Ne përdorim analizën e regresionit kur kemi të dhëna nga dy variabla nga dy burime të ndryshme dhe duam të ndërtojmë një marrëdhënie midis tyre. Analiza e regresionit na ofron një model linear që na lejon të parashikojmë rezultatet e mundshme. Do të ketë disa ndryshime midis vlerave të parashikuara dhe atyre aktuale për arsye të dukshme. Si rezultat, ne llogarisim gabimin standard duke përdorur modelin e regresionit, i cili është gabimi mesatar midis vlerave të parashikuara dhe atyre aktuale. Në këtë tutorial, ne do t'ju tregojmë se si të llogarisni gabimin standard të analizës së regresionit në Excel .

Shkarkoni Librin e Punës Praktike

Shkarkoni këtë libër pune praktike për t'u ushtruar ndërsa jeni duke lexuar këtë artikull.

4 hapa të thjeshtë për të llogaritur gabimin standard të regresionit në Excel

Supozoni se keni një grup të dhënash me një ndryshore të pavarur ( X ) dhe një ndryshore të varur ( Y ) . Siç mund ta shihni, ata nuk kanë asnjë lidhje të rëndësishme. Por ne duam të ndërtojmë një. Si rezultat, ne do të përdorim Analizën e regresionit për të krijuar një marrëdhënie lineare midis të dyjave. Ne do të llogarisim gabimin standard midis dy variablave duke përdorur analizën e regresionit. Ne do të shqyrtojmë disa nga parametrat e modelit të regresionit në gjysmën e dytë të artikullit për t'ju ndihmuar ta interpretoni atë.

Hapi 1: Aplikoni komandën e analizës së të dhënave nëKrijoni një model regresioni

• Së pari, shkoni te skedari Të dhënat dhe klikoni në Analiza e të dhënave komandë.

• Nga kutia e listës Analiza e të dhënave , zgjidhni Regresioni opsioni.
• Më pas, kliko OK .

Hapi 2: Fut intervalin e hyrjes dhe daljes në kutinë e regresionit

• Për Rapën e hyrjes Y , zgjidhni diapazonin C4:C13 me kokën.
• Klikoni në kutinë e kontrollit Etiketat .

• Zgjidhni diapazonin B4:B13 për Rapën e hyrjes X .

• Për të marrë rezultatin në vendndodhjen e preferuar, zgjidhni çdo qelizë ( B16 ) për Rapën e daljes .
• Më në fund, kliko OK .

Lexo më shumë: Si të llogarisni gabimin standard të proporcionit në Excel (me hapa të thjeshtë)

Hapi 3: Gjeni gabimin standard

• Nga analiza e regresionit, ju mund të merrni vlerën e gabimi standard ( 3 =1.0844*B5 + 107.21 71 ).

Lexo më shumë: Si për të gjetur gabimin standard të mbetur në Excel (2 metoda të thjeshta)

Hapi 4: Grafiku i modelit të regresionit

• Së pari, klikoni në Fut
• Nga grupi Grafikët , zgjidhni grafikun Scatter .

• Klikoni me të djathtën mbi një ngapikë.
• Nga opsionet, zgjidhni opsionin Shto linjën e trendit .

• Prandaj, analiza e regresionit grafiku do të vizatohet si imazhi i paraqitur më poshtë.

• Për të shfaqur ekuacioni i analizës së regresionit , klikoni në opsionin Shfaq ekuacionin në grafik nga Format Trendline.

• Si rezultat, ekuacioni ( y = 1,0844x + 107,21 ) i analizës së regresionit do të shfaqet në grafik.

Shënime:

Mund të llogaritni diferencën midis vlerave të parashikuara dhe asaj aktuale vlerat nga ekuacioni i analizës së regresionit.

Hapat:

• Shkruani formulën për të përfaqësuar ekuacionin e analizës së regresionit.

• Prandaj, do të merrni vlerën e parë të parashikuar ( 129,9824 ), e cila ndryshon nga vlera aktuale ( 133 ).

• Përdorni Mjeti i plotësimit automatik për të plotësuar automatikisht kolonën D .

• Për të llogaritur gabimin, shkruani formulën e mëposhtme në zbrit.

• Më në fund, plotësohet automatikisht kolona E për të gjetur vlerat e gabimit.

Lexo më shumë: Si të llogaritet gabimi standard i pjerrësisë së regresionit në Excel

Interpretimi i analizës së regresionit në Excel

1. Gabim Standard

Ne mund të shohim nga ekuacioni i analizës së regresionit se ka gjithmonë një ndryshim ose gabim midis vlerave të parashikuara dhe atyre aktuale. Si rezultat, ne duhet të llogarisim devijimin mesatar të diferencave.

Një gabim standard paraqet gabimin mesatar ndërmjet vlerës së parashikuar dhe vlerës aktuale. Ne zbuluam 8.3 =1.0844*B5 + 107.21 71 si gabim standard në modelin tonë të regresionit shembull. Ai tregon se ka një ndryshim midis vlerave të parashikuara dhe atyre aktuale, të cilat mund të jenë më të mëdha se gabimi standard ( 15.7464 ) ose më i vogël se gabim standard ( 4.0048 ). Megjithatë, gabimi ynë mesatar do të jetë 8.3 =1.0844*B5 + 107.21 71 , që është gabimi standard .

Si rezultat, qëllimi i modelit është të zvogëlojë gabimin standard. Sa më i ulët gabimi standard, aq më i saktë modeli.

2. Koeficientët

Koeficienti i regresionit vlerëson përgjigje me vlera të panjohura. Në ekuacionin e regresionit ( y = 1,0844x + 107,21 ), 1,0844 është koeficienti , x është variabli i pavarur parashikues, 107.21 është konstantja dhe y është vlera e përgjigjes për x .

• A koeficienti pozitiv parashikon që sa më i lartë të jetë koeficienti, aq më i lartë është përgjigjae ndryshueshme. Ai tregon një lidhje proporcionale .
• Një koeficient negativ parashikon që sa më i lartë të jetë koeficienti, aq më të ulëta janë vlerat e përgjigjes. Ai tregon një marrëdhënie disproporcionale .

3. Vlerat P

Në analizën e regresionit, p- vlerat dhe koeficientët bashkëpunojnë për t'ju informuar nëse korrelacionet në modelin tuaj janë statistikisht të rëndësishme dhe si janë ato marrëdhënie. hipoteza zero që ndryshorja e pavarur nuk ka lidhje me variablin e varur testohet duke përdorur p-value për çdo variabël të pavarur. Nuk ka asnjë lidhje midis ndryshimeve në variablin e pavarur dhe variacioneve në variablin e varur nëse nuk ka korrelacion.

• Të dhënat e mostrës suaj japin mbështetje të mjaftueshme për falsifikim hipotezën zero për popullata e plotë nëse p-vlera për një variabël është më pak se pragu juaj i rëndësisë. Provat tuaja mbështesin nocionin e një korrelacioni jo zero . Në nivelin e popullsisë, ndryshimet në variablin e pavarur janë të lidhura me ndryshimet në variablin e varur.
• A p-value më e madhe se niveli i rëndësisë, në të dyja anët , sugjeron që kampioni juaj ka prova të pamjaftueshme për të vërtetuar se ekziston një korrelacion jo zero .

Sepse p-vlerat e tyre ( 5.787E-06 , 1.3E-06 ) janë më pak se vlera e rëndësishme ( 5.787E-06 ), Ndryshorja e pavarur (X) dhe Ndërprerja janë statistikisht të rëndësishme , siç shihet në shembullin e prodhimit të regresionit.

4. Vlerat në katror

Për modelet e regresionit linear, R-katror është një matje e plotësisë . Ky raport tregon përqindjen e variancës në variablin e varur që faktorët e pavarur marrin parasysh kur merren së bashku. Në një shkallë të përshtatshme 0–100 përqindje, R-katror përcakton sasinë e forcës të lidhjes midis modelit tuaj dhe ndryshores së varur.

Vlera R2 është një masë se sa mirë modeli i regresionit përshtatet me të dhënat tuaja. Sa më i lartë numri , aq më i mirë i realizueshëm modeli.

Përfundim

Shpresoj se ky artikull ju ka dhënë një tutorial se si të llogaritet gabimi standard i regresionit në Excel . Të gjitha këto procedura duhet të mësohen dhe zbatohen në të dhënat tuaja. Hidhini një sy fletores së punës praktike dhe vini në provë këto aftësi. Ne jemi të motivuar të vazhdojmë të bëjmë mësime të tilla për shkak të mbështetjes suaj të vlefshme.

Ju lutemi, na kontaktoni nëse keni ndonjë pyetje. Gjithashtu, mos ngurroni të lini komente në seksionin më poshtë.

Ne, ekipi Exceldemy , u përgjigjemi gjithmonë pyetjeve tuaja.

Qëndroni me ne dhe vazhdoni të mësoni.