Tunatumia uchambuzi wa urejeshi tunapokuwa na data kutoka kwa viambajengo viwili kutoka vyanzo viwili tofauti na tunataka kujenga uhusiano kati yao. Uchanganuzi wa urejeshaji hutupatia muundo wa mstari unaoturuhusu kutabiri matokeo yanayowezekana. Kutakuwa na tofauti kati ya maadili yaliyotabiriwa na halisi kwa sababu dhahiri. Kwa hivyo, sisi tunakokotoa kosa la kawaida kwa kutumia modeli ya urejeshaji, ambayo ni hitilafu ya wastani kati ya thamani zilizotabiriwa na halisi. Katika somo hili, tutakuonyesha jinsi ya kukokotoa makosa ya kawaida ya uchanganuzi wa urejeshaji katika Excel .

Pakua Kitabu cha Mazoezi

Pakua kitabu hiki cha mazoezi ili kufanya mazoezi ukiwa kusoma makala haya.

Hatua 4 Rahisi za Kukokotoa Hitilafu ya Kawaida ya Urekebishaji katika Excel

Chukulia kuwa unayo data iliyowekwa na kigeu kinachojitegemea ( X ) na kigeu tegemezi ( Y ) . Kama unaweza kuona, hawana uhusiano muhimu. Lakini tunataka kujenga moja. Kwa hivyo, tutatumia Uchanganuzi wa Regression ili kuunda uhusiano wa kimstari kati ya hizi mbili. Tutahesabu hitilafu ya kawaida kati ya vigezo viwili kwa kutumia uchanganuzi wa rejista. Tutapitia baadhi ya vigezo vya muundo wa urejeshaji katika nusu ya pili ya makala ili kukusaidia kufasiri.

Hatua ya 1: Tekeleza Amri ya Uchambuzi wa Data kwenyeUnda Muundo wa Kurekebisha

• Kwanza, nenda kwenye kichupo cha Data na ubofye Uchambuzi wa Data amri.

• Kutoka kwa Uchambuzi wa Data kisanduku cha orodha, chagua Regression chaguo.
• Kisha, bofya Sawa .

Hatua ya 2: Ingiza Masafa ya Kuingiza na Kutoa katika Kisanduku cha Rejesha na kichwa.

Bofya Lebo kisanduku tiki.

• Chagua masafa B4:B13 kwa Ingizo X .

• Ili kupata matokeo katika eneo unalopendelea, chagua kisanduku chochote ( B16 ) kwa Aina ya Kutoa .
• Mwishowe, bofya Sawa .

Soma Zaidi: Jinsi ya Kukokotoa Kosa la Kawaida la Uwiano katika Excel (kwa Hatua Rahisi)

Angalia pia: Jinsi ya Kuhesabu Kiwango cha Kuponi katika Excel (Mifano 3 Bora)

Hatua ya 3: Tafuta Hitilafu Kawaida

• Kutoka uchambuzi wa rejista, unaweza kupata thamani ya kosa la kawaida ( 3156471 ).

Soma Zaidi: Jinsi gani ili Kupata Hitilafu ya Mabaki ya Kawaida katika Excel (Njia 2 Rahisi)

Hatua ya 4: Chati ya Muundo wa Urekebishaji wa Njama

• Kwanza, bofya kwenye Ingiza kichupo.
• Kutoka kwa Chati kikundi, chagua Chati ya Kutawanya .

• Bofya-kulia juu ya mojawapo yapointi.
• Kutoka kwa chaguo, chagua Ongeza mtindo chaguo.

• Kwa hivyo, <1 yako> uchanganuzi wa urejeshaji chati itapangwa kama picha iliyoonyeshwa hapa chini.

• Ili kuonyesha
• 8> uchanganuzi wa rejeshi
mlingano, bofya kwenye Onyesha mlingano kwenye Chati chaguo kutoka kwa Muundo wa Mstari wa Mwenendo.

• Kutokana na hayo, mlinganyo ( y = 1.0844x + 107.21 ) wa uchanganuzi wa urejeshaji itaonekana kwenye chati.

Vidokezo:

Unaweza kukokotoa tofauti kati ya thamani zilizotabiriwa na halisi. thamani kutoka kwa mlinganyo wa uchanganuzi wa urejeshaji.

Hatua:

• Chapa fomula ili kuwakilisha mlingano wa uchanganuzi wa urejeshaji.

• Kwa hiyo, utapata thamani ya kwanza iliyotabiriwa ( 129.9824 ), ambayo inatofautiana na thamani halisi ( 133 ).

• Tumia > Zana ya Kujaza Kiotomatiki ili kujaza safu kiotomatiki D .

• Ili kukokotoa hitilafu, charaza fomula ifuatayo ili toa.

• Mwishowe, jaza safu wima kiotomatiki E ili kupata thamani za makosa.

Soma Zaidi: Jinsi ya Kukokotoa Hitilafu Kawaida ya Mteremko wa Kurudi Excel

Ufafanuzi wa Uchambuzi wa Urejeshaji katika Excel

1. Hitilafu ya Kawaida

Tunaweza kuona kutoka kwa mlinganyo wa uchanganuzi wa urejeshaji kwamba kila wakati kuna tofauti au hitilafu kati ya thamani zilizotabiriwa na halisi. Kwa hivyo, ni lazima tuhesabu mchepuko wa wastani wa tofauti.

A kosa la kawaida huwakilisha hitilafu ya wastani kati ya thamani iliyotabiriwa na thamani halisi. Tuligundua 8.3156471 kama hitilafu ya kawaida katika mfano wetu wa modeli ya kurejesha hali. Inaonyesha kuwa kuna tofauti kati ya thamani zilizotabiriwa na halisi, ambayo inaweza kuwa kubwa kuliko kosa la kawaida ( 15.7464 ) au chini ya kosa la kawaida ( 4.0048 ). Hata hivyo, kosa letu la wastani litakuwa 8.3156471 , ambalo ni kosa la kawaida .

Matokeo yake, lengo la model ni kupunguza makosa ya kawaida. chini hitilafu ya kawaida, ndivyo sahihi muundo zaidi.

2. Coefficients

Kigawo cha urejeshaji rejea hutathmini majibu ya maadili yasiyojulikana. Katika mlinganyo wa kurejesha hali ( y = 1.0844x + 107.21 ), 1.0844 ndio mgawo , x ndio kibashiri kinachojitegemea, 107.21 ndicho kisichobadilika, na y ndio thamani ya majibu ya x .

• A mgawo chanya inatabiri kuwa juu ya mgawo, majibu ya juukutofautiana. Inaonyesha uwiano uhusiano.
• A kigawo hasi kinabashiri kuwa kadri mgawo unavyokuwa juu ndivyo viwango vya majibu vitakavyopungua. Inaonyesha uhusiano usio na uwiano .

3. Thamani za P

Katika uchanganuzi wa urejeshaji, p- values na coefficients hushirikiana kukufahamisha kama uhusiano katika modeli yako ni muhimu kitakwimu na jinsi mahusiano hayo yalivyo. dhahania isiyofaa kwamba kigezo huru hakina kiungo na kigezo tegemezi kinajaribiwa kwa kutumia p-value kwa kila kigezo huru. Hakuna kiunganishi kati ya mabadiliko katika kigezo huru na tofauti katika kigezo tegemezi ikiwa hakuna uwiano.

• Data yako ya mfano inatoa usaidizi wa kutosha kupotosha dhahania isiyofaa ya idadi kamili ya watu ikiwa p-thamani ya kigezo ni chini kuliko kiwango chako cha umuhimu. Ushahidi wako unaunga mkono wazo la uhusiano usio na sifuri . Katika kiwango cha idadi ya watu, mabadiliko ya kigezo huru yanahusishwa na mabadiliko katika kigezo tegemezi.
• A thamani ya p kubwa kuliko kiwango cha umuhimu, kwa kila upande. , inapendekeza kuwa sampuli yako ina uthibitisho usiotosha kuthibitisha kuwa uwiano usio na sufuri upo.

Kwa sababu p-thamani zao ( 5.787E-06 , 1.3E-06 ) ni chini kuliko thamani muhimu ( 5.787E-06 ), Kigezo Huru (X) na Kikato ni muhimu kitakwimu , kama inavyoonekana katika mfano wa matokeo ya urekebishaji.

4. Thamani za R-Mraba

Kwa miundo ya urejeshaji mstari, R-mraba ni kipimo cha ukamilifu . Uwiano huu unaonyesha asilimia ya tofauti katika kigezo tegemezi ambacho vipengele huru huchangia vinapochukuliwa pamoja. Kwa kipimo cha asilimia 0–100 muhimu, R-mraba huthibitisha nguvu ya muunganisho kati ya muundo wako na kigezo tegemezi.

Thamani ya R2 ni kipimo cha jinsi muundo wa urejeshaji unavyolingana na data yako. nambari , bora kielelezo kinachowezekana.

Hitimisho

Natumai makala haya yamekupa mafunzo kuhusu jinsi ya kukokotoa kosa la kawaida la urekebishaji katika Excel . Taratibu hizi zote zinapaswa kujifunza na kutumika kwa hifadhidata yako. Angalia kitabu cha mazoezi na ujaribu ujuzi huu. Tumehamasishwa kuendelea kutengeneza mafunzo kama haya kwa sababu ya usaidizi wako muhimu.

Tafadhali wasiliana nasi ikiwa una maswali yoyote. Pia, jisikie huru kuacha maoni katika sehemu iliyo hapa chini.

Sisi, Timu ya Exceldemy , huwa tunajibu maswali yako kila wakati.

Kaa nasi na uendelee kujifunza.