Регресиона анализа је статистички прорачун који се широко користи. Често радимо ову врсту прорачуна према нашој жељи. У Екцел-у можемо да извршимо више типова регресионе анализе . У овом чланку ћемо показати како да урадите логистичку регресију у Екцел-у. Ако сте такође заинтересовани да научите ову анализу, преузмите радну свеску за вежбу и пратите нас.

Преузмите свеску за вежбу

Преузмите ову радну свеску за вежбање док читате овај чланак.

Логистичка регресија.клск

Шта је логистичка регресија?

Логистичка регресиона анализа је статистички алгоритам учења који користи за предвиђање вредности зависне варијабле на основу неких независних критеријума. Помаже особи да добије резултат из великог скупа података на основу његове жељене категорије. Логистичка регресиона анализа углавном три типа:

1. Бинарна логистичка регресија
2. Мултиномијална логистичка регресија
3. Ординална логистичка регресија

Бинарна Логистичка регресија: У моделу анализе бинарне регресије, дефинишемо категорију са само два случаја. Да/Не или Позитивно/Негативно.

Мултиномална логистичка регресија: Мултиномална логистичка анализа ради са три или више класификација. Ако имамо више од два класификована одељка за категоризацију наших података, онда можемо да користимо овај модел регресионе анализе.

Ординал ЛогистицРегресија: Овај модел регресионе анализе ради за више од две категорије. Међутим, у овом моделу нам је потребан унапред одређени редослед да бисмо их категоризовали.

Корак по корак процедура за обављање логистичке регресије у Екцел-у

У овом чланку ћемо извршити бинарну логистичку регресију анализа. Ова врста анализе нам пружа предиктивну вредност жељене променљиве. Да бисмо извршили анализу, разматрамо скуп података од 10 машина из индустрије. Доступност машине може бити позитивна или негативна. Бинарне цифре 1=позитивно и 0=негативно и ове вредности су приказане у колони Б . Старост ових машина је у колони Ц , а просечни радни сати за њих недељно је у колони Д . Дакле, наш скуп података је у опсегу ћелија Б5:Д14 . Вредности почетне променљиве решавача регресије су у опсегу ћелија Ц16:Д18 . Цела процедура анализе је објашњена у наставку корак по корак:

Корак 1: Унесите свој скуп података

У овом кораку ћемо увести ваш скуп података:

• Пре свега, прецизно унесите скуп података у Екцел. За нашу анализу, уносимо скуп података у опсег ћелија Б5:Д14 .

• Затим унесите Променљиве одлучивања решавача' Уносимо их у опсег ћелија Д16:Д18.
• Претпостављамо све вредности променљивих као 0.01 .

ПрочитајВише: Вишеструка линеарна регресија на Екцел скуповима података (2 метода)

Корак 2: Процена логит вредности

У овом кораку ћемо израчунати Логит вредност за наш скуп података. Вредност Логит дефинишемо као Кс у нашем прорачуну. Формула вредности Логит је:

Овде, б0, б1, и б2 су регресија променљиве.

• Запишите следећу формулу у ћелију Е5 . Користите знак Апсолутно да замрзнете вредност ћелије променљивих. Ако не знате како да унесете знак Апсолутна референца ћелије , можете га унети на неколико начина.

=$D$16+$D$17*C5+$D$18*D5

• Затим притисните тастер Ентер на тастатури.

• Након тога, двапут кликните на икону Ручица за попуњавање да бисте копирали формулу до ћелије Е14 .

• Добићете све вредности Кс .

Прочитајте више: Како направити једноставну линеарну регресију у Екцел-у (4 једноставна метода)

Корак 3: Одредите експоненцијалну логит за сваки податак

Овде ћемо израчунати експоненцијалну вредност логита вредност, За то ћемо користити ЕКСП функцију :

• Да бисмо одредили експоненцијалну вредност Кс , запишите следећу формулу у ћелију Ф5 :

=EXP(E5)

• Слично, двапут кликните на икону Филл Хандле да бисте копирали формулу каопретходни корак. Добићете све експоненцијалне вредности Кс .

Корак 4: Израчунајте вредност вероватноће

П( Кс) је вредност вероватноће за појаву догађаја Кс . Вероватноћа догађаја Кс се може дефинисати као:

• Да бисте је израчунали, запишите следећу формулу у ћелију Г5 .

=F5/(1+F5)

• Притисните Ентер тастер.
• Сада, превуците икону Филл Хандле до Г15 да бисте добили вредност за све вредности.

Прочитајте више: Како израчунати П вредност у линеарној регресији у Екцел-у (3 начина)

Корак 5: Процена суме лог- Вредност вероватноће

У следећим корацима ћемо проценити вредност лог вероватноће. Након тога ћемо користити функцију СУМ да додамо све податке:

• Да бисмо израчунали вредност Лог-Ликелихоод , ми ћемо користите ЛН функцију у нашем скупу података. У ћелију Х5 упишите урађену следећу формулу:

=(B5*LN(G5))+((1-B5)*LN(1-G5))

• Сада притисните тастер Ентер на тастатури.

• Затим, двапут кликните на Икона Попуните ручицу да бисте одредили све вредности вероватноће дневника.

• Након тога, у ћелију Х15 , запишите следећу формулу за сумирање свих вредности.

=SUM(H5:H14)

🔍 Распад формуле

Радимоова подела за ћелију Х5 .

👉 ЛН(Г5): Ова функција враћа -0.384.

👉 ЛН(1-Г5): Ова функција враћа -1.144.

👉 (Б5*ЛН(Г5))+((1-Б5)* ЛН(1-Г5)): Ова функција враћа -0.384.

Корак 6: Користите алатку за анализу решавача за коначну анализу

Сада ћемо спровести коначну регресиону анализу. Анализу ћемо извршити преко наредбе Решавач . Ако га не видите на картици Подаци , морате да омогућите Решавач из Екцел програмских додатака .

• Да бисте то омогућили, изаберите Датотека &гт; Оптионс .

• Као резултат, појавиће се оквир за дијалог Екцел Оптионс .
• У овом дијалогу изаберите опцију Додаци .
• Сада изаберите опцију Екцел додаци у одељку Управљање и кликните на Иди .

• Појавиће се мали оквир за дијалог под називом Додаци .
• Затим, означите опцију Продатак за решавање и кликните на ОК .

• Након тога идите на картицу Подаци и наћи ћете команду Решавач у групи Анализа .

• Сада кликните на команду Решавач .
• Појавиће се нови оквир за дијалог под називом Параметри решавача .
• У пољу Постави циљ , изаберите ћелију $Х$15 помоћу миша. Такође можете написати референцу ћелије на тастатури. Обавезно користите Апсолутна референца ћелије потпишите овде.
• Следеће, у опцији Променом променљивих ћелија изаберите опсег ћелија $Д$16:$Д$18 .
• Затим, опозовите избор Негативне променљиве без ограничења да бисте добили негативне вредности ако се већ приказује као означено.
• На крају, кликните на Реши дугме.

• Као резултат, поље Резултат решавања ће се појавити испред вас.
• Сада изаберите Задржи решење решавања Овај оквир ће вам такође показати да ли се ваша регресиона анализа конвергирала или разишла.
• Кликните на ОК да бисте затворили оквир.

• Коначно ћете видети да су вредности променљиве у опсегу ћелија Д16:Д18 промењене. Поред тога, такође ћете видети да вредности колона Е, Ф, Г и Х такође показују разлике у односу на претходне кораке.

🔍 Илустрација резултата анализе бинарне регресије

Након завршетка анализе бинарне логистичке регресије у Екцел-у, видите да је наша претпостављена вредност променљиве регресије замењена новом вредношћу анализе и да су ове вредности тачне вредности регресионе променљиве нашег скупа података. Можемо узети у обзир резултат било ког специфичног податка, као што је машина која има старост од 68 месеци и 4 просечно. нема смене недељно. Вредност П(Кс) је 0,67 . То нам илуструје да ако погледамоза машину у радном стању могућност тог догађаја је око 67% .

Можемо га приказати и засебно, користећи коначне вредности регресионе варијабле.

Дакле, можемо рећи да је наша радна процедура функционисала успешно и да смо у могућности да урадимо бинарну логистичку регресиону анализу.

Закључак

То је крај овог чланка . Надам се да ће вам овај чланак бити од помоћи и да ћете моћи да урадите логистичку регресију у Екцел-у. Молимо вас да нам поделите сва додатна питања или препоруке у одељку за коментаре испод.

Не заборавите да проверите нашу веб локацију ЕкцелВИКИ за неколико проблема и решења везаних за Екцел. Наставите да учите нове методе и наставите да растете!