Regresyon analizi, aşağıdaki gibi hemen hemen her tür istatistiksel yazılımda bulunur SPSS , R, Regresyon bize değişkenler arasındaki ilişkiler hakkında büyük resmi verebilir. Doğrusal regresyon Excel'de oldukça hızlı bir şekilde Veri Analizi aracını nasıl kullanabileceğinizi gösterecektir. Excel'de regresyon sonuçlarını yorumlayabilir.

Alıştırma Çalışma Kitabını İndirin

Bu alıştırma çalışma kitabını aşağıdan indirin.

Regresyon Nedir?

Regresyon analizi genellikle birden fazla değişken arasındaki ilişkileri belirlemek için veri analizinde kullanılır. Regresyon analizi, bağımsız değişkenlerden birinin değişmesi durumunda bağımlı değişkene ne olacağını seçmenize olanak tanır. Ayrıca hangi bağımsız değişkenlerin etkisi olduğunu matematiksel olarak anlamanızı sağlar.

Basit doğrusal regresyon a'dan farklıdır çoklu doğrusal regresyon Doğrusal bir fonksiyon kullanarak, basit doğrusal regresyon anali̇zleri̇ değişkenler ve bir bağımsız değişken arasındaki ilişki. Çoklu doğrusal regresyon Değişkenleri belirlemek için iki veya daha fazla açıklayıcı faktörün kullanıldığı durumdur. Bağımlı değişken yerine doğrusal olmayan regresyon kullanılması, veri ilişkileri doğrusal olmadığı için doğrusal olmayan bir fonksiyon olarak tanımlanır. Bu makale çoklu doğrusal regresyon nasıl yapabileceğinizi göstermek için Excel'de regresyon sonuçlarını yorumlayabilir.

Excel'de Regresyon Yapma Adımları

Regresyon amacıyla, analiz için aşağıdaki veri setini kullanacağız. Burada bağımsız değişken Fiyat sütunu ve Satıldı sütun. bağımsız sütunu şu şekilde olacaktır Talep sütun.

Adımlar

• Biz gitmek gerekir Veri sekmesine tıklayın ve Veri Analizi regresyon yapmak için .

• Yeni bir pencere açılacaktır; bağımlı değişkeni ve bağımsız değişken veri aralığını seçin.
• Sonra işaretleyin Etiketler kutu ve Güven Kutu.
• Ardından çıktı hücresi adresini seçmek için çıktı hücresi aralığı kutusuna tıklayın
• Ardından, aşağıdaki kutucuğu işaretleyin Artık kalıntıları hesaplamak için.
• Bundan sonra, işaretleyin Artık araziler ve Line Fit Plots kutuları
• Tıklayın TAMAM. Bundan sonra.

• Tıkladıktan sonra TAMAM, analizin birincil çıktı parametreleri belirtilen hücrelerde olacaktır.

• Ardından aşağıdaki gibi bazı parametreler de alacaksınız Önemlilik değeri vb. ANOVA ( Varyans Analizi ) tablosu.
• İşte, df varyans kaynağı ile ilgili serbestlik derecesini ifade eder.
• SS kareler toplamını göstermektedir. Modeliniz verileri daha iyi yansıtacaksa Artık SS'den daha küçüktür Toplam SS.
• MS kare demek.
• F ifade eder F -Sıfır hipotezi için test.
• Anlamlılık F ifade eder P -değeri F .

• Daha sonra değişkenin katsayılarını, anlamlılık değerini vb. bir tabloda elde edersiniz.

• Ardından, katsayı tablosunun altında her bir giriş için artık değeri içeren son bir tablo elde edeceksiniz.

• Daha sonra, şunları alacaksınız Talep vs Fiyat regresyon grafiği, bir trend çizgisi ile.

• Bundan sonra, şu mesajı alırsınız Talep vs Satıldı trend çizgisi ile regresyon grafiği.

• Her bir girdinin artıklarının dağılımını gösteren başka bir grafik daha vardır. Satıldı değişken.

• Her bir girdinin artıklarının dağılımını gösteren başka bir grafik daha vardır. Fiyat değişken.

Daha sonra, bu regresyon sonuçlarını Excel'de nasıl yorumlayabileceğinizi göstereceğiz.

Daha fazlasını okuyun: Excel'de Lojistik Regresyon Nasıl Yapılır (Hızlı Adımlarla)

Excel'de Regresyon Sonuçları Nasıl Yorumlanır?

Regresyon analizini yaptıktan sonra yapmanız gereken bir sonraki şey bunları yorumlamaktır. Sonuçlar aşağıda açıklanmış ve detaylandırılmıştır.

Çoklu R-Kare Regresyon Değer Analizi

Bu R-kare sayısı, veri kümesinin öğelerinin ne kadar yakından ilişkili olduğunu ve regresyon çizgisinin verilerle ne kadar iyi eşleştiğini gösterir. İki veya daha fazla değişkenin ana faktör üzerindeki etkisini belirleyeceğimiz çoklu doğrusal regresyon analizini kullanacağız. Bu, bağımsız değişkenlerden biri değiştikçe bağımlı değişkenin nasıl değiştiğini ifade eder. Bu katsayının aralığı-1'e 1. İşte,

• 1 yakın olumlu bir ilişki anlamına gelir
• 0, değişkenler arasında hiçbir ilişki olmadığı anlamına gelir. Başka bir deyişle, veri noktaları rastgeledir.
• -1, değişkenler arasında ters veya negatif ilişki anlamına gelir.

Yukarıda gösterilen çıktı sonuçlarında, verilen veri setlerinin çoklu R-değeri o.7578( yaklaşık ), değişkenler arasında güçlü ilişkiler olduğunu göstermektedir.

R Kare

R kare değeri, bağımlı değişkenlerin tepkisinin bağımsız değişkene göre nasıl değiştiğini açıklamaktadır. Bizim durumumuzda, değer 0,574'tür (yaklaşık) ve bu da değişkenler arasında makul derecede iyi bir ilişki olduğu şeklinde yorumlanabilir.

Düzeltilmiş R-Kare

Bu, sadece, "Bu bir R kare değerini karıştırır. tahmin edici değişkenleri tahmin ederken yanıt değişkeni olarak hesaplanır.

R^2 = 1 - [(1-R^2)*(n-1)/(n-k-1)]

İşte, R^2 : The R^2 veri kümesinden aldığımız değer.

n : gözlem sayısı.

K : tahmin edici değişkenlerin sayısı.

Bu değerin önemi, iki değişken arasında regresyon analizi yapılırken ortaya çıkar tahmin edici değişkenler. Birden fazla değişken varsa tahmin edici değişkeninin veri setinde yer alması durumunda, R kare değeri şişirilecektir ki bu istenmeyen bir durumdur. R kare değeri bu enflasyonu düzeltir ve değişkenlerin doğru bir resmini verir.

Standart Hata

Regresyon analizinizin doğruluğunu gösteren bir başka uyum iyiliği metriği; değer ne kadar düşükse, regresyon analizinizden o kadar emin olabilirsiniz.

Standart Hata noktaların eğilim çizgisinden saptığı ortalama mesafeyi temsil eden ampirik bir metriktir, R2 bağımlı değişken varyasyonunun oranını temsil eder. Bu durumda Standart Hata 288.9'dur ( yaklaşık ), bu da veri noktalarımızın ortalama olarak trend çizgisinden 288,9 düştüğünü gösterir.

Gözlemler

Gözlemlerin veya girişlerin sayısını belirtin.

Anlamlı Değişkeni Belirleme

Bu Anlamlılık değeri analizimizin güvenilirliğini (istatistiksel olarak sağlamlığını) gösterir. Başka bir deyişle, veri setimizin yanlış olma olasılığını gösterir. Bu değer %5'in altında olmalıdır. Ancak bu durumda, anlamlılık değerimiz 0,00117'dir, bu da %0,1'e karşılık gelir ve %5'in oldukça altındadır. Yani analizimiz tamamdır. Aksi takdirde, analizimiz için farklı değişkenler seçmemiz gerekebilir.

Regresyon Analizinde P-değeri

Önemli bir değerle yakından bağlantılı olan P-değeri katsayı değerinin yanlış olma olasılığını gösterir. P-değeri, sıfır hipotezinin değişkenlerle ilişkisini gösterir.

Eğer senin p-değeri <the Önemlilik sayısına göre, sıfır değeri hipotezini reddetmek için yeterli kanıt vardır. Bu, değişkenler arasında sıfır olmayan bir korelasyon olduğu anlamına gelir.

Ama eğer p-değeri > Önem değerine sahipse, sıfır hipotezini reddetmek için yeterli kanıt olmayacaktır. Bu, değişkenler arasında korelasyon olmayabileceğini gösterir.

Veya durumda P-değeri değişken Fiyat =0,000948 <0,00117 (anlamlılık değeri),

Dolayısıyla burada boş hipotez söz konusu değildir ve değişkenler arasında bir korelasyon olduğunu beyan etmek için yeterli kanıt vardır.

Öte yandan, değişken için Satıldı , (P-değeri) 0.0038515 <0.0011723 (Anlamlılık değeri)

Dolayısıyla burada bir sıfır hipotezi söz konusu olabilir ve değişkenler arasında sıfır olmayan bir korelasyon olduğunu beyan etmek için yeterli kanıt yoktur.

Çoğu durumda, bu P-değeri bir değişkenin veri kümesinde yer alıp almayacağını belirler. Satıldı veri kümesinin sağlamlığını korumak için değişken.

Regresyon Denklemi

Excel'de doğrusal regresyon analizini belirlediğimiz gibi, eğilim çizgisi de doğrusal olmalıdır. Genel form şöyledir:

Y=mX+C.

İşte, Y bağımlı değişkendir.

Ve X burada bağımsız değişkendir, yani x değişkenindeki değişimin Y değişkeni üzerindeki etkisini belirleyeceğiz.

C sadece çizginin Y ekseni kesişiminin değeri olacaktır.

Bu durumda, C kesişiminin değeri 9502.109853'e eşittir

Ve iki değişken için m değeri -809,265 ve 0,424818'dir.

Böylece, iki ayrı değişken için nihai denklemi elde etmiş olduk.

Birincisi:

Ve ikinci değişken için denklem şöyledir:

Katsayılar

Elde ettiğimiz katsayılar m1=-809.2655 ve m2=04248 . Ve önleyici, C= 9502.12 .

• İlk olarak, kesişen değer, fiyat sıfır olduğunda talebin 9502 olacağını gösterir.
• Ve değerleri m Fiyat katsayısı değeri -809,265 olup, fiyattaki bir birimlik artışın talebi yaklaşık 809 birim düşüreceğini göstermektedir.
• İkinci değişken olan Satılan için m değeri 0,424'tür. Bu, satılan birim ürün başına değişimin üründe 0424 birimlik bir artışa neden olacağını gösterir.

Kalıntılar

Bu Artık orijinal ve regresyon çizgisinden hesaplanan giriş arasındaki farktır. Kalıntılar gerçek değerin çizgiden ne kadar uzak olduğunu gösterir. Örneğin, ilk giriş için regresyon analizinden hesaplanan giriş 9497'dir. Ve ilk orijinal değer 9500'dür. Yani artık 2,109 civarındadır.

T-İstatistik Değeri

T-statik değeri, katsayının standart değere bölünmesidir. Değer ne kadar yüksekse, katsayının güvenilirliği o kadar iyi demektir.

Bu değerin bir başka önemi daha vardır ki bu da P-değerini hesaplayın.

95 Güven Aralığı

Burada başlangıçta 95 olarak belirlediğimiz değişkenin güveni değişebilir.

• Burada, alt %95'in katsayı değeri 8496,84 olarak hesaplanırken, üst %95'in katsayı değeri 10507,37 olarak hesaplanmaktadır,
• Bu, ana katsayımız yaklaşık 9502,1 iken, değerin vakaların %95'inde 8496'nın altında olma ihtimalinin yüksek olduğu ve %5 ihtimalle 10507,37'nin üzerinde olabileceği anlamına gelmektedir.

Daha fazlasını okuyun:

Hatırlanması Gerekenler

✎ Regresyon analizi yöntemi yalnızca incelenen değişkenler arasındaki ilişkiyi değerlendirir. Nedensellik kurmaz. Diğer şekillerde, yalnızca korelasyon yönü dikkate alınır. Bir eylem bir şeye neden olduğunda, bu nedensellik haline gelir. Bir değişkendeki bir değişiklik değişiklik yarattığında, nedensellik olarak kabul edilebilir.

✎ Regresyon analizi aykırı değerlerden büyük ölçüde etkilenir. Analiz yapılmadan önce her türlü aykırı değer ortadan kaldırılmalıdır. Excel'de regresyon analizi sonuçlarını analiz etmek ve yorumlamak için bu noktaları göz önünde bulundurmanız gerekir.

Sonuç

Özetlemek gerekirse, "Excel'de regresyon sonuçları nasıl yorumlanır" sorusu, ayrıntılı bir şekilde analiz edilerek ve daha sonra yorumlanarak cevaplanır. Veri Analizi aracında Veri sekmesi.

Bu problem için, regresyon analizini uygulayabileceğiniz ve yorumlayabileceğiniz bir çalışma kitabı indirilebilir.

Yorum bölümü aracılığıyla herhangi bir soru veya geri bildirim sormaktan çekinmeyin. Exceldemy toplum tarafından takdir edilecektir.