අන්තර්ගත වගුව
අපි වෙනස් මූලාශ්‍ර දෙකකින් විචල්‍ය දෙකකින් දත්ත ඇති විට සහ ඒවා අතර සම්බන්ධතාවයක් ගොඩනගා ගැනීමට අවශ්‍ය විට අපි ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණය භාවිතා කරමු. ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණය අපට හැකි ප්‍රතිඵල පුරෝකථනය කිරීමට ඉඩ සලසන රේඛීය ආකෘතියක් අපට සපයයි. පැහැදිලි හේතූන් මත පුරෝකථනය කළ සහ සැබෑ අගයන් අතර යම් යම් වෙනස්කම් ඇති වනු ඇත. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, අපි සම්මත දෝෂය ප්‍රතිගාමී ආකෘතිය භාවිතයෙන් ගණනය කරමු, එය අනාවැකි සහ සත්‍ය අගයන් අතර සාමාන්‍ය දෝෂයකි. මෙම නිබන්ධනයේදී, අපි Excel හි ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණයේ සම්මත දෝෂය ගණනය කරන්නේ කෙසේදැයි ඔබට පෙන්වන්නෙමු.
පුහුණු වැඩපොත බාගන්න
ඔබ සිටින අතරතුර ව්‍යායාම කිරීමට මෙම පුහුණු වැඩපොත බාගන්න. මෙම ලිපිය කියවීම.
Regression Standard Error.xlsx
4 Excel හි සම්මත දෝෂය ගණනය කිරීමට සරල පියවර
ඔබට ඇතැයි සිතන්න ස්වාධීන විචල්‍යයක් ( X ) සහ යැපෙන විචල්‍යයක් ( Y ) සහිත දත්ත කට්ටලයක්. ඔබට පෙනෙන පරිදි, ඔවුන්ට සැලකිය යුතු සම්බන්ධතාවයක් නොමැත. ඒත් අපිට එකක් හදන්න ඕන. ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, අපි මේ දෙක අතර රේඛීය සම්බන්ධතාවයක් ඇති කිරීමට ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණය භාවිත කරන්නෙමු. අපි ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණය භාවිතයෙන් විචල්‍ය දෙක අතර සම්මත දෝෂය ගණනය කරන්නෙමු. ඔබට එය අර්ථ නිරූපණය කිරීමට උපකාර කිරීම සඳහා අපි ලිපියේ දෙවන භාගයේ ප්‍රතිගාමී ආකෘතියේ පරාමිතීන් කිහිපයක් හරහා යන්නෙමු.
පියවර 1: දත්ත විශ්ලේෂණ විධානය යොදන්නRegression Model එකක් සාදන්න
- මුලින්ම, Data tab එකට ගොස් Data Analysis ක්ලික් කරන්න විධානය.
- දත්ත විශ්ලේෂණය ලැයිස්තු කොටුවෙන්, තෝරන්න ප්‍රතිගමනය විකල්පය.
- ඉන්පසු, හරි ක්ලික් කරන්න.
පියවර 2: ප්‍රතිගාමී කොටුව තුළ ආදාන සහ ප්‍රතිදාන පරාසය ඇතුළත් කරන්න
- ආදාන Y පරාසය සඳහා, C4:C13 පරාසය තෝරන්න ශීර්ෂකය සමඟ.
- ලේබල් සලකුණු කොටුව මත ක්ලික් කරන්න.
- ආදාන X පරාසය සඳහා B4:B13 පරාසය තෝරන්න.
- ප්‍රිය ස්ථානයෙන් ප්‍රතිඵල ලබා ගැනීමට, ප්‍රතිදාන පරාසය සඳහා ඕනෑම කොටුවක් ( B16 ) තෝරන්න. .
- අවසාන වශයෙන්, හරි ක්ලික් කරන්න.
තවත් කියවන්න: එක්සෙල් හි සමානුපාතයේ සම්මත දෝෂය ගණනය කරන්නේ කෙසේද (පහසු පියවර සමඟ)
පියවර 3: සම්මත දෝෂය සොයා ගන්න
- වෙතින් ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණය, ඔබට අගය ලබා ගත හැක සම්මත දෝෂය ( 3156471 ).
තවත් කියවන්න: කෙසේද Excel හි අවශේෂ සම්මත දෝෂ සෙවීමට (පහසු ක්‍රම 2)
පියවර 4: ප්‍ලොට් ප්‍රතිගාමී ආදර්ශ ප්‍රස්ථාරය
- පළමුව, ඇතුළු කරන්න <මත ක්ලික් කරන්න 9> tab.
- ප්‍රස්ථාර කණ්ඩායමෙන්, Scatter ප්‍රස්ථාරය තෝරන්න.
- දකුණු-ක්ලික් කරන්න එකක් උඩලකුණු.
- විකල්පවලින්, ප්‍රවණතා එකතු කරන්න විකල්පය තෝරන්න.
- එබැවින්, ඔබේ ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණය ප්‍රස්ථාරය පහත රූපයේ පරිදි සැලසුම් කෙරේ.
- ප්‍රදර්ශනය කිරීමට 8> ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණය සමීකරණය, Format Trendline වෙතින් ප්‍රස්ථාර මත සමීකරණය පෙන්වන්න විකල්පය මත ක්ලික් කරන්න. 15>
- ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණයේ සමීකරණය ( y = 1.0844x + 107.21 ) ප්‍රස්ථාරයේ දිස් වනු ඇත.
සටහන්:
ඔබට පුරෝකථනය කළ අගයන් සහ සත්‍ය අගය අතර වෙනස ගණනය කළ හැක ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණ සමීකරණයෙන් අගයන්.
පියවර:
- ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණ සමීකරණය නියෝජනය කිරීමට සූත්‍රය ටයිප් කරන්න.
=1.0844*B5 + 107.21 
- එබැවින්, ඔබට පළමු අනාවැකි අගය ලැබෙනු ඇත ( 129.9824 ), එය සත්‍ය අගයෙන් වෙනස් වේ ( 133 ).
- <1 භාවිතා කරන්න> ස්වයං පිරවුම් මෙවලම තීරුව ස්වයංක්‍රීයව පිරවීමට D .
- දෝෂය ගණනය කිරීමට, පහත සූත්‍රය ටයිප් කරන්න අඩු කරන්න.
=C5-D5 
- අවසානයේ ස්වයංක්‍රීයව තීරුව ඊ දෝෂ අගයන් සොයා ගැනීමට.
වැඩිදුර කියවන්න: ප්‍රතිගාමී බෑවුමේ සම්මත දෝෂය ගණනය කරන්නේ කෙසේද Excel
Excel හි ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණයේ අර්ථ නිරූපණය
1. සම්මත දෝෂය
ප්‍රතිග්‍රහණ විශ්ලේෂණ සමීකරණයෙන් අපට පෙනෙන්නේ පුරෝකථනය කළ සහ සත්‍ය අගයන් අතර සෑම විටම වෙනසක් හෝ දෝෂයක් පවතින බවයි. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, අපි වෙනස්කම්වල සාමාන්‍ය අපගමනය ගණනය කළ යුතුය.
A සම්මත දෝෂය නියෝජනය කරන්නේ පුරෝකථනය කළ අගය සහ සත්‍ය අගය අතර සාමාන්‍ය දෝෂයයි. අපි 8.3156471 සම්මත දෝෂය ලෙස අපගේ උදාහරණ ප්‍රතිගාමී ආකෘතියේ සොයා ගත්තෙමු. එය සම්මත දෝෂය ( 15.7464 ) හෝ ට වඩා අඩු විය හැකි අනාවැකි සහ සත්‍ය අගයන් අතර වෙනසක් ඇති බව පෙන්නුම් කරයි. සම්මත දෝෂය ( 4.0048 ). කෙසේ වෙතත්, අපගේ සාමාන්‍ය දෝෂය වනුයේ 8.3156471 , එනම් සම්මත දෝෂය .
ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, ආකෘතියේ ඉලක්කය වන්නේ සම්මත දෝෂය අඩු කිරීමයි. පහළ සම්මත දෝෂය, වඩා නිවැරදි ආකෘතිය.
2. සංගුණක
ප්‍රතිගාමී සංගුණකය ඇගයීමට ලක් කරයි නොදන්නා අගයන්හි ප්‍රතිචාර. ප්‍රතිගාමී සමීකරණයේ ( y = 1.0844x + 107.21 ), 1.0844 යනු සංගුණකය , x යනු පුරෝකථන ස්වාධීන විචල්‍යය, 107.21 යනු නියතය, සහ y <9 යනු x සඳහා ප්‍රතිචාර අගයයි.
- A ධනාත්මක සංගුණකය අනුමාන කරයි සංගුණකය වැඩි වන තරමට ප්‍රතිචාරය වැඩි වේවිචල්ය. එය සමානුපාතික සම්බන්ධතාවයක් දක්වයි.
- A ඍණ සංගුණකය පුරෝකථනය කරන්නේ සංගුණකය වැඩි වන තරමට ප්‍රතිචාර අගයන් අඩු වන බවයි. එය අසමාන සම්බන්ධතාවයක් දක්වයි.
3. P-අගය
ප්‍රතිගාමී විශ්ලේෂණයේදී, p- අගයන් සහ සංගුණක ඔබේ ආකෘතියේ සහසම්බන්ධතා සංඛ්‍යානමය වශයෙන් අදාළද සහ එම සබඳතා කෙබඳුද යන්න ඔබට දැනුම් දීමට සහයෝගී වේ. ස්වාධීන විචල්‍යයට පරායත්ත විචල්‍යය සමඟ සම්බන්ධයක් නොමැති බවට වන ශුන්‍ය කල්පිතය එක් එක් ස්වාධීන විචල්‍ය සඳහා p-අගය භාවිතයෙන් පරීක්ෂා කෙරේ. සහසම්බන්ධයක් නොමැති නම් ස්වාධීන විචල්‍යයේ වෙනස්වීම් සහ පරායත්ත විචල්‍යයේ වෙනස්කම් අතර සම්බන්ධයක් නොමැත.
- ඔබගේ නියැදි දත්ත අසත්‍ය කිරීමට ශූන්‍ය කල්පිතය සඳහා ප්‍රමාණවත් සහයක් ලබා දෙයි. විචල්‍යයක් සඳහා p-අගය ඔබේ වැදගත්කමේ සීමාවට වඩා අඩු නම් සම්පූර්ණ ජනගහනය. ඔබගේ සාක්ෂි ශුන්‍ය නොවන සහසම්බන්ධයක් යන සංකල්පයට සහාය දක්වයි. ජනගහන මට්ටමින්, ස්වාධීන විචල්‍යයේ වෙනස්වීම් රඳා පවතින විචල්‍යයේ වෙනස්කම් වලට සම්බන්ධ වේ.
- A p-value වැදගත් මට්ටමට වඩා වැදගත් මට්ටමට වඩා, දෙපස , ශුන්‍ය නොවන සහසම්බන්ධයක් පවතින බව තහවුරු කිරීමට ඔබේ නියැදියට ප්‍රමාණවත් නොවන සාක්ෂි ඇති බව යෝජනා කරයි.
මොකද ඔවුන්ගේ p-අගය ( 5.787E-06 , 1.3E-06<9 ) අඩු වේ වැදගත් අගයට වඩා ( 5.787E-06 ), ස්වාධීන විචල්‍යය (X) සහ Intercept සංඛ්‍යානමය වශයෙන් වැදගත් වේ , ප්‍රතිගාමී ප්‍රතිදාන උදාහරණයේ දක්නට ලැබේ.
4. R-වර්ග අගයන්
රේඛීය ප්‍රතිගාමී ආකෘති සඳහා, R-squared යනු සම්පූර්ණත්වය මැනීම වේ. මෙම අනුපාතය ස්වාධීන සාධක එකට ගත් විට ගණනය කරන පරායත්ත විචල්‍යයේ විචල්‍ය ප්‍රතිශතය පෙන්වයි. පහසු 0–100 ප්‍රතිශතයක් මත, R-squared ඔබේ ආකෘතිය සහ යැපෙන විචල්‍යය අතර සම්බන්ධතාවයේ ශක්තිය ප්‍රමාණ කරයි.
R2 අගය යනු ප්‍රතිගාමී ආකෘතිය ඔබේ දත්තවලට කෙතරම් හොඳින් ගැලපේද යන්න මැන බැලීමකි. ඉහළ සංඛ්‍යාව , වඩා හොඳ ආදර්ශය ශක්‍ය වේ.
නිගමනය
මෙම ලිපිය ඔබට ලබා දී ඇතැයි මම බලාපොරොත්තු වෙමි. Excel හි ප්‍රතිගාමී වීමේ සම්මත දෝෂය ගණනය කරන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳ නිබන්ධනය. මෙම ක්‍රියා පටිපාටි සියල්ල ඉගෙන ගෙන ඔබගේ දත්ත කට්ටලයට යෙදිය යුතුය. පුහුණු වැඩපොත දෙස බලා මෙම කුසලතා පරීක්ෂණයට ලක් කරන්න. ඔබගේ වටිනා සහයෝගය නිසා අපි මෙවැනි නිබන්ධන සෑදීමට පෙළඹී සිටිමු.
ඔබට කිසියම් ප්‍රශ්නයක් ඇත්නම් කරුණාකර අප හා සම්බන්ධ වන්න. එසේම, පහත කොටසේ අදහස් දැක්වීමට නිදහස් වන්න.
අපි, Exceldemy කණ්ඩායම, ඔබේ විමසුම්වලට සැමවිටම ප්‍රතිචාර දක්වයි.
අප සමඟ රැඳී සිටින්න සහ දිගටම ඉගෙන ගන්න.
