موږ د ریګریشن تحلیل کاروو کله چې موږ د دوه مختلف سرچینو څخه د دوه متغیرونو ډاټا لرو او غواړو د دوی ترمینځ اړیکه جوړه کړو. د ریګریشن تحلیل موږ ته یو خطي ماډل چمتو کوي چې موږ ته اجازه راکوي د احتمالي پایلو وړاندوینه وکړو. د څرګند دلایلو لپاره به د وړاندوینې او حقیقي ارزښتونو ترمینځ ځینې توپیرونه شتون ولري. د پایلې په توګه، موږ د ریګریشن ماډل په کارولو سره معیاري تېروتنه محاسبه کوو، کوم چې د اټکل شوي او حقیقي ارزښتونو ترمنځ اوسط تېروتنه ده. په دې لوست کې، موږ به تاسو ته وښیو چې څنګه په ایکسیل کې د ریګریشن تحلیل معیاري غلطی محاسبه کړو.

د تمرین کاري کتاب ډاونلوډ کړئ

د تمرین کولو لپاره دا د تمرین کاري کتاب ډاونلوډ کړئ پداسې حال کې چې تاسو یاست دا مقاله ولولئ.

په Excel کې د ریګریشن معیاري غلطی محاسبه کولو لپاره 4 ساده ګامونه

فرض کړئ چې تاسو لرئ د ډیټا سیټ د خپلواک متغیر ( X ) او یو انحصار متغیر ( Y ) سره. لکه څنګه چې تاسو لیدلی شئ، دوی د پام وړ اړیکه نلري. مګر موږ غواړو یو جوړ کړو. د پایلې په توګه، موږ به د د ریګریشن تحلیل څخه کار واخلو ترڅو د دواړو ترمینځ یو خطي اړیکه رامینځته کړو. موږ به د ریګریشن تحلیل په کارولو سره د دوه متغیرونو ترمینځ معیاري تېروتنه محاسبه کړو. موږ به د مقالې په دویمه نیمایي کې د ریګریشن ماډل ځینې پیرامیټرو ته لاړ شو ترڅو تاسو سره د دې تشریح کولو کې مرسته وکړي.د راجستریشن ماډل جوړ کړئ

• لومړی، ډاټا ټب ته لاړ شئ او په د ډیټا تحلیل باندې کلیک وکړئ کمانډ.

• د د معلوماتو تحلیل لیست بکس څخه، غوره کړئ د راجستریشن اختیار.
• بیا، کلیک وکړئ ښه .

2 ګام: د ریګریشن بکس

• کې د انپټ او آؤټ پټ رینج داخل کړئ د ان پټ Y رینج لپاره، حد غوره کړئ C4:C13 د سرلیک سره.
• په لیبلونو چک بکس باندې کلیک وکړئ.

• د د ایکس رینج د داخلولو لپاره B4:B13 سلسله وټاکئ.

• په غوره ځای کې د پایلې ترلاسه کولو لپاره، د آؤټ پټ رینج لپاره کومه حجره ( B16 ) غوره کړئ .
• په پای کې، ښه کلیک وکړئ.

نور ولولئ: په Excel کې د تناسب معیاري تېروتنه څنګه محاسبه کړئ (په اسانه مرحلو سره)

مرحله 3: معیاري تېروتنه ومومئ

• څخه د راجستریشن تحلیل، تاسو کولی شئ ارزښت ترلاسه کړئ معیاري تېروتنه ( 3156471 ).

نور ولولئ: څنګه په Excel کې د پاتې معیاري تېروتنې موندلو لپاره (2 اسانه میتودونه)

څلورم ګام: د پلاټ ریګریشن ماډل چارټ

• لومړی په داخل کړئ ټب.
• د چارټونو ګروپ څخه، سکیټر چارټ غوره کړئ.

23>

• ښي کلیک په یوه باندېټکي.
• د اختیارونو څخه، د د رجحان لاین اضافه کړئ اختیار غوره کړئ.

24>

• نو، ستاسو<1 د بیاکتنې تحلیل چارټ به د لاندې انځور په څیر جوړ شي.

25>

• د پایلې په توګه، د ریګریشن تحلیل مساوي ( y = 1.0844x + 107.21 ) په چارټ کې به ښکاره شي.

یاداښتونه:

تاسو کولی شئ د وړاندوینې ارزښتونو او حقیقي ارزښتونو ترمینځ توپیر محاسبه کړئ د ریګریشن تحلیلي معادلې څخه ارزښتونه.

مرحلې:

• د ریګریشن تحلیلي معادلې نمایندګي لپاره فورمول ټایپ کړئ.

• نو، تاسو به لومړی اټکل شوی ارزښت ترلاسه کړئ ( 129.9824 9>)، کوم چې د حقیقي ارزښت ( 133 ) څخه توپیر لري.

• د <1 وکاروئ د اتومات ډکولو وسیله د کالم اتومات ډکولو لپاره D .

• د تېروتنې محاسبه کولو لپاره لاندې فورمول ټایپ کړئ کمول 9> د تېروتنې ارزښتونو موندلو لپاره.

نور ولولئ: د ریګریشن سلوپ معیاري تېروتنه څنګه محاسبه کړو Excel

په Excel کې د راجستریشن تحلیل تفسیر

1. معیاري تېروتنه

موږ د ریګریشن تحلیلي معادلې څخه لیدلی شو چې د وړاندوینې او حقیقي ارزښتونو ترمنځ تل توپیر یا تېروتنه وي. د پایلې په توګه، موږ باید د توپیرونو اوسط انحراف محاسبه کړو.

A معیاري تېروتنه د اټکل شوي ارزښت او حقیقي ارزښت تر منځ اوسط تېروتنه څرګندوي. موږ 8.3156471 د معیاري تېروتنې په مثال کې زموږ د ریګریشن ماډل کې وموندل. دا په ګوته کوي چې د وړاندوینې او حقیقي ارزښتونو ترمنځ توپیر شتون لري، کوم چې کیدای شي د معیاري تېروتنې ( 15.7464 ) څخه ډیر یا د څخه لږ وي. معیاري تېروتنه ( 4.0048 ). په هرصورت، زموږ اوسط تېروتنه به 8.3156471 وي، کوم چې معیاري تېروتنه ده .

د پایلې په توګه، د ماډل هدف د معیاري تېروتنې کمول دي. ټیټ معیاري تېروتنه، ډیر درست موډل.

2. کوفیشینټ

د ریګریشن کوفیسینټ ارزونه کوي د نامعلومو ارزښتونو ځوابونه. د ریګریشن معادلې کې ( y = 1.0844x + 107.21 )، 1.0844 شفاف دی ، x د وړاندوینې خپلواک متغیر دی، 107.21 ثابت دی، او y <9 د x لپاره د غبرګون ارزښت دی.

• A مثبت کوفیینټ وړاندوینه کوي چې څومره چې کوفیینټ لوړ وي هغومره لوړ غبرګونمتغیر دا د تناسب اړیکو ته اشاره کوي.
• A منفي ضمیمه وړاندوینه کوي چې کوفیینټ لوړ وي، د غبرګون ارزښتونه ټیټ وي. دا د غیر متناسب اړیکو په ګوته کوي.

3. د P- ارزښتونه

د بیاکتنې تحلیل کې، p- ارزښتونه او کوفیفینټونه همکاري کوي ترڅو تاسو ته خبر درکړي چې آیا ستاسو په ماډل کې اړیکې د احصایې له پلوه اړوند دي او دا اړیکې څه ډول دي. د نول فرضیه چې خپلواک متغیر د انحصار متغیر سره هیڅ اړیکه نلري د هر خپلواک متغیر لپاره د p-value په کارولو سره ازمول کیږي. په خپلواک متغیر کې د بدلونونو او په انحصاري متغیر کې د تغیراتو ترمنځ هیڅ اړیکه شتون نلري که چیرې هیڅ اړیکه شتون ونلري.

• ستاسو د نمونې ډاټا د جعلي فرضیه لپاره کافي ملاتړ کوي. بشپړ نفوس که د متغیر لپاره p-value ستاسو د اهمیت له حد څخه کم وي. ستاسو شواهد د غیر صفر ارتباط مفکورې ملاتړ کوي. د نفوس په کچه، په خپلواک متغیر کې بدلونونه د انحصار متغیر له بدلونونو سره تړاو لري.
• A p-value لوی د اهمیت کچې څخه، په دواړو خواوو کې ، وړاندیز کوي چې ستاسو نمونه ناکافي ثبوت لري ترڅو دا ثابت کړي چې یو غیر صفر اړیکه شتون لري.

ځکه چې د دوی p-values ( 5.787E-06 , 1.3E-06<9 ) لږ دي د د پام وړ ارزښت څخه ( 5.787E-06 )، د خپلواک متغیر (X) او مداخله د احصایې له پلوه د پام وړ ، لکه څنګه چې د ریګریشن محصول مثال کې لیدل کیږي.

4. د R-Squared ارزښتونه

د خطي ریګریشن ماډلونو لپاره، R-squared یو د بشپړتیا اندازه ده. دا تناسب په انحصاري متغیر کې د تغیر سلنه ښیې چې خپلواک فکتورونه حساب کوي کله چې یوځای اخیستل کیږي. په اسانه 0–100 فیصده پیمانه، R-squared ستاسو د ماډل او متغیر متغیر تر مینځ د پیوستون قوت اندازه کوي.

R2 ارزښت یوه اندازه ده چې د ریګریشن ماډل ستاسو د معلوماتو سره څومره مناسب دی. لوړ د شمیر ، غوره مثبت ماډل.

پایله

زه هیله لرم چې دا مقاله تاسو ته درکړي. په ایکسیل کې د ریګریشن معیاري غلطۍ محاسبه کولو څرنګوالي په اړه لارښود. دا ټول پروسیجرونه باید زده شي او ستاسو په ډیټاسیټ کې پلي شي. د تمرین کاري کتاب ته یو نظر وګورئ او دا مهارتونه ازموینې ته واچوئ. موږ هڅول شوي یو چې ستاسو د ارزښتناکه ملاتړ له امله دا ډول ټیوټوریلونو ته دوام ورکړو.

مهرباني وکړئ موږ سره اړیکه ونیسئ که تاسو کومه پوښتنه لرئ. همدارنګه، په لاندې برخه کې د تبصرو کولو لپاره وړیا احساس وکړئ.

موږ، د Exceldemy ټیم، تل ستاسو پوښتنو ته ځواب ویونکی یو.

زموږ سره پاتې شئ او زده کړې ته دوام ورکړئ.