Regresyon analizi yaygın olarak kullanılan bir istatistiksel hesaplamadır. Bu tür hesaplamaları genellikle isteğimize göre yaparız. Excel'de çoklu regresyon analizi türleri Bu makalede, Excel'de lojistik regresyonun nasıl yapıldığını göstereceğiz. Siz de bu analizi öğrenmek istiyorsanız, uygulama çalışma kitabını indirin ve bizi takip edin.

Alıştırma Çalışma Kitabını İndirin

Bu makaleyi okurken pratik yapmak için bu alıştırma çalışma kitabını indirin.

Lojistik Regresyon.xlsx

Lojistik Regresyon Nedir?

Lojistik regresyon analizi, bazı bağımsız kriterlere dayalı olarak bağımlı bir değişkenin değerini tahmin etmek için kullanılan istatistiksel bir öğrenme algoritmasıdır. Bir kişinin istediği kategoriye göre büyük bir veri kümesinden sonuç almasına yardımcı olur. Lojistik regresyon analizi temel olarak üç tiptir:

1. İkili Lojistik Regresyon
2. Multinomial Lojistik Regresyon
3. Ordinal Lojistik Regresyon

İkili Lojistik Regresyon: İkili regresyon analizi modelinde, bir kategoriyi yalnızca iki durumla tanımlıyoruz: Evet/Hayır veya Pozitif/Negatif.

Multinomial Lojistik Regresyon: Multinominal lojistik analizi üç veya daha fazla sınıflandırma ile çalışır. Verilerimizi kategorize etmek için ikiden fazla sınıflandırılmış bölümümüz varsa, bu regresyon analizi modelini kullanabiliriz.

Sıralı Lojistik Regresyon: Bu regresyon analizi modeli ikiden fazla kategori için çalışmaktadır. Ancak bu modelde kategorilere ayırmak için önceden belirlenmiş bir sıraya ihtiyacımız vardır.

Excel'de Lojistik Regresyon Yapmak için Adım Adım Prosedür

Bu makalede, ikili lojistik regresyon analizini gerçekleştireceğiz. Bu analiz türü bize istenen değişkenin tahmin değerini sağlar. Analizi gerçekleştirmek için, bir endüstriden 10 makineden oluşan bir veri kümesini ele alıyoruz. Makinenin kullanılabilirliği pozitif veya negatif olabilir. İkili rakamlar 1=pozitif ve 0=negatif ve bu değerler sütunda gösterilir B Bu makinelerin yaşı sütunda belirtilmiştir. C ve haftalık ortalama görev saatleri sütununda yer almaktadır. D . Yani, veri kümemiz hücre aralığındadır B5:D14 İlk regresyon çözücü değişkeni değerleri hücre aralığındadır C16:D18 Tüm analiz prosedürü aşağıda adım adım açıklanmıştır:

Adım 1: Veri Setinizi Girin

Bu adımda, veri setinizi içe aktaracağız:

• Öncelikle, veri kümenizi Excel'e doğru bir şekilde girin. Analizimiz için, veri kümesini hücre aralığına girdik B5:D14 .

• Ardından, girişinizi Çözücü Karar Değişkenleri' Bunları hücre aralığına giriyoruz D16:D18.
• Tüm değişkenlerin değerlerini aşağıdaki gibi varsayıyoruz 0.01 .

Daha fazlasını okuyun: Excel Veri Setleri Üzerinde Çoklu Doğrusal Regresyon (2 Yöntem)

Adım 2: Logit Değerini Değerlendirin

Bu adımda, aşağıdaki değerleri hesaplayacağız Logit değerini veri setimiz için tanımlıyoruz. Logit değer olarak X hesaplamamızda. Logit değeridir:

İşte, b0, b1, ve b2 regresyon değişkenleridir.

• Aşağıdaki formülü hücreye yazın E5 Değişkenlerin hücre değerini dondurmak için Mutlak işaretini kullanın. Mutlak Hücre Referansı işaretini birkaç şekilde girebilirsiniz.

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

• Ardından, tuşuna basın. Girin tuşuna basın.

• Ondan sonra, çift tıklayın üzerinde Doldurma Kolu Formülü hücreye kopyalamak için simge E14 .

• 'nin tüm değerlerini alacaksınız. X .

Daha fazlasını okuyun: Excel'de Basit Doğrusal Regresyon Nasıl Yapılır (4 Basit Yöntem)

Adım 3: Her Veri için Logit Üstelini Belirleyin

Burada, logit değerinin üstel değerini hesaplayacağız, Bunun için şunları kullanacağız EXP fonksiyonu :

• 'nin üstel değerini belirlemek için X hücresine aşağıdaki formülü yazın F5 :

=EXP(E5)

• Aynı şekilde, çift tıklayın üzerinde Doldurma Kolu simgesini kullanarak önceki adımda olduğu gibi formülü kopyalayabilirsiniz. X .

Adım 4: Olasılık Değerini Hesaplayın

P(X) 'nin gerçekleşmesi için olasılık değeridir. X olay. olayın olasılığı X olarak tanımlayabiliriz:

• Bunu hesaplamak için aşağıdaki formülü hücreye yazın G5 .

=F5/(1+F5)

• Tuşuna basın Girin Anahtar.
• Şimdi, sürükleyin Doldurma Kolu simgesine kadar G15 tüm değerlerin değerini almak için.

Daha fazlasını okuyun: Excel'de Doğrusal Regresyonda P Değeri Nasıl Hesaplanır (3 Yol)

Adım 5: Log-Likelihood Değerinin Toplamını Değerlendirin

Aşağıdaki adımlarda, aşağıdaki değerlerin değerlendirmesini yapacağız Log-Likelihood. Bundan sonra kullanacağımız SUM fonksiyonu tüm verileri eklemek için:

• Hesaplamak için Log-Likelihood değerini kullanmak için LN fonksiyon veri setimizde. Hücrede H5 aşağıdaki formülü yazınız:

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

• Şimdi, tuşuna basın Girin tuşuna basın.

• Sonra, çift tıklayın üzerinde Doldurma Kolu simgesini kullanarak tüm log-olabilirlik değerlerini belirleyin.

• Bundan sonra, hücrede H15 tüm değerleri toplamak için aşağıdaki formülü yazınız.

=TOPLA(H5:H14)

🔍 Formülün Dağılımı

Bu dökümü hücre için yapıyoruz H5 .

👉 LN(G5): Bu fonksiyon şunları döndürür -0.384.

👉 LN(1-G5): Bu fonksiyon şunları döndürür -1.144.

👉 (B5*LN(G5))+((1-B5)*LN(1-G5)): Bu fonksiyon şunları döndürür -0.384.

Adım 6: Son Analiz için Çözücü Analiz Aracını Kullanın

Şimdi, nihai regresyon analizini gerçekleştireceğiz. Çözücü komutunda göremiyorsanız Veri sekmesini etkinleştirmeniz gerekir. Çözücü bir şey yok. Excel Eklentileri .

• Etkinleştirmek için Dosya> Seçenekler .

• Sonuç olarak, bir iletişim kutusu Excel Seçenekleri görünecek.
• Bu iletişim kutusunda Eklentiler seçenek.
• Şimdi, seçin Excel Eklentileri seçeneğindeki Yönetmek bölümüne gidin ve Git .

• başlıklı küçük bir iletişim kutusu Eklentiler görünecek.
• Ardından, kontrol edin Çözücü Eklentisi seçeneğine tıklayın ve TAMAM. .

• Bundan sonra, şu adrese gidin Veri sekmesine tıkladığınızda Çözücü komutunu Analiz Grup.

• Şimdi, tıklayın Çözücü Komuta.
• başlıklı yeni bir iletişim kutusu Çözücü Parametreleri görünecek.
• İçinde Hedef Belirleyin kutusunda, hücreyi seçin $H$15 Hücre referansını klavyenizle de yazabilirsiniz. Mutlak Hücre Referansı Burayı imzalayın.
• Sonra, içinde Değişken Hücreleri Değiştirerek seçeneği hücre aralığını seçer $D$16:$D$18 .
• Ardından, işaretini kaldırın Kısıtsız Değişkenleri Negatif Olmayan Yapın zaten işaretli olarak gösteriliyorsa negatif değerleri almak için.
• Son olarak Çözmek Düğme.

• Sonuç olarak Çözücü Sonuç kutusu önünüzde belirecektir.
• Şimdi, seçin Keep Solver Çözümü Bu kutu aynı zamanda regresyon analizinizin yakınsadığını mı yoksa uzaklaştığını mı gösterecektir.
• Tıklayın TAMAM. kutuyu kapatmak için.

• Sonunda, hücre aralığındaki değişkenin değerlerini göreceksiniz D16:D18 Bunun yanı sıra, aşağıdaki sütunların değerlerini de göreceksiniz E, F, G ve H önceki adımlardan da farklılıklar göstermektedir.

🔍 İkili Regresyon Analizi Sonucunun Gösterimi

Excel'de ikili lojistik regresyon analizi tamamlandıktan sonra, varsayılan regresyon değişkeni değerimizin yeni analiz değeri ile yer değiştirdiğini ve bu değerlerin veri setimizin doğru regresyon değişkeni değeri olduğunu göreceksiniz. Herhangi bir spesifik verinin sonucunu düşünebiliriz, örneğin 68 aylar ve 4 haftada ortalama vardiya yok. P(X) o 0.67 Bu da bize gösteriyor ki, eğer makineyi çalışır durumda ararsak, bu olayın gerçekleşme olasılığı yaklaşık 67% .

Regresyon değişkeninin nihai değerlerini kullanarak bunu ayrıca da gösterebiliriz.

Böylece, çalışma prosedürümüzün başarılı bir şekilde çalıştığını ve ikili lojistik regresyon analizi yapabildiğimizi söyleyebiliriz.

Sonuç

Umarım bu makale sizin için yararlı olur ve Excel'de lojistik regresyon yapabileceksiniz. Lütfen başka sorularınızı veya önerilerinizi aşağıdaki yorumlar bölümünde bizimle paylaşın.

Web sitemizi kontrol etmeyi unutmayın ExcelWIKI Excel ile ilgili çeşitli sorunlar ve çözümler için Yeni yöntemler öğrenmeye ve büyümeye devam edin!