فهرست
ساده ریګریشن تحلیل عموما د دوو متغیرونو ترمنځ د اړیکو اټکل کولو لپاره کارول کیږي، د بیلګې په توګه، د فصل د حاصلاتو او بارانونو ترمنځ اړیکه یا د ډوډۍ خوند او د تنور د تودوخې ترمنځ اړیکه. په هرصورت، موږ اړتیا لرو چې د یو انحصاري متغیر او دوه یا ډیرو خپلواکو متغیرونو تر مینځ اړیکې ډیر ځله وڅیړو. د مثال په توګه، د املاکو اجنټ ممکن وغواړي پوه شي چې ایا او څنګه اقدامات لکه د کور اندازه، د خوب خونو شمیر، او د ګاونډی اوسط عاید د هغه قیمت سره تړاو لري چې د کور پلورل کیږي. دا ډول ستونزه د د ډیری ریګریشن تحلیلونو په پلي کولو سره حل کیدی شي. او دا مقاله به تاسو ته لنډیز درکړي چې څنګه د Excel په کارولو سره د څو ریګریشن تحلیلونو کارول.
ستونزه
فرض کړئ چې موږ په تصادفي ډول 5 پلورونکي غوره کړل او معلومات یې راټول کړل لکه څنګه چې په لاندې جدول کې ښودل شوي. ایا زده کړه یا هڅونه په کلني پلور اغیزه لري که نه؟
| د ښوونځي لوړ کال بشپړ شوی | هڅونه د هګینس هڅونې پیمانه لخوا اندازه شوی | کلنی پلور په ډالرو |
| 12 | 32 | $350,000 |
| 14 | 35 | $399,765 |
| 15 | 45 | $429,000 |
| 16 | 50 | $435,000 |
| 18 | 65 | $433,000 |
مساوات
عمومي، څود ریګریشن تحلیل داسې انګیرل کیږي چې د انحصار متغیر (y) او خپلواک متغیرونو (x1, x2, x3 … xn) تر مینځ یو خطي اړیکه شتون لري. او دا ډول خطي اړیکه د لاندې فورمول په کارولو سره تشریح کیدی شي:
Y = ثابت + β1*x1 + β2*x2+…+ βn*xn
دلته د ثابتو او کوفیفینټس توضیحات دي :
| Y | د Y |
| مستقل | د Y- وړاندوینه شوې ارزښت مداخله |
| β1 | په Y کې د هر 1 زیاتوالي بدلون په x1 |
| β2 | د په Y کې د هر 1 زیاتوالي بدلون په x2 |
| … | … |
| βn | بدلون په Y کې د هر 1 زیاتوالي بدلون په xn |
مستقل او β1، β2… βn د شته نمونو معلوماتو پراساس محاسبه کیدی شي. وروسته له دې چې تاسو د ثابت، β1، β2… βn ارزښتونه ترلاسه کړئ، تاسو کولی شئ د وړاندوینې لپاره یې وکاروئ.
زموږ د ستونزې لپاره، یوازې دوه فکتورونه شتون لري چې موږ ورسره علاقه لرو. له همدې امله، معادل به دا وي:
کلنۍ پلور = ثابت + β1 * (د ښوونځي تر ټولو لوړ کال بشپړ شوی) + β2* (د هګینس هڅونې پیمانه لخوا اندازه شوی هڅونه)
ماډل ترتیب کړئ
کلنی پلور، د ښوونځي ترټولو لوړ کال بشپړ شوی او هڅونه په A، B کالم، او کالم C کې داخل شوې لکه څنګه چې په 1 شکل کې ښودل شوي. دا غوره ده چې تل د خپلواک متغیرونو څخه مخکې د انحصار متغیر (دلته کلنۍ پلور) کېښودل شي. .
شکل 1
دانلود تحلیل ToolPak
Excelموږ ته د ډیټا تحلیل فیچر وړاندې کوي کوم چې کولی شي د ثابتو او کوفیفینټ ارزښتونه بیرته راولي. مګر د دې خصوصیت کارولو دمخه ، تاسو اړتیا لرئ د تحلیلي وسیلې پاک ډاونلوډ کړئ. دلته دا دی چې تاسو یې څنګه نصب کولی شئ.
په فایل ټب باندې کلیک وکړئ -> اختیارونه او بیا په Add-Ins کې کلیک وکړئ. 1> د ایکسل اختیارونه ډیالوګ بکس. د Add-Ins د ډیالوګ بکس د خلاصولو لپاره د Excel Options د ډیالوګ بکس په ښکته کې په Go تڼۍ کلیک وکړئ. په Add-Ins ډیالوګ بکس کې، Analysis TookPak چیک باکس غوره کړئ او بیا په Ok باندې کلیک وکړئ.
اوس که تاسو په کلیک وکړئ. د ډاټا ټب، تاسو به وګورئ چې د معلوماتو تحلیل په تجزیه ګروپ (ښي پینل) کې ښکاري. بشپړ لید ترلاسه کړئ]
د ډیری ریګریشن تحلیل
په ډیټا ټب کې په تحلیل ګروپ کې په ډیټا تحلیل باندې کلیک وکړئ . په اشاره شوي د معلوماتو تحلیل د ډیالوګ بکس کې ریګریشن غوره کړئ. تاسو کولی شئ نور احصایوي تحلیلونه لکه t-test، ANOVA او داسې نور هم ترسره کړئ.
شکل 3.1
A رجعت وروسته له دې چې تاسو رجسټریشن انتخاب کړئ د ډیالوګ بکس به هڅول کیږي. د ډیالوګ بکس ډک کړئ لکه څنګه چې په 3.2 شکل کې ښودل شوي.
ان پټ Y رینج انحصاري متغیر او ډیټا لري پداسې حال کې چې د انپټ ایکس رینج خپلواک متغیرات او ډاټا لري. دلته زه باید تاسو ته یادونه وکړم چې خپلواک متغیرات باید په نږدې کالمونو کې وي. او د خپلواک متغیرونو اعظمي شمیره 15 ده.
وروستهحد A1: C1 کې متغیر لیبلونه شامل دي او له همدې امله د لیبل چیک باکس باید غوره شي. په حقیقت کې، زه تاسو ته وړاندیز کوم چې هر وخت لیبلونه شامل کړئ کله چې تاسو د ان پټ Y رینج او ان پټ ایکس رینج ډک کړئ. دا لیبلونه ګټور دي کله چې تاسو د اکسل لخوا بیرته راستانه شوي لنډیز راپورونه بیاکتنه وکړئ.
شکل 3.2
د پاتې شونو چک بکس په غوره کولو سره، تاسو کولی شئ د هرې کتنې لپاره د پاتې شونو لیست کولو لپاره Excel فعال کړئ. په 1 شکل کې وګورئ، په ټولیز ډول 5 مشاهدې شتون لري او تاسو به 5 پاتې شونې ترلاسه کړئ. بقایا هغه څه دي چې پاتې کیږي کله چې تاسو د لیدل شوي ارزښت څخه اټکل شوی ارزښت کم کړئ. ستندرد شوی بقایا هغه بقایا ده چې د دې معیاري انحراف لخوا ویشل شوي.
تاسو کولی شئ د پاتې پلاټ چیک باکس هم وټاکئ کوم چې کولی شي اکسل ته د پاتې پلاټونو بیرته راستنیدو وړتیا ورکړي. د پاتې شونو شمیر د خپلواک متغیرونو شمیر سره مساوي دی. د پاتې کیدو پلاټ یو ګراف دی چې په Y-محور کې پاتې شوني او په x-محور کې خپلواک متغیرونه ښیي. په تصادفي ډول د ایکس محور په شاوخوا کې منحل شوي نقطې په پاتې پلاټ کې دا په ګوته کوي چې د خطي ریګریشن ماډل مناسب دی. د مثال په توګه، 3.3 شکل د پاتې شونو درې ډوله نمونې ښیي. یوازې په کیڼ پینل کې یو ښیي چې دا د خطي ماډل لپاره ښه فټ دی. نور دوه نمونې د غیر خطي ماډل لپاره غوره فټ وړاندیز کوي.
شکل 3.3
ایکسسل به یو فټ شوي لاین پلاټ بیرته راولي که تاسو د لاین فټ پلاټونو چیک باکس غوره کړئ. یو نصب شوی کرښه پلاټکولی شي د یو انحصاري متغیر او یو خپلواک متغیر ترمنځ اړیکه پلیټ کړي. په بل عبارت، ایکسل به تاسو ته د خپلواک متغیر سره ورته شمیر فټ شوي لاین پلاټونه درکړي. د مثال په توګه، تاسو به زموږ د ستونزې لپاره 2 فټ شوي لاین پلاټونه ترلاسه کړئ.
پایلې
وروسته له دې چې تاسو د Ok تڼۍ باندې کلیک وکړئ، Excel به د لاندې لنډیز راپور بیرته راولي. هغه حجرې چې په شنه او ژیړ رنګونو کې روښانه شوي خورا مهمې برخې دي چې تاسو باید ورته پاملرنه وکړئ.
شکل 3.4
د R-مربع (حجرې F5) لوړوالی، ټینګ اړیکه شتون لري. د انحصار متغیر او خپلواک متغیرونو ترمنځ. او په دریم جدول کې کوفیفینټس (د F17 رینج: F19) تاسو ته د ثابتو او کوفیفینټس ارزښتونه درکړي. معادل باید کلني پلور وي = 1589.2 + 19928.3*(د ښوونځي تر ټولو لوړ کال بشپړ شوی) + 11.9*(هڅی لکه څنګه چې د هیګینس هڅونې پیمانې لخوا اندازه کیږي)
په هرصورت، د دې لپاره چې وګورئ پایلې د اعتبار وړ دي، تاسو هم اړتیا لرئ. د p - ارزښتونو چک کولو لپاره چې په ژیړ کې روښانه شوي. یوازې په هغه صورت کې چې په J12 حجره کې د p-value له 0.05 څخه کم وي، د ټول راجستریشن معادل د اعتبار وړ دی. مګر تاسو اړتیا لرئ په I17: I19 کې د p-values وګورئ ترڅو وګورئ چې ثابت او خپلواک متغیرونه د انحصار متغیر وړاندوینې لپاره ګټور دي. زموږ د ستونزې لپاره، دا زموږ لپاره غوره ده چې د خپلواک متغیرونو په پام کې نیولو سره انګیزه رد کړو.
نور ولولئ: په Excel کې د لینر ریګریشن کې د P ارزښت څنګه محاسبه کړئ (3لارې)
له خپلواک متغیرونو څخه هڅونه لرې کړئ
د خپلواک متغیر په توګه د هڅونې له مینځه وړلو وروسته، ما ورته طریقه پلي کړه او یو ساده ریګریشن تحلیل یې وکړ. تاسو لیدلی شئ چې ټول ارزښتونه اوس د 0.05 څخه کم دي. وروستۍ معادل باید وي:
کلني پلور = 1167.8 + 19993.3*(د ښوونځي تر ټولو لوړ کال بشپړ شوی)
شکل 3.5 [د بشپړ لید ترلاسه کولو لپاره په عکس کلیک وکړئ]<3
یادښت
شکل 4
د Add-Ins وسیلې سربیره، تاسو کولی شئ د LINEST فنکشن د ډیری ریګریشن تحلیل کولو لپاره هم وکاروئ. د LINEST فنکشن یو آری فنکشن دی چې کولی شي پایله په یوه حجره یا د حجرو په لړۍ کې بیرته راولي. تر ټولو لومړی، د A8 سلسله غوره کړئ: B12 او بیا د دې سلسلې (A8) لومړۍ حجرې ته "=LINEST (A2:A6, B2:B6, TRUE, TRUE)" فورمول داخل کړئ. وروسته له دې چې تاسو CTRL + SHIFT + ENTER فشار ورکړئ، Excel به لاندې پایلې بیرته راولي. د 3.4 شکل سره پرتله کولو سره، تاسو لیدلی شئ چې 19993.3 د ښوونځي د بشپړ شوي لوړ کال مجموعه ده پداسې حال کې چې 1167.8 ثابت دی. په هرصورت، زه تاسو ته وړاندیز کوم چې د Add-Ins وسیله وکاروئ. دا خورا اسانه دی.
نور ولولئ…
22>په Excel کې د څه شی تحلیل
<0 په ایکسل کې د وائلډ کارډونو کارولو څرنګوالی؟کاري فایل ډاونلوډ کړئ
د کار کولو فایل د لاندې لینک څخه ډاونلوډ کړئ.
ملټيپل ریګریشن - تحلیل. xlsx
