Uporabljamo regresijska analiza ko imamo podatke o dveh spremenljivkah iz dveh različnih virov in želimo vzpostaviti povezavo med njima. Regresijska analiza nam zagotavlja linearni model, ki nam omogoča napovedovanje možnih rezultatov. Med napovedanimi in dejanskimi vrednostmi bo iz očitnih razlogov nekaj razlik. izračunati standardno napako z uporabo regresijskega modela, ki je povprečna napaka med napovedanimi in dejanskimi vrednostmi. V tem vodniku vam bomo pokazali, kako izračunati standardno napako regresijske analize v Excel .

Prenesi delovni zvezek za prakso

Prenesite ta delovni zvezek za vadbo, ki ga lahko uporabljate med branjem tega članka.

4 preprosti koraki za izračun standardne napake regresije v Excelu

Predpostavimo, da imate nabor podatkov z neodvisna spremenljivka ( X ) in odvisna spremenljivka ( Y ) . Kot vidite, nimata pomembne povezave, vendar jo želimo vzpostaviti. Zato bomo uporabili Regresijska analiza da bi ustvarili linearno povezavo med njima. Z regresijsko analizo bomo izračunali standardno napako med spremenljivkama. V drugi polovici članka bomo pregledali nekatere parametre regresijskega modela, ki vam bodo v pomoč pri njegovi razlagi.

Korak 1: Uporaba ukaza za analizo podatkov za ustvarjanje regresijskega modela

• Najprej pojdite v Podatki in kliknite na zavihek Analiza podatkov ukaz.

• Od Analiza podatkov v seznamu izberite Regresija možnost.
• Nato kliknite V REDU .

Korak 2: Vstavite vhodno in izhodno območje v regresijsko polje

• Za Vhodno območje Y , izberite območje C4:C13 z glavo.
• Kliknite na Etikete potrditveno polje.

• Izberite območje B4:B13 za Vhod X Območje .

• Če želite dobiti rezultat na želenem mestu, izberite katero koli celico ( B16 ) za Razpon izhoda .
• Na koncu kliknite V REDU .

Preberite več: Kako izračunati standardno napako sorazmerja v Excelu (z enostavnimi koraki)

Korak 3: ugotovite standardno napako

• Iz regresijske analize lahko dobite vrednost standardne napake ( 3156471 ).

Preberite več: Kako najti preostalo standardno napako v Excelu (2 preprosti metodi)

Korak 4: Narišite diagram regresijskega modela

• Najprej kliknite na Vstavite zavihek.
• Od Diagrami izberite skupino Razpršitev grafikon.

• Z desno tipko miške kliknite nad eno od točk.
• Med možnostmi izberite Dodajte linijo trenda možnost.

• Zato je vaš regresijska analiza grafikon bo prikazan kot na spodnji sliki.

• Če želite prikazati regresijska analiza enačbo, kliknite na Prikaži enačbo na grafikonu možnost iz Format Trendline.

• Zato se enačba ( y = 1,0844x + 107,21 ) regresijske analize se prikaže v grafu.

Opombe:

Razliko med napovedanimi in dejanskimi vrednostmi lahko izračunate iz enačbe regresijske analize.

Koraki:

• Vnesite formulo, ki predstavlja enačbo regresijske analize.

• Zato boste dobili prvo predvideno vrednost ( 129.9824 ), ki se razlikuje od dejanske vrednosti ( 133 ).

• Uporabite Orodje za samodejno izpolnjevanje za samodejno izpolnjevanje stolpca D .

• Če želite izračunati napako, vnesite naslednjo formulo za odštevanje.

• Končno, samodejno izpolnjevanje stolpca E za iskanje vrednosti napak.

Preberite več: Kako izračunati standardno napako naklona regresije v Excelu

Interpretacija regresijske analize v programu Excel

1. Standardna napaka

Iz enačbe regresijske analize je razvidno, da med napovedanimi in dejanskimi vrednostmi vedno obstaja razlika ali napaka. Zato moramo izračunati povprečni odklon razlik.

A standardna napaka predstavlja povprečno napako med napovedano in dejansko vrednostjo. 8.3156471 kot standardna napaka v našem primeru regresijskega modela. To pomeni, da obstaja razlika med napovedanimi in dejanskimi vrednostmi, ki je lahko večja od standardna napaka ( 15.7464 ) ali manj kot standardna napaka ( 4.0048 ). povprečna napaka bo 8.3156471 , ki je standardna napaka .

Zato je cilj modela zmanjšati standardno napako. spodnji standardna napaka, bolj natančno model.

2. Koeficienti

Regresijski koeficient ocenjuje odzive neznanih vrednosti. V regresijski enačbi ( y = 1,0844x + 107,21 ), 1.0844 je koeficient , x je neodvisna spremenljivka, ki napoveduje, 107.21 je konstanta in y je odzivna vrednost za x .

• A pozitivni koeficient napoveduje, da višji ko je koeficient, višja je odzivna spremenljivka. sorazmerno odnos.
• A negativni koeficient predvideva, da višji kot je koeficient, nižje so vrednosti odziva. nesorazmerno odnos.

3. Vrednosti P

V regresijski analizi, p-vrednosti in koeficienti sodelujejo, da vas obvestijo, ali so korelacije v vašem modelu statistično pomembne in kakšne so te povezave. ničelna hipoteza da neodvisna spremenljivka ni povezana z odvisno spremenljivko, se preveri z uporabo p-vrednost za vsako neodvisno spremenljivko. če ni povezave med spremembami neodvisne spremenljivke in spremembami odvisne spremenljivke, ni korelacije.

• Vaši vzorčni podatki so zadostna podpora za ponarediti ničelno hipotezo za celotno populacijo, če p-vrednost za spremenljivko je manj kot je vaš prag pomembnosti. Vaši dokazi podpirajo idejo o neničelna korelacija Na ravni populacije so spremembe neodvisne spremenljivke povezane s spremembami odvisne spremenljivke.
• A p-vrednost večji kot je raven pomembnosti, na obeh straneh, kaže na to, da je vaš vzorec nezadosten dokaz dokazati, da je neničelna korelacija obstaja.

Ker je njihov p-vrednosti ( 5.787E-06 , 1.3E-06 ) so manj kot pomembna vrednost ( 5.787E-06 ),. Neodvisna spremenljivka (X) in . Prevzem so . statistično pomembno kot je razvidno iz primera regresijskega rezultata.

4. Vrednosti R-kvadratov

Za linearne regresijske modele, R-kvadrat je merjenje popolnosti To razmerje kaže na odstotek variance v odvisni spremenljivki, ki jo neodvisni dejavniki povzročijo skupaj. 0-100 odstotna lestvica, R-kvadrat kvantificira moč povezave med vašim modelom in odvisno spremenljivko.

Spletna stran R2 je merilo, kako dobro se regresijski model ujema z vašimi podatki. višje . številka , je boljši izvedljiv model.

Zaključek

Upam, da ste v tem članku spoznali, kako izračunati standardno napako regresije v Excel . Vse te postopke se morate naučiti in jih uporabiti za svoj nabor podatkov. Oglejte si vadbeni zvezek in preizkusite te spretnosti. Zaradi vaše dragocene podpore smo motivirani, da še naprej pripravljamo tovrstne vadnice.

Če imate kakršna koli vprašanja, se obrnite na nas. V spodnjem razdelku lahko pustite tudi komentarje.

Mi, Odlično Ekipa se vedno odzove na vaša vprašanja.

Bodite z nami in se še naprej učite.