहोल्ड भन्दा कम हो भने पूर्ण जनसंख्या। तपाईंको प्रमाणले नॉन-शून्य सहसंबंध को धारणालाई समर्थन गर्दछ। जनसंख्या स्तरमा, स्वतन्त्र चरमा भएका परिवर्तनहरू निर्भर चरमा भएका परिवर्तनहरूसँग जोडिएका हुन्छन्।
- A p-मान ठूलो महत्व स्तरभन्दा, दुवैतर्फ , सुझाव दिन्छ कि तपाईंको नमूनामा अपर्याप्त प्रमाण स्थापित गर्नको लागि गैर-शून्य सहसंबंध अवस्थित छ।
किनकि तिनीहरूको p-मानहरू ( 5.787E-06 , 1.3E-06<9 ) कम छन् महत्वपूर्ण मान ( 5.787E-06 ) भन्दा, स्वतन्त्र चर (X) र Intercept सांख्यिकीय रूपमा महत्त्वपूर्ण , रिग्रेसन आउटपुट उदाहरणमा देखिए जस्तै।
4. R-वर्ग मानहरू
रैखिक प्रतिगमन मोडेलहरूको लागि, R-वर्ग एक पूर्णता मापन हो। यो अनुपातले निर्भर चरमा भिन्नताको प्रतिशत देखाउँछ जुन स्वतन्त्र कारकहरूले सँगै लिँदा खाता बनाउँछ। सजिलो 0–100 प्रतिशत स्केलमा, R-squared ले तपाईंको मोडेल र निर्भर चल बीचको जडानको बल को परिमाण गर्छ।
R2 मान भनेको रिग्रेसन मोडेलले तपाइँको डाटालाई कत्तिको राम्रोसँग फिट गर्छ भन्ने मापन हो। उच्च नम्बर , राम्रो सम्भाव्य मोडेल।
निष्कर्ष
मलाई आशा छ यो लेखले तपाइँलाई दिएको छ। Excel मा रिग्रेसनको मानक त्रुटि कसरी गणना गर्ने बारे ट्यूटोरियल। यी सबै प्रक्रियाहरू सिक्नुपर्छ र तपाईंको डेटासेटमा लागू गर्नुपर्छ। अभ्यास कार्यपुस्तिकामा हेर्नुहोस् र यी सीपहरूलाई परीक्षणमा राख्नुहोस्। तपाईंको बहुमूल्य सहयोगको कारणले गर्दा हामी यस प्रकारका ट्युटोरियलहरू बनाउन उत्प्रेरित भएका छौं।
यदि तपाईंसँग कुनै प्रश्नहरू छन् भने कृपया हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्। साथै, तलको खण्डमा टिप्पणीहरू छोड्न नहिचकिचाउनुहोस्।
हामी, Exceldemy टीम, सधैं तपाईंको प्रश्नहरूको लागि उत्तरदायी छौं।
हामीसँग रहनुहोस् र सिक्न जारी राख्नुहोस्।
