اسان استعمال ڪندا آهيون رجعت تجزيي جڏهن اسان وٽ ٻن مختلف ذريعن مان ٻن متغيرن مان ڊيٽا هجي ۽ انهن جي وچ ۾ تعلق قائم ڪرڻ چاهيون ٿا. ريگريشن تجزيو اسان کي هڪ لڪير ماڊل مهيا ڪري ٿو جيڪا اسان کي ممڪن نتيجن جي اڳڪٿي ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي. واضح سببن لاء پيش ڪيل ۽ حقيقي قدرن جي وچ ۾ ڪجهه فرق هوندا. نتيجي طور، اسان ڳڻپ ڪريون ٿا معياري غلطي ريگريشن ماڊل استعمال ڪندي، جيڪا اڳڪٿي ڪيل ۽ حقيقي قدرن جي وچ ۾ اوسط غلطي آهي. هن سبق ۾، اسان توهان کي ڏيکارينداسين ته ڪيئن ڳڻپ ڪجي ريگريشن تجزيي جي معياري غلطي کي Excel ۾.

Practice Workbook ڊائون لوڊ ڪريو

ڊائون لوڊ ڪريو مشق ڪرڻ لاءِ هي مشق ورڪ بڪ ڊائون لوڊ ڪريو جڏهن توهان آهيو. هن آرٽيڪل کي پڙهو.

ايڪسل ۾ ريگريشن جي معياري غلطي کي ڳڻڻ لاءِ 4 آسان قدم

فرض ڪريو توهان وٽ آهي هڪ ڊيٽا سيٽ سان هڪ آزاد متغير ( X ) ۽ هڪ انحصار متغير ( Y ) . جئين توهان ڏسي سگهو ٿا، انهن وٽ ڪوبه اهم تعلق نه آهي. پر اسان هڪ تعمير ڪرڻ چاهيون ٿا. نتيجي طور، اسان استعمال ڪنداسين رجسٽريشن تجزيو ٻنهي جي وچ ۾ هڪ لڪير تعلق پيدا ڪرڻ لاء. اسان حساب ڪنداسين معياري غلطي ٻن متغيرن جي وچ ۾ ريگريشن تجزيو استعمال ڪندي. اسان مضمون جي ٻئي اڌ ۾ ريگريشن ماڊل جي ڪجهه پيرا ميٽرن تي غور ڪنداسين ته جيئن توهان کي ان جي تشريح ڪرڻ ۾ مدد ملي سگهي.

قدم 1: لاڳو ڪريو ڊيٽا جي تجزيي جو حڪمRegression Model ٺاهيو

• سڀ کان پهريان، وڃو Data Tab ۽ ڪلڪ ڪريو Data Analysis ڪمانڊ.

• مان ڊيٽا تجزيي 2> لسٽ باڪس، چونڊيو ريگريشن آپشن.
• پوءِ، ڪلڪ ڪريو ٺيڪ .

قدم 2: ريگريشن باڪس ۾ ان پٽ ۽ آئوٽ پٽ رينج داخل ڪريو

• لاءِ انپٽ Y رينج ، حد چونڊيو C4:C13 هيڊر سان.
• ليبلز چيڪ باڪس تي ڪلڪ ڪريو.

• رينج چونڊيو B4:B13 لاءِ انپٽ ايڪس رينج .

وڌيڪ پڙهو: ڪيئن حساب ڪجي ايڪسل ۾ تناسب جي معياري غلطي (آسان قدمن سان)

قدم 3: ڳولھيو معياري غلطي

• مان regression analysis، توهان حاصل ڪري سگهو ٿا جي قيمت معياري غلطي ( 3156471 ).

22>

قدم 4: پلاٽ ريگريشن ماڊل چارٽ

• سڀ کان پهريان، ڪلڪ ڪريو داخل ڪريو ٽيب.
• چارٽس گروپ مان، چونڊيو اسڪيٽر چارٽ.

23>

24>

• تنهنڪري، توهان جو ريگريشن تجزيو چارٽ هيٺ ڏنل تصوير جي طور تي پلاٽ ڪيو ويندو.
16>

25>

13>14>ڏسائڻ لاءِ رجعت جو تجزيو مساوات، ڪلڪ ڪريو چارٽ تي مساوات ڏيکاريو اختيار مان فارميٽ رجحان لائن. 15>

• نتيجي طور، مساوات ( y = 1.0844x + 107.21 ) ريگريشن تجزيي جي چارٽ ۾ ظاهر ٿيندو.

نوٽس:

توهان اڳڪٿي ڪيل قدرن ۽ حقيقي جي وچ ۾ فرق جو اندازو لڳائي سگهو ٿا رجعت جي تجزيي جي مساوات مان قدر.

قدم:

• رگريشن تجزيي جي مساوات جي نمائندگي ڪرڻ لاءِ فارمولا ٽائيپ ڪريو.

28>

• تنهنڪري، توهان کي پهرين پيش ڪيل قيمت حاصل ٿيندي ( 129.9824 )، جيڪو اصل قدر کان مختلف آهي ( 133 ).

• غلطي کي ڳڻڻ لاءِ، ھيٺ ڏنل فارمولا ٽائيپ ڪريو گھٽايو.

• آخر ۾، ڪالم خودڪار ڀريو E غلطي جي قيمتن کي ڳولڻ لاءِ.

ايڪسل ۾ ريگريشن تجزيي جو تعبير

1. معياري غلطي

اسان رجعت جي تجزيي جي مساوات مان ڏسي سگهون ٿا ته اڳڪٿي ڪيل ۽ حقيقي قدرن جي وچ ۾ هميشه فرق يا نقص هوندو آهي. نتيجي طور، اسان کي فرق جي اوسط انحراف کي ڳڻڻ گهرجي.

A معياري غلطي پيش ڪيل قدر ۽ حقيقي قيمت جي وچ ۾ اوسط غلطي جي نمائندگي ڪري ٿو. اسان دريافت ڪيو 8.3156471 جيئن معياري غلطي اسان جي مثال ريگريشن ماڊل ۾. اهو ظاهر ڪري ٿو ته اڳڪٿي ڪيل ۽ حقيقي قدرن جي وچ ۾ فرق آهي، جيڪو معياري غلطي ( 15.7464 ) کان وڌيڪ يا کان گهٽ ٿي سگهي ٿو. معياري غلطي ( 4.0048 ). بهرحال، اسان جي اوسط غلطي هوندي 8.3156471 ، جيڪا آهي معياري غلطي .

نتيجي طور، ماڊل جو مقصد معياري غلطي کي گهٽائڻ آهي. هيٺيون معياري غلطي، وڌيڪ درست ماڊل.

2. ڪوئفينٽس

رجعت جي کوٽائي اڻڄاتل قدرن جا جواب. رجعت جي مساوات ۾ ( y = 1.0844x + 107.21 )، 1.0844 coefficient آهي. ، x اڳڪٿي ڪندڙ آزاد متغير آهي، 107.21 مستقل آهي، ۽ y <9 x لاءِ جوابي قدر آهي.

• A مثبت کوٽائي اڳڪٿي ڪري ٿو ته جيتري وڌيڪ کوٽائي، اوتري وڌيڪ جوابمتغير. اهو اشارو ڏئي ٿو هڪ متناسب تعلق.
• A منفي کوٽ اڳڪٿي ڪري ٿو ته ڪوفيشينٽ جيترو وڌيڪ هوندو، اوترو گهٽ جوابي قدر. اهو هڪ غير متناسب تعلق ظاهر ڪري ٿو.

3. P-Values ​​

رجعت جي تجزيي ۾، p- قدر ۽ ڪوفيفينٽ توهان کي آگاهي ڏيڻ لاءِ تعاون ڪن ٿا ته ڇا توهان جي ماڊل ۾ لاڳاپا انگ اکر سان لاڳاپيل آهن ۽ اهي رشتا ڪهڙا آهن. نال مفروضو ته آزاد متغير جو انحصار متغير سان ڪو به تعلق نه آهي هر آزاد متغير لاءِ p-value استعمال ڪندي آزمايو ويو آهي. آزاد متغير ۾ تبديلين ۽ انحصار متغير ۾ تبديلين جي وچ ۾ ڪو به تعلق نه آهي جيڪڏهن ڪو تعلق نه آهي.

• توهان جي نموني ڊيٽا ڪافي مدد ڏئي ٿي غلط ڪرڻ نال مفروضي لاءِ مڪمل آبادي جيڪڏهن هڪ متغير لاءِ p-value آهي گهٽ توهان جي اهميت واري حد کان. توهان جو ثبوت هڪ غير صفر رابطي جي تصور جي حمايت ڪري ٿو. آبادي جي سطح تي، آزاد متغير ۾ تبديليون منحصر متغير ۾ تبديلين سان ڳنڍيل آھن.
14>A p-value وڏي اھميت جي سطح کان، ٻئي طرف , مشورو ڏئي ٿو ته توهان جي نموني ۾ ڪافي ثبوت آهي اهو قائم ڪرڻ لاءِ ته هڪ غير صفر تعلق موجود آهي.

ڇاڪاڻ ته انهن جي پي-قدر ( 5.787E-06 ، 1.3E-06<9 ) گهٽ آهن اهم قدر ( 5.787E-06 )، آزاد متغير (X) ۽ Intercept statisticly اهم آهن، جيئن ريگريشن آئوٽ پٽ مثال ۾ ڏٺو ويو آهي.

4. R-Squared Values ​​

ليڪيئر ريگريشن ماڊلز لاءِ، R-squared هڪ مڪمليت جي ماپ آهي. اهو تناسب ڏيکاري ٿو تغير جو سيڪڙو انحصار متغير ۾ جيڪو آزاد عنصر حساب سان گڏ ڪيو ويندو آهي. هڪ آسان 0-100 سيڪڙو پيماني تي، R-squared مقدار ڪري ٿو طاقت توهان جي ماڊل ۽ انحصار متغير جي وچ ۾ ڪنيڪشن.

The R2 Value اهو اندازو آهي ته ريگريشن ماڊل توهان جي ڊيٽا کي ڪيترو بهتر بڻائي ٿو. اعلي جي نمبر ، بهتر ممڪن ماڊل.

نتيجو

مون کي اميد آهي ته هي مضمون توهان کي ڏنو آهي. Excel ۾ ريگريشن جي معياري غلطي کي ڪيئن ڳڻڻ بابت سبق. انهن سڀني طريقن کي سکڻ گهرجي ۽ توهان جي ڊيٽا سيٽ تي لاڳو ڪيو وڃي. مشق ورڪ بڪ تي هڪ نظر وٺو ۽ انهن صلاحيتن کي امتحان ۾ رکو. اسان توهان جي قيمتي سهڪار جي ڪري هن طرح جا سبق ٺاهڻ لاءِ حوصلا افزائي ڪريون ٿا.

مهرباني ڪري اسان سان رابطو ڪريو جيڪڏهن توهان وٽ ڪو سوال آهي. انهي سان گڏ، هيٺ ڏنل سيڪشن ۾ تبصرو ڪرڻ لاء آزاد محسوس ڪريو.

اسان، Exceldemy ٽيم، هميشه توهان جي سوالن جا جواب ڏيڻ وارا آهن.

اسان سان گڏ رهو ۽ سکڻ جاري رکو.