Spis treści
Jeśli szukasz sposobów na obliczenie P-value lub wartość prawdopodobieństwa w regresja liniowa w programie Excel, to jesteś we właściwym miejscu. P-value służy do określenia prawdopodobieństwa wyników testów hipotetycznych. Wyniki możemy analizować w oparciu o 2 hipotezy;. Hipoteza zerowa i Hipoteza alternatywna . z wykorzystaniem P-value możemy określić, czy wynik potwierdza hipotezę zerową czy hipotezę alternatywną.
Zacznijmy więc od głównego artykułu.
Pobierz Workbook
Wartość P.xlsx3 Sposoby obliczania wartości P w regresji liniowej w Excelu
Mamy tu pewne przewidywane wartości sprzedaży i rzeczywiste wartości sprzedaży niektórych produktów firmy. Porównamy te wartości sprzedaży i wyznaczymy wartość prawdopodobieństwa, a następnie ustalimy, czy P popiera hipotezę zerową lub hipotezę alternatywną. Hipoteza zerowa zakłada, że nie ma różnicy między dwoma rodzajami wartości sprzedaży, a hipoteza alternatywna uwzględni różnice między tymi dwoma zestawami wartości.
Użyliśmy Microsoft Office 365 wersja tutaj, możesz użyć dowolnych innych wersji według swojej wygody.
Metoda-1: Użycie "narzędzia analitycznego t-Test" do obliczenia wartości P
W tym miejscu wykorzystamy pakiet narzędzi analitycznych zawierający narzędzie analityczne t-Test do wyznaczenia P-value dla tych dwóch zestawów danych dotyczących sprzedaży.
Kroki :
Jeśli nie aktywowałeś narzędzia do analizy danych, to najpierw włącz ten toolpak.
➤ Kliknij na Plik tab.
➤ Wybierz Opcje .
Następnie. Opcje programu Excel Pojawi się okno dialogowe.
➤ Wybierz opcję Dodatki opcja na lewym panelu.
➤ Wybierz Excel Dodatki opcja w Zarządzaj a następnie naciśnij przycisk Wejdź na stronę .
Następnie Dodatki pojawi się okno dialogowe.
➤ Sprawdź Pakiet narzędzi analitycznych i naciśnij przycisk OK .
➤ Teraz przejdź do Dane Tab>> Analiza Grupa>> Analiza danych Opcja.
Następnie. Analiza danych Pojawi się kreator.
➤ Wybierz opcję t-Test: Sparowane dwie próbki dla średnich z różnych opcji Narzędzia analizy .
Następnie. t-Test: Sparowane dwie próbki dla średnich Zostanie otwarte okno dialogowe.
➤ As Wejście musimy podać dwa zmienne zakresy; $C$4:$C$11 dla Zmienna 1 Zakres oraz $D$4:$D$11 dla Zmienna 2 Zakres jako Zakres wyjściowy wybraliśmy $E$4 .
➤ Można zmienić wartość dla Alfa z 0.05 (generowane automatycznie) do 0.01 ponieważ wyznaczona wartość dla tej stałej jest z reguły 0.05 lub 0.01 .
➤ Na koniec naciśnij OK .
Po tym, otrzymasz P-value dla dwóch przypadków; wartość jednoogonowa wynosi 0.00059568 a wartość dla dwóch ogonów wynosi 0.0011913 Widzimy, że jednoogonowa P-value jest o połowę mniejszy od dwukrotnego ogona P-value ...ponieważ dwa ogony... P-value uwzględnia zarówno wzrost, jak i spadek ocen, natomiast jednoogonowa P-value rozważa tylko jeden z tych przypadków.
Ponadto widzimy, że dla wartości alfa 0.05 otrzymujemy P wartości mniejsze niż 0.05 co oznacza, że pomija hipotezę zerową, a więc dane są wysoko istotne.
Read More: Jak interpretować wyniki regresji liniowej w programie Excel (z prostymi krokami)
Metoda-2: Użycie funkcji T.TEST do obliczenia wartości P w regresji liniowej w Excelu
W tej sekcji będziemy używać Funkcja T.TEST ustalić Wartości P za ogony 1 oraz 2 .
Kroki :
Zaczniemy od określenia P-value za ogon 1 lub w jednym kierunku.
➤ Wpisz w komórce następującą formułę F5 .
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,1,1)Tutaj, C4:C11 to zakres Przewidywana sprzedaż , D4:D11 to zakres Rzeczywista sprzedaż , 1 jest wartością końcową, a ostatnia 1 jest dla Sparowane typu.
Po naciśnięciu ENTER , otrzymujemy P-value 0.00059568 za ogon 1 .
➤ Zastosuj następującą formułę w komórce F6 ustalić P-value za ogon 2 lub w obu kierunkach.
=T.TEST(C4:C11,D4:D11,2,1) Tutaj, C4:C11 to zakres Przewidywana sprzedaż , D4:D11 to zakres Rzeczywista sprzedaż , 2 jest wartością końcową, a ostatnia 1 jest dla Sparowane typu.
Read More: Wielokrotna regresja liniowa na zestawach danych w Excelu (2 metody)
Metoda-3: Użycie funkcji CORREL, T.DIST.2T do obliczenia wartości P w regresji liniowej
Ustalimy P-value dla korelacji tutaj przez użycie CORREL , T.DIST.2T funkcje.
Aby to zrobić, stworzyliśmy kilka kolumn z nagłówkami Pozycja ogółem , Współczynnik korelacji , t Wartość oraz Wartość P i wpisaliśmy wartość dla sumy pozycji, która również wynosi 8 .
Kroki :
➤ Po pierwsze, określamy Correl.Factor wpisując w komórce następującą formułę C14 .
=CORREL(C4:C11,D4:D11) Tutaj, C4:C11 to zakres Przewidywana sprzedaż oraz D4:D11 to zakres Rzeczywista sprzedaż .
➤ Aby określić wartość t wpisz w komórce następującą formułę D14 .
=(C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) Tutaj, C14 jest współczynnikiem korelacji, oraz B14 to całkowita liczba produktów.
- SQRT(B14-2) staje się
SQRT(8-2) → SQRT(6) daje pierwiastek kwadratowy z 6 .
Wyjście → 2.4494897
- C14*SQRT(B14-2) staje się
0.452421561*2.4494897
Wyjście → 1.10820197
- 1-C14*C14 staje się
1-0.452421561*0.452421561
Wyjście → 0.79531473
- SQRT(1-C14*C14) staje się
SQRT(0,79531473) → zwraca pierwiastek kwadratowy z 0.79531473 .
Wyjście → 0.891804199
- (C14*SQRT(B14-2))/SQRT(1-C14*C14) staje się
(1.10820197)/0.891804199
Wyjście → 1.242651665
➤ Na koniec, korzystając z poniższej funkcji, wyznaczymy P-value dla korelacji.
=T.DIST.2T(D14,B14-2) Tutaj, D14 to wartość t , B14-2 lub 8-2 lub 6 jest stopniem swobody, a T.DIST.2T zwróci P-value dla korelacji z rozkładem dwubiegunowym.
Read More: Jak wykonać analizę regresji wielokrotnej w Excelu (z prostymi krokami)
Rzeczy do zapamiętania
⦿ Ogólnie rzecz biorąc, używamy dwóch wspólnych Alfa wartości; 0.05 oraz 0.01 .
⦿ Istnieją dwie hipotezy, hipoteza zerowa i hipoteza alternatywna, hipoteza zerowa uwzględnia brak różnicy między dwoma zbiorami danych, a druga uwzględnia różnicę między dwoma zbiorami danych.
⦿ Kiedy P-value jest mniejszy niż 0.05 zaprzecza hipotezie zerowej, a dla wartości większych niż 0.05 potwierdza hipotezę zerową. Oceniając P-value możemy dojść do następujących wniosków.
P<0,05 →. bardzo istotne daneP=0.05 → istotne dane
P=0.05-0.1 → dane marginalnie istotne
P>0,1 → nieistotne dane
Część ćwiczeniowa
Do samodzielnego wykonywania ćwiczeń udostępniliśmy Praktyka sekcja jak poniżej w arkuszu o nazwie Praktyka . Proszę, zrób to sam.
Wniosek
W tym artykule, staraliśmy się pokryć sposoby obliczania P-value w regresja liniowa w programie Excel. Mam nadzieję, że uznasz to za przydatne. Jeśli masz jakieś sugestie lub pytania, nie krępuj się podzielić nimi w sekcji komentarzy.
