Biz kullanıyoruz regresyon analizi İki farklı kaynaktan iki değişkene ait verilere sahip olduğumuzda ve bunlar arasında bir ilişki kurmak istediğimizde. Regresyon analizi bize olası sonuçları tahmin etmemizi sağlayan doğrusal bir model sağlar. Tahmin edilen ve gerçek değerler arasında bariz nedenlerden dolayı bazı farklılıklar olacaktır. Sonuç olarak, biz standart hatayı hesaplayın regresyon modelini kullanarak, tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki ortalama hatadır. Bu eğitimde, regresyon analizinin standart hatasını nasıl hesaplayacağınızı göstereceğiz Excel .

Alıştırma Çalışma Kitabını İndirin

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

Excel'de Regresyonun Standart Hatasını Hesaplamak için 4 Basit Adım

ile bir veri kümeniz olduğunu varsayalım. bağımsız değişken ( X ) ve bir bağımlı değişken ( Y ) Gördüğünüz gibi, aralarında anlamlı bir ilişki yok. Ama biz bir ilişki kurmak istiyoruz. Regresyon Analizi Regresyon analizini kullanarak iki değişken arasındaki standart hatayı hesaplayacağız. Yorumlamanıza yardımcı olması için makalenin ikinci yarısında regresyon modelinin bazı parametrelerinin üzerinden geçeceğiz.

Adım 1: Regresyon Modeli Oluşturmak için Veri Analizi Komutunu Uygulayın

• İlk olarak, şu adrese gidin Veri sekmesine tıklayın ve Veri Analizi Komuta.

• Bu kitaptan Veri Analizi liste kutusundan Regresyon seçenek.
• Ardından, tıklayın TAMAM. .

Adım 2: Regresyon Kutusuna Girdi ve Çıktı Aralığı Ekleyin

• için Giriş Y Aralığı , aralığı seçin C4:C13 başlık ile.
• üzerine tıklayın. Etiketler onay kutusu.

• Aralığı seçin B4:B13 için Giriş X Aralığı .

• Sonucu tercih edilen konumda almak için herhangi bir hücreyi seçin ( B16 ) için Çıkış Aralığı .
• Son olarak, tıklayın TAMAM. .

Daha fazlasını okuyun: Excel'de Oranın Standart Hatası Nasıl Hesaplanır (Kolay Adımlarla)

Adım 3: Standart Hatayı Bulun

• Regresyon analizinden standart hatanın değerini elde edebilirsiniz ( 3156471 ).

Daha fazlasını okuyun: Excel'de Artık Standart Hata Nasıl Bulunur (2 Kolay Yöntem)

Adım 4: Regresyon Modeli Grafiğini Çizin

• İlk olarak, üzerine tıklayın Ekleme sekmesi.
• Bu kitaptan Grafikler grubunu seçin, ardından Dağılım Grafik.

• Sağ tıklayın noktalardan birinin üzerinde.
• Seçenekler arasından Eğilim çizgisi ekle seçenek.

• Bu nedenle, sizin regresyon analizi grafiği aşağıda gösterilen resimdeki gibi çizilecektir.

• Görüntülemek için regresyon analizi denkleminin üzerine tıklayın. Grafik üzerinde denklem görüntüleme seçeneğinden Trend Çizgisini Biçimlendir.

• Sonuç olarak, denklem ( y = 1.0844x + 107.21 ) regresyon analizinin sonuçları grafikte görünecektir.

Notlar:

Tahmin edilen değerler ile gerçek değerler arasındaki farkı regresyon analizi denkleminden hesaplayabilirsiniz.

Adımlar:

• Regresyon analizi denklemini temsil edecek formülü yazın.

• Bu nedenle, ilk tahmin edilen değeri ( 129.9824 ), gerçek değerden ( 133 ).

• Kullanın Otomatik Doldurma Aracı sütunu otomatik doldurmak için D .

• Hatayı hesaplamak için, çıkarmak üzere aşağıdaki formülü yazın.

• Son olarak, otomatik doldurma sütunu E hata değerlerini bulmak için.

Daha fazlasını okuyun: Excel'de Regresyon Eğiminin Standart Hatası Nasıl Hesaplanır

Excel'de Regresyon Analizinin Yorumlanması

1. Standart Hata

Regresyon analizi denkleminden, tahmin edilen ve gerçek değerler arasında her zaman bir fark veya hata olduğunu görebiliriz. Sonuç olarak, farkların ortalama sapmasını hesaplamamız gerekir.

A standart hata tahmin edilen değer ile gerçek değer arasındaki ortalama hatayı temsil eder. 8.3156471 olarak standart hata Örnek regresyon modelimizde, tahmin edilen ve gerçek değerler arasında bir fark olduğunu gösterir. standart hata ( 15.7464 ) veya daha az standart hata ( 4.0048 ). Ancak, bizim ortalama hata olacak 8.3156471 ki bu da standart hata .

Sonuç olarak, modelin amacı standart hatayı azaltmaktır. daha düşük standart hata, daha fazla doğru model.

2. Katsayılar

Regresyon katsayısı, bilinmeyen değerlerin yanıtlarını değerlendirir. Regresyon denkleminde ( y = 1.0844x + 107.21 ), 1.0844 bu katsayısı , x tahmin edici bağımsız değişkendir, 107.21 sabittir ve y için yanıt değeridir. x .

• A pozitif katsayı katsayı ne kadar yüksekse yanıt değişkeninin de o kadar yüksek olacağını öngörür. orantılı ilişki.
• A negatif katsayı katsayı ne kadar yüksekse, yanıt değerlerinin o kadar düşük olacağını öngörür. orantısız ilişki.

3. P-Değerleri

Regresyon analizinde, p-değerleri ve katsayılar, modelinizdeki korelasyonların istatistiksel olarak ilgili olup olmadığını ve bu ilişkilerin neye benzediğini size bildirmek için işbirliği yapar. boş hipotez bağımsız değişkenin bağımlı değişkenle bağlantısının olmadığı aşağıdaki yöntemle test edilir p-değeri Korelasyon yoksa, bağımsız değişkendeki değişiklikler ile bağımlı değişkendeki değişiklikler arasında bir bağlantı yoktur.

• Örnek verileriniz aşağıdaki hususları desteklemektedir tahrif etmek eğer tüm popülasyon için sıfır hipotezi p-değeri bir değişken için daha az sizin önem eşiğinizden daha yüksektir. sıfır olmayan korelasyon Nüfus düzeyinde, bağımsız değişkendeki değişiklikler bağımlı değişkendeki değişikliklerle bağlantılıdır.
• A p-değeri daha büyük her iki tarafta da anlamlılık düzeyinden daha yüksek olması, örnekleminizin yetersiz kanıt tespit etmek için sıfır olmayan korelasyon var.

Çünkü onların p-değerleri ( 5.787E-06 , 1.3E-06 ) şunlardır daha az daha önemli̇ değer ( 5.787E-06 ), ve Bağımsız Değişken (X) ve Durdurma vardır istatistiksel olarak anlamlı regresyon çıktısı örneğinde görüldüğü gibi.

4. R-Kare Değerleri

Doğrusal regresyon modelleri için, R-kare bir bütünlük ölçümü Bu oran, aşağıdakileri gösterir varyans yüzdesi Bağımsız faktörler birlikte ele alındığında bağımlı değişkende meydana gelen değişiklikleri açıklar. 0-100 yüzde ölçeği, R-kare nicelleştirir güç Modeliniz ile bağımlı değişken arasındaki bağlantının

Bu R2 değeri, regresyon modelinin verilerinize ne kadar iyi uyduğunun bir ölçüsüdür. daha yüksek ve sayı , the daha iyi modeli uygulanabilir.

Sonuç

Umarım bu makale size regresyonun standart hatasının nasıl hesaplanacağı hakkında bir eğitim vermiştir. Excel Tüm bu prosedürler öğrenilmeli ve veri setinize uygulanmalıdır. Alıştırma çalışma kitabına bir göz atın ve bu becerileri test edin. Değerli desteğiniz sayesinde bunun gibi eğitimler hazırlamaya devam etmek için motive oluyoruz.

Herhangi bir sorunuz varsa lütfen bizimle iletişime geçin. Ayrıca, aşağıdaki bölüme yorum bırakmaktan çekinmeyin.

Bizler Exceldemy Ekip, sorularınıza her zaman duyarlıdır.

Bizimle kalın ve öğrenmeye devam edin.