Artikulli do t'ju tregojë disa metoda bazë se si të bëni analizën e regresionit të shumëfishtë në Excel . Kjo është një temë shumë e rëndësishme në fushën e statistikave. Na ndihmon të parashikojmë një variabël të varur në lidhje me një ose shumë variabla të varur.

Në grupin e të dhënave, ne kemi disa informacione për disa makina: emrat e tyre , çmimet , shpejtësitë maksimale në milje në orë , fuqia maksimale që motori i tyre mund të prodhojë dhe gama maksimale e distancës që mund të udhëtojnë pa rimbushur rezervuari i tyre.

Shkarkoni librin e punës praktike

Çfarë është e shumëfishtë Regresioni?

Regresioni i shumëfishtë është një proces statistikor me anë të të cilit ne mund të analizojmë lidhjen ndërmjet një ndryshore të varur dhe disa ndryshoreve të pavarura . Qëllimi i regresionit është të parashikojë natyrën e variablave të varura në lidhje me ndryshoret e pavarura korresponduese .

2 hapa për të bërë analizën e regresionit të shumëfishtë në Excel

Hapi 1: Aktivizo skedën e analizës së të dhënave

Skeda Data nuk përmban Analizën e të dhënave shirit si parazgjedhje. Për ta aktivizuar këtë, kaloni procedurën e mëposhtme.

• Së pari, shkoni te Skedari >> Opsionet

• Më pas zgjidhni Shtesa >> Shtesa të Excel >> Shko

• Kontrollo Paketa e veglave të analizës në Shto -in në dispozicion: seksioni dhe klikoni OK .

Pas kësaj, shiriti i analizës së të dhënave do të shfaqet në Skeda e të dhënave .

Hapi 2: Krijimi i analizës së regresionit të shumëfishtë në Excel

Këtu do t'ju tregoj se si të analizoni regresionin e shumëfishtë .

• Nga skeda Të dhënat >> zgjidhni Analiza e të dhënave
• Një kuti dialogu do të shfaqet zgjedhja Regresioni dhe klikoni OK .

Do të shfaqet një kuti dialogu Regresioni .

• Ne do të parashikojmë makinën çmimin sipas shpejtësia maksimale e tyre , fuqia maksimale dhe vargu .
• Zgjidhni rangun të ndryshoreve të varura ( Hyrja Y Range ). Në rastin tim, është C4:C14 .
• Pas kësaj, zgjidhni rangun të ndryshoreve të pavarura ( Input X Range ). Në rastin tim, është D4:F14 .
• Kontrollo Etiketat dhe zgjidh Fleta e re e punës Ply: në Opsionet e daljes . Nëse dëshironi analizën tuaj të regresionit në fletën aktuale, vendosni një referencë qelize ku dëshironi të filloni analizën në Rapën e daljes

Mund të zgjidhni Reziduals nëse doni të bëni më tej analiza .

• Pas kësaj, ju do shikoni analizën e regresionit në një fletë të re . Formatoni analiza sipas lehtësisë suaj.

Kështu mund të bëni analizë regresioni të shumëfishtë në Excel.

Lexime të ngjashme

• Si të bëni regresion të thjeshtë linear në Excel (4 metoda të thjeshta)
• Si të interpretoni Rezultatet e regresionit në Excel (Analizë e Detajuar)

Një Diskutim i shkurtër rreth Analizës së Regresionit të Shumëfishtë në Excel

Analiza e regresionit lenë disa vlera të disa parametrave . Le të shohim se çfarë nënkuptojnë ato.

Statistikat e regresionit

Në pjesën Statistikat e regresionit , ne shohim vlerat e disa parametrave.

1. R shumëfishta: Kjo i referohet Koeficientit të korrelacionit që përcakton se sa e fortë është marrëdhënia lineare midis variablave. Gama e vlerave për këtë koeficient është (-1, 1). Fuqia e marrëdhënies është në përpjesëtim me vlerën absolute të R shumëfishi .
2. R Katrori: Është një tjetër Koeficient për të përcaktuar se sa mirë vija e regresionit do të përshtatet. Ai gjithashtu tregon se sa pikë bien në vijën e regresionit. Në këtë shembull, vlera e R 2 është 86 , që është e mirë. Kjo nënkupton që 86% e të dhënave do t'i përshtatet vijës së regresionit të shumëfishtë .
3. Ri katror i rregulluar: Ky është i rregulluar R në katror vlera për variablat e pavarur në model. Është i përshtatshëm për Analiza e regresionit të shumëfishtë dhe kështu për të dhënat tona. Këtu, vlera e Ri katrorit të rregulluar është 79 .
4. Gabimi standard: Kjo përcakton se sa i përsosur është regresioni ekuacioni do të jetë. Ndërsa po bëjmë një analizë të rastësishme regresioni , vlera e Gabimit Standard këtu është mjaft e lartë.
5. Vëzhgimet: Numri i vëzhgimeve në grupi i të dhënave është 10 .

Analiza e variancës ( ANOVA )

Në ANOVA seksioni i analizës, ne shohim edhe disa parametra të tjerë .

1. df: " shkallët e lirisë ' përkufizohet me df . Vlera e df këtu është 3 sepse kemi 3 lloje ndryshoresh të pavarura .
2. SS : SS i referohet shumës së katrorëve. Nëse Shuma e mbetur e Katrorit është shumë më e vogël se Shuma Totale e Katrorit , të dhënat tuaja do të përshtaten në linjë regresioni më e përshtatshme. Këtu, Ss-ja e mbetur është shumë më e vogël se SS Total , kështu që mund të supozojmë se të dhënat tona mund të përshtaten në linjën e regresionit në një mënyrë më të mirë
3. MS: MS është katrori mesatar. Vlera e Regresionit dhe E mbetura MS është 78 dhe 5372210.11 përkatësisht.
4. F dhe Rëndësia F: Këto vlera përcaktojnë besueshmërinë e analizës së regresionit . Nëse Rëndësia F është më e vogël se 05 , atëherëAnaliza e regresionit shumë është e përshtatshme për t'u përdorur. Përndryshe, mund t'ju duhet të ndryshoni ndryshoren tuaj të pavarur . Në grupin tonë të të dhënave, vlera e Rëndësia F është 0,01 e cila është e mirë për analizë.

Produkti i analizës së regresionit

Këtu, unë do të diskutoj rezultatin e Analizës së regresionit .

1. Koeficientët dhe të tjerët

Në këtë seksion , marrim vlerën e koeficientëve për ndryshoret e pavarura- Max. Shpejtësia , Fuqia maksimale dhe Rapsi . Mund të gjejmë gjithashtu informacionin e mëposhtëm për secilin koeficient : Gabimi standard , t Statistik , Vlera P dhe parametra të tjerë.

2. Produkti i mbetur

Vlerat e mbetura na ndihmojnë të kuptojmë se sa çmimi i parashikuar devijon nga vlera e tij aktuale dhe standardi vlera e mbetjeve që do të ishte e pranueshme.

Mënyra se si funksionon parashikimi nga analiza e regresionit jepet më poshtë.

Të themi, ne duam të parashikojmë çmimin të makinës së parë sipas ndryshoreve të saj të pavarura . Variablat të pavarura janë Maks. Shpejtësia , Fuqia maksimale dhe Rrezja vlerat e të cilave janë 110 milje në orë , 600 kuaj fuqi dhe 130 milje , respektivisht. Koeficientët përkatës të regresionit janë 245,43 , 38,19 dhe 94,38 . Vlera e ndërprerjes y është -50885.73 . Pra, çmimi i parashikuar do të jetë 245.43*110+38.19*600+94.38*130-50885.73≈11295 .

Sipas grupit të të dhënave të këtij artikulli, nëse dëshironi të parashikoni çmimi i cili ka një shpejtësi maksimale prej x mph , fuqi kulmore prej y kf dhe varg nga z milje , çmimi i parashikuar do të jetë 245,43*x+38,19*y+94,38*z .

Lexo më shumë: Si të interpretoni rezultatet e regresionit të shumëfishtë në Excel

Përdorimi i grafikut për të kuptuar regresionin e shumëfishtë linear në Excel

Nëse dëshironi të vizualizoni linjën e regresionit të të dhënat tuaja, le të kalojmë procedurën më poshtë.

Hapat:

• Së pari, nga skeda Të dhënat >> Shkoni te Analiza e të dhënave
• Do të shfaqet kutia e dialogut Analiza e të dhënave dhe zgjidhni Regresioni .
• Më në fund, klikoni OK .

Do të shfaqet një kuti dialogu e Regresionit .

• Zgjidh Residual dhe Line Fit Plots .
• Kliko OK .

Pas kësaj, do të shihni grafikun e vija e regresionit përshtatet sipas Max. Shpejtësia , Fuqia maksimale dhe Rapsi në një fletë të re së bashku me analizën.

Këtu më poshtë, ai përfaqëson përshtatjen e linjës sipas Maks. Shpejtësia .

Dhe imazhi i mëposhtëm tregon përshtatjen e linjës sipas Fuqia maksimale .

Më poshtëfotografia përfaqëson përshtatjen e linjës sipas Rapës .

Ju lutemi shkarkoni librin e punës dhe shikoni komplotet për një kuptim më të mirë.

Lexo më shumë: Si të bësh regresion linear në Excel (4 mënyra të thjeshta)

Seksioni praktik

Këtu, po ju jap grupin e të dhënave të këtij artikulli në mënyrë që të mund të analizoni regresionin e shumëfishtë linear vetë.

Përfundim

Mjafton të thuhet, ky artikull do t'ju ndihmojë të kuptoni se si të bëni analizë regresioni të shumëfishtë në Excel dhe është një përshkrim i shkurtër i parametrave. Nëse keni ndonjë ide ose reagim në lidhje me këtë artikull, ju lutemi ndajini ato në kutinë e komenteve. Kjo do të më ndihmojë të pasuroj artikujt e mi të ardhshëm.