Regressiya tahlili SPSS , R, kabi statistik dasturiy ta'minotning deyarli barcha turlarida mavjud va Excelni eslatib o'tmaydi. Regressiya bizga o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlar haqida katta tasavvur berishi mumkin. Chiziqli regressiya Excelda Ma'lumotlarni tahlil qilish vositasi yordamida juda tez amalga oshirilishi mumkin. Ushbu maqolada siz qanday qilib regressiya natijalarini Excelda talqin qilishingiz mumkinligini ko'rsatib beradi.

Amaliy kitobni yuklab oling

Quyida ushbu mashq kitobini yuklab oling.

Regressiya nima?

Regression tahlil ko'pincha ma'lumotlarni tahlil qilishda bir nechta o'zgaruvchilar orasidagi assotsiatsiyalarni aniqlash uchun ishlatiladi. Regressiya tahlili, agar mustaqil o'zgaruvchilardan biri o'zgarsa, qaram o'zgaruvchiga nima bo'lishini tanlash imkonini beradi. Shuningdek, u qaysi mustaqil oʻzgaruvchilar taʼsir koʻrsatishini matematik tarzda aniqlash imkonini beradi.

Oddiy chiziqli regressiya statistikadagi koʻp chiziqli regressiya dan farq qiladi. Chiziqli funktsiyadan foydalanib, oddiy chiziqli regressiya tahlillari o'zgaruvchilar va bitta mustaqil o'zgaruvchi o'rtasidagi bog'lanish. Ko'p chiziqli regressiya - bu o'zgaruvchilarni aniqlash uchun ikki yoki undan ortiq tushuntirish omillaridan foydalanilganda. Bog'liq o'zgaruvchi o'rniga chiziqli bo'lmagan regressiyadan foydalanish chiziqli bo'lmagan funktsiya sifatida tavsiflanadi, chunki ma'lumotlar munosabatlari chiziqli emas. Ushbu maqolada asosiy e'tibor ko'p chiziqli bo'ladiExcelda regressiya natijalarini qanday talqin qilishingiz mumkinligini ko'rsatish uchun regressiya .

Excelda regressiya qilish bosqichlari

Regressiya maqsadida biz quyidagi ma'lumotlar to'plamidan foydalanamiz. tahlil maqsadlari. Bu erda mustaqil o'zgaruvchi Narx ustuni va Sotilgan ustuni bo'ladi. mustaqil ustuni Talab ustun bo'ladi.

Qadamlar

• Regressiya qilish uchun Ma'lumotlar yorlig'iga o'tishimiz va Ma'lumotlarni tahlil qilish tugmasini bosishimiz kerak .

• Yangi oyna paydo bo'ladi; bog'liq o'zgaruvchi va mustaqil o'zgaruvchi ma'lumotlar oralig'ini tanlang.
• Keyin Yorliqlar va Ishonch katakchalarini belgilang.
• Keyin chiqish katakchalari oralig'ini bosing. chiqish katakchasi manzilini tanlash uchun katakchani bosing
• Keyin, qoldiqlarni hisoblash uchun Qoldiq ga belgi qo'ying.
• Shundan so'ng Qoldiq chizmalarini belgilang va Line Fit Plots qutilari
• Bundan keyin OK ni bosing.

• Bosgandan keyin OK, tahlilning asosiy chiqish parametrlari belgilangan kataklarda bo'ladi.

• Keyin siz ba'zi parametrlarni ham olasiz. masalan, ANOVA ( Avariya tahlili ) jadvalidagi Ahamiyat qiymat va hokazo.
• Bu yerda df ifodalaydi dispersiya manbai bilan bog'liq erkinlik darajasi.
• SS kvadratlar yig'indisini bildiradi. Agar modelingiz ma'lumotlarni yaxshiroq aks ettiradi Qoldiq SS Jami SS dan kichikroq.
• MS kvadratni bildiradi.
• F nol gipoteza uchun F -testini bildiradi.
• Ahamiyat F F ning P -qiymatini bildiradi.

• Unda siz jadvalda o'zgaruvchining koeffitsientlari, ahamiyatlilik qiymati va boshqalarni ham olasiz.

• Keyin siz koeffitsientlar jadvali ostida har bir yozuv uchun qoldiq qiymatni o'z ichiga olgan yakuniy jadvalni olasiz.

• Keyin siz Talab vs Narx regressiya diagrammasini, trend chizigʻini olasiz.

• Keyin. bunda siz Talab va Sotilgan trend chizigʻi bilan regressiya diagrammasini olasiz.

• Boshqasi bor Sotilgan o'zgaruvchidan har bir yozuv qoldiqlarining taqsimlanishini ko'rsatadigan diagramma.

• Qoldiqlarning taqsimlanishini ko'rsatadigan yana bir diagramma mavjud. Narx oʻzgaruvchisidagi har bir yozuv.

Keyin, biz sizga qanday xizmat koʻrsatishingizni koʻrsatamiz. n bu regressiya natijalarini Excelda izohlang.

Batafsil o'qing: Excelda logistik regressiya qanday amalga oshiriladi (tezkor qadamlar bilan)

Qanday qilib talqin qilinadi Excelda regressiya natijalari

Regressiya tahlilini amalga oshirgandan so'ng bajarishingiz kerak bo'lgan keyingi narsa va ularni sharhlash. Natijalar quyida tavsiflanadi va ishlab chiqiladi.

Ko'p R-kvadrat regressiya qiymati tahlili

R-kvadrat raqami ma'lumotlar to'plamining elementlari qanchalik chambarchas bog'liqligini va regressiya chizig'i ma'lumotlarga qanchalik mos kelishini ko'rsatadi. Biz ko'p chiziqli regressiya tahlilidan foydalanamiz, unda biz ikki yoki undan ortiq o'zgaruvchilarning asosiy omilga ta'sirini aniqlaymiz. Bu mustaqil o'zgaruvchilardan biri o'zgarishi bilan bog'liq o'zgaruvchining qanday o'zgarishini anglatadi. Bu koeffitsientning diapazoni -1 dan 1 gacha. Bu yerda

• 1 yaqin ijobiy munosabatni bildiradi
• 0 o'zgaruvchilar o'rtasida hech qanday aloqa yo'qligini bildiradi. Boshqacha qilib aytganda, ma'lumotlar nuqtalari tasodifiydir.
• -1 o'zgaruvchilar orasidagi teskari yoki manfiy munosabatni bildiradi.

Yuqorida ko'rsatilgan chiqish natijalarida berilganning ko'p R-qiymati. ma'lumotlar to'plamlari o.7578 ( taxminan ), bu o'zgaruvchilar o'rtasidagi kuchli munosabatlarni ko'rsatadi.

R kvadrat

R kvadrat qiymat bog'liq o'zgaruvchilarning javobi mustaqil o'zgaruvchiga qanday o'zgarishini tushuntiradi. Bizning holatda, qiymat 0,574 (taxminan) bo'lib, bu o'zgaruvchilar o'rtasidagi oqilona munosabat sifatida talqin qilinishi mumkin.

Tuzatilgan R-kvadrat

Bu shunchaki R kvadrati qiymatining muqobil versiyasi. Bu predictor o'zgaruvchilarni shunchaki aralashtirib yuboradi va javob o'zgaruvchisini prognoz qiladi. U shunday hisoblaydi

R^2 = 1 – [(1-R^2)*(n-1)/(n-k-1)]

Bu erda, R^2 : Biz olgan R^2 qiymatima'lumotlar to'plami.

n : kuzatishlar soni.

K : bashorat qiluvchi o'zgaruvchilar soni.

Ahamiyati bu qiymat ikki prediktor o'zgaruvchilari o'rtasida regressiya tahlilini o'tkazishda yuzaga keladi. Agar ma'lumotlar to'plamida bir nechta bashoratchi o'zgaruvchilar mavjud bo'lsa, u holda R kvadrat qiymati ko'tariladi, bu juda istalmagan. Sozlangan R kvadrati qiymati bu inflyatsiyani sozlaydi va oʻzgaruvchilarning aniq tasvirini beradi.

Standart xato

Boshqa bir moslik koʻrsatkichi bu sizning regressiya tahlilingizning to'g'riligini ko'rsatadi; qiymat qanchalik past bo'lsa, regressiya tahlilida shunchalik ishonchingiz komil bo'ladi.

Standart xato nuqtalar trend chizig'idan chetga chiqadigan o'rtacha masofani ifodalovchi empirik ko'rsatkichdir. Bundan farqli o'laroq, R2 bog'liq o'zgaruvchining o'zgarishi ulushini ifodalaydi. Bu holda Standart xato qiymati 288,9 ( taxminan ) ni tashkil qiladi, bu bizning ma'lumotlar nuqtalarimiz trend chizig'idan o'rtacha 288,9 ga pasayishini bildiradi.

Kuzatishlar

Kuzatuvlar yoki yozuvlar sonini ko'rsating.

Muhim o'zgaruvchini aniqlang

Muhimlik qiymati tahlilimizning ishonchliligini (statistik jihatdan asosli) ko'rsatadi. Boshqacha qilib aytganda, bu bizning ma'lumotlar to'plamimiz noto'g'ri bo'lish ehtimolini bildiradi. Bu qiymat 5% dan past bo'lishi kerak. Ammo bu holda, bizning ahamiyatlilik qiymatimiz  0,00117,bu 0,1% ni tashkil qiladi, bu 5% dan ancha past. Shunday qilib, bizning tahlilimiz yaxshi. Aks holda, biz tahlilimiz uchun turli o'zgaruvchilarni tanlashimiz kerak bo'lishi mumkin.

Regressiya tahlilidagi P-qiymati

Muhim qiymat bilan chambarchas bog'liq bo'lgan P- qiymat koeffitsient qiymatining noto'g'ri bo'lish ehtimolini bildiradi. P-qiymati nol gipotezaning o'zgaruvchilar bilan bog'lanishini bildiradi.

Agar sizning p-qiymati < Ahamiyat raqami bo'lsa, nol qiymat gipotezasini rad etish uchun etarli dalillar mavjud. Bu o'zgaruvchilar o'rtasida nolga teng bo'lmagan korrelyatsiya mavjudligini bildiradi.

Ammo agar p-qiymati > Ahamiyat qiymati bo'lsa, o'zgaruvchilarni rad etish uchun dalillar etarli bo'lmaydi. nol gipoteza. Bu o'zgaruvchilar o'rtasida korrelyatsiya bo'lishi mumkin emasligini bildiradi.

Yoki hollarda, o'zgaruvchining P-qiymati Narx =0,000948 < 0.00117 (ahamiyatlilik qiymati),

Demak, bu yerda hech qanday nol gipoteza mavjud emas va oʻzgaruvchilar oʻrtasidagi korrelyatsiyani eʼlon qilish uchun yetarli dalillar mavjud.

Boshqa tomondan, <1 oʻzgaruvchisi uchun>Sotilgan , (P-qiymati) 0,0038515 < 0.0011723 (Ahamiyatlilik qiymati)

Demak, bu yerda nol gipoteza boʻlishi mumkin va oʻzgaruvchilar oʻrtasida nolga teng boʻlmagan korrelyatsiyani eʼlon qilish uchun yetarli dalil yoʻq.

Koʻp hollarda bu P -value o'zgaruvchining ma'lumotlar to'plamida bo'lishini yoki yo'qligini aniqlaydi. Masalan, Sold ni olib tashlashimiz kerakma'lumotlar to'plamining mustahkamligini saqlab qolish uchun o'zgaruvchi.

Regressiya tenglamasi

Excelda chiziqli regressiya tahlilini aniqlaganimizda, trend chizig'i ham chiziqli bo'lishi kerak. Umumiy shakl:

Y=mX+C.

Bu yerda, Y - bog'liq o'zgaruvchi.

Va Bu erda X mustaqil o'zgaruvchidir, ya'ni biz x o'zgaruvchisining Y o'zgaruvchisiga ta'sirini aniqlaymiz.

C faqat Y o'qi kesishish qiymati bo'ladi. satr.

Unda C  kesmasining qiymati 9502.109853 ga teng

Va ikki oʻzgaruvchi uchun m qiymati -809.265 va 0.424818.

Demak, biz ikkita alohida oʻzgaruvchi uchun yakuniy tenglamaga egamiz.

Birinchisi:

Va ikkinchi o'zgaruvchining tenglamasi:

Koeffitsientlar

Biz olgan koeffitsientlar m1=-809,2655 va m2=04248 . Va interceptor, C= 9502.12 .

• Birinchidan, interceptor qiymati narx nolga teng bo'lganda talab 9502 bo'lishini ko'rsatadi.
• Va qiymatlari m narx o'zgarishi birligiga talabning o'zgarishi tezligini bildiradi. Narx koeffitsienti qiymati -809,265 bo'lib, narxning bir birligiga o'sishi talabni taxminan 809 birlikka kamaytirishini ko'rsatadi.
• Ikkinchi o'zgaruvchi, Sotilgan uchun, m qiymati 0,424. Bu sotilgan mahsulot birligi uchun o'zgarishni bildiradimahsulotning 0424 vaqt birligiga ko'payishiga olib keladi.

Qoldiqlar

Asl va hisoblangan Qoldiq farqi regressiya chizig'idan kirish - farq. Qoldiqlar haqiqiy qiymat chiziqdan qanchalik uzoqda ekanligini ko'rsatadi. Misol uchun, birinchi yozuv uchun regressiya tahlilidan hisoblangan yozuv 9497. Birinchi asl qiymat esa 9500. Demak, qoldiq 2.109 atrofida.

T-Statistika qiymati

T-statik qiymat - bu koeffitsientning standart qiymatga bo'linishi. Qiymat qanchalik yuqori bo'lsa, koeffitsientning ishonchliligi shunchalik yaxshi ekanligini ko'rsatadi.

Bu qiymatning yana bir ahamiyati bor, bu P-qiymatini hisoblash uchun zarurdir.

95% ishonch oralig'i

Bu erda o'zgaruvchining ishonchini boshida 95 deb belgilaymiz. Biroq, u o'zgarishi mumkin.

• Bu erda pastki 95% koeffitsienti 8496,84 deb hisoblanadi, yuqori 95% 10507,37 deb hisoblanadi,
• Bu shuni anglatadiki, bizning asosiy koeffitsient taxminan, 9502.1. 95% hollarda qiymat 8496 dan past boʻlishi va 5% 10507.37 dan yuqori boʻlishi ehtimoli yuqori.

Batafsil oʻqing:

Eslash kerak bo'lgan narsalar

✎ Regression tahlil usuli faqat tekshirilayotgan o'zgaruvchilar orasidagi munosabatni baholaydi. U sababiy bog'liqlikni o'rnatmaydi. Boshqa yo'llar bilan, faqat jihatkorrelyatsiyani hisobga oladi. Agar biron bir harakat biror narsaga sabab bo'lsa, u sabab bo'ladi. Bitta o'zgaruvchining o'zgarishi o'zgarishlarni yuzaga keltirsa, uni sababiy bog'liqlik deb hisoblash mumkin.

✎ Regressiya tahlili o'zgarib turadigan ko'rsatkichlarga katta to'sqinlik qiladi. Tahlil qilishdan oldin barcha turdagi chegaralarni olib tashlash kerak. Excelda regressiya tahlili natijalarini tahlil qilish va sharhlash uchun siz ushbu fikrlarni ko'rib chiqishingiz kerak.

Xulosa

Xulosa qilish uchun "Excelda regressiya natijalarini qanday izohlash kerak" degan savolga batafsil javob beriladi. uni tahlil qilish va keyinchalik izohlash. Tahlil Ma'lumotlar yorlig'idagi Ma'lumotlarni tahlil qilish vositasi orqali amalga oshiriladi.

Ushbu muammo uchun ishchi kitobni yuklab olish mumkin, unda siz regressiya tahlilini mashq qilishingiz va sharhlashingiz mumkin. u.

Izohlar bo'limi orqali har qanday savol yoki fikr-mulohazalarni berishingiz mumkin. Exceldemy hamjamiyatini yaxshilash bo'yicha har qanday taklif juda qadrlanadi.