Biz regressiya tahlilidan ikki xil manbadan olingan ikkita oʻzgaruvchidan maʼlumotlarga ega boʻlganimizda va ular oʻrtasida aloqa oʻrnatmoqchi boʻlganimizda foydalanamiz. Regressiya tahlili bizga mumkin bo'lgan natijalarni bashorat qilish imkonini beruvchi chiziqli modelni taqdim etadi. Aniq sabablarga ko'ra bashorat qilingan va haqiqiy qiymatlar o'rtasida ba'zi farqlar bo'ladi. Natijada, biz standart xatoni regressiya modelidan foydalanib hisoblaymiz, bu taxmin qilingan va haqiqiy qiymatlar orasidagi o'rtacha xatodir. Ushbu qo'llanmada biz sizga Excel da regressiya tahlilining standart xatosini qanday hisoblashni ko'rsatamiz.

Amaliyot kitobini yuklab oling

Mashq qilish uchun ushbu mashq kitobini yuklab oling. ushbu maqolani o'qing.

Excelda standart regressiya xatosini hisoblash uchun 4 oddiy qadam

Sizda bor deb hisoblang. mustaqil o'zgaruvchiga ( X ) va bog'liq o'zgaruvchiga ( Y ) ega bo'lgan ma'lumotlar to'plami. Ko'rib turganingizdek, ularning hech qanday muhim aloqasi yo'q. Lekin biz bittasini qurmoqchimiz. Natijada, ikkalasi o'rtasida chiziqli munosabatni yaratish uchun Regressiya tahlili dan foydalanamiz. Biz regressiya tahlili yordamida ikkita o'zgaruvchi o'rtasidagi standart xatoni hisoblaymiz. Biz maqolaning ikkinchi yarmida regressiya modelining ba'zi parametrlarini ko'rib chiqamiz, bu sizga uni sharhlashga yordam beradi.

1-qadam: Ma'lumotlarni tahlil qilish buyrug'ini qo'llashRegressiya modelini yarating

• Birinchidan, Ma'lumotlar yorlig'iga o'ting va Ma'lumotlarni tahlil qilish -ni bosing. buyrug'i.

• Ma'lumotlarni tahlil qilish ro'yxatidan -ni tanlang. Regressiya opsiyasi.
• Keyin, OK tugmasini bosing.

2-qadam: Regressiya maydoniga kirish va chiqish diapazonini kiriting

• Kirish Y diapazoni uchun C4:C13 diapazonini tanlang. sarlavhali.
• Yorliqlar katagiga bosing.

• B4:B13 diapazonini Kirish X diapazoni uchun tanlang.

• Natijani kerakli joyda olish uchun Chiqish diapazoni uchun istalgan katakchani ( B16 ) tanlang .
• Nihoyat, OK tugmasini bosing.

Ko'proq o'qing: Excelda standart proportsiya xatosini qanday hisoblash mumkin (oson qadamlar bilan)

3-qadam: Standart xatoni toping

• regressiya tahlili yordamida siz qiymatini olishingiz mumkin standart xato ( 3156471 ).

Batafsil o'qing: Qanday qilib Excelda qoldiq standart xatoni topish uchun (2 ta oson usul)

4-qadam: Regressiya modeli diagrammasini tuzish

• Birinchi navbatda, Qoʻshish -ni bosing. 9> tab.
• Charts guruhidan Scatter diagrammani tanlang.

• Sichqonchaning o'ng tugmachasini bosing ball.
• Variantlar orasidan Trend chizigʻini qoʻshish opsiyani tanlang.

• Shuning uchun, sizning regressiya tahlili diagrammasi quyida ko'rsatilgan rasm sifatida tuziladi.

• <-ni ko'rsatish uchun 8> regressiya tahlili tenglamasi, Format trend chizig'idan Diagrammada tenglamani ko'rsatish opsiyasini bosing.

• Natijada regressiya tahlilining tenglamasi ( y = 1,0844x + 107,21 ) diagrammada paydo bo'ladi.

Eslatmalar:

Siz bashorat qilingan qiymatlar va haqiqiy qiymatlar o'rtasidagi farqni hisoblashingiz mumkin. regressiya tahlili tenglamasidan qiymatlar.

Qadamlar:

• Regressiya tahlili tenglamasini ifodalash uchun formulani yozing.

• Shuning uchun siz birinchi bashorat qilingan qiymatni olasiz ( 129,9824 ), bu haqiqiy qiymatdan farq qiladi ( 133 ).

• <1 dan foydalaning> Avtomatik toʻldirish vositasi ustunni avtomatik to'ldirish uchun D .

• Xatoni hisoblash uchun quyidagi formulani kiriting. ayirish.

• Nihoyat, ustunni avtomatik to'ldirish E xato qiymatlarini topish uchun.

Batafsil o'qing: Regressiya qiyaligining standart xatosini qanday hisoblash mumkin Excel

Excelda regressiya tahlilining talqini

1. Standart xato

Regressiya tahlili tenglamasidan prognoz qilingan va haqiqiy qiymatlar o'rtasida har doim farq yoki xato mavjudligini ko'rishimiz mumkin. Natijada, biz farqlarning o'rtacha og'ishini hisoblashimiz kerak.

A standart xatolik prognoz qilingan qiymat va haqiqiy qiymat o'rtasidagi o'rtacha xatolikni ifodalaydi. Biz misol regressiya modelimizda 8.3156471 ni standart xatolik sifatida topdik. Bu standart xatolikdan ( 15,7464 ) kattaroq yoki dan kamroq bo'lishi mumkin bo'lgan bashorat qilingan va haqiqiy qiymatlar o'rtasida farq borligini ko'rsatadi. standart xato ( 4.0048 ). Biroq, bizning o'rtacha xatolik 8,3156471 bo'ladi, bu standart xatolik .

Natijada, modelning maqsadi standart xatolikni kamaytirishdir. pastroq standart xato, aniq model.

2. Koeffitsientlar

Regressiya koeffitsienti noma'lum qiymatlarning javoblari. Regressiya tenglamasida ( y = 1,0844x + 107,21 ), 1,0844 koeffitsient , x - bashorat qiluvchi mustaqil o'zgaruvchi, 107,21 - doimiy va y x uchun javob qiymati.

• A musbat koeffitsient buni bashorat qiladi koeffitsient qanchalik baland bo'lsa, javob shunchalik yuqori bo'ladio'zgaruvchan. U proportsional munosabatni bildiradi.
• A salbiy koeffitsient koeffitsient qanchalik yuqori bo'lsa, javob qiymatlari shunchalik past bo'lishini taxmin qiladi. U nomutanosib munosabatni bildiradi.

3. P-qiymatlari

Regressiya tahlilida p- qiymatlar va koeffitsientlar sizning modelingizdagi korrelyatsiyalar statistik ahamiyatga ega yoki bu munosabatlar qanday ekanligi haqida sizga ma'lumot berish uchun hamkorlik qiladi. Mustaqil o'zgaruvchining bog'liq o'zgaruvchi bilan aloqasi yo'qligi haqidagi nol gipoteza har bir mustaqil o'zgaruvchi uchun p-qiymati yordamida tekshiriladi. Agar korrelyatsiya bo'lmasa, mustaqil o'zgaruvchidagi o'zgarishlar va qaram o'zgaruvchidagi o'zgarishlar o'rtasida hech qanday bog'liqlik yo'q.

• Sizning namunaviy ma'lumotlaringiz nol gipotezani soxtalashtirish uchun etarli yordam beradi. Agar o'zgaruvchi uchun p-qiymati sizning ahamiyatlilik chegarangizdan kam bo'lsa, to'liq aholi soni. Sizning dalillaringiz nol bo'lmagan korrelyatsiya tushunchasini qo'llab-quvvatlaydi. Populyatsiya darajasida mustaqil o'zgaruvchidagi o'zgarishlar bog'liq o'zgaruvchining o'zgarishi bilan bog'liq.
• A p-qiymati muhimlik darajasidan katta, har ikki tomonda , sizning namunangizda noldan farqli korrelyatsiya mavjudligini aniqlash uchun yetarli dalil yo'qligini bildiradi.

Chunki ularning p-qiymatlari ( 5.787E-06 , 1.3E-06 ) kamroq muhim qiymatdan ( 5.787E-06 ), Mustaqil oʻzgaruvchi (X) va Kesishuv regressiya chiqishi misolida ko'rsatilganidek, statistik jihatdan ahamiyatli .

4. R-kvadrat qiymatlari

Chiziqli regressiya modellari uchun R-kvadrat to'liqlik o'lchovidir . Bu nisbat bog'liq o'zgaruvchidagi dispersiya foizini ko'rsatadi, bu mustaqil omillar birgalikda qabul qilinganda hisobga olinadi. Qulay 0–100 foizli shkalada R-kvadrat modelingiz va qaram oʻzgaruvchi oʻrtasidagi bogʻlanishning kuchliligi ni aniqlaydi.

R2 qiymati regressiya modeli sizning ma'lumotlaringizga qanchalik mos kelishini o'lchovidir. qanchalik raqam bo'lsa, yaxshiroq modelni amalga oshirish mumkin.

Xulosa

Umid qilamanki, ushbu maqola sizga Excel da regressiyaning standart xatosini hisoblash bo'yicha qo'llanma. Ushbu protseduralarning barchasi o'rganilishi va ma'lumotlar to'plamiga qo'llanilishi kerak. Amaliy ish daftariga qarang va bu ko'nikmalarni sinab ko'ring. Sizning qimmatli yordamingiz tufayli biz bunday darsliklar yaratishda davom etamiz.

Savollaringiz bo'lsa, biz bilan bog'laning. Shuningdek, quyidagi bo'limda sharhlaringizni qoldiring.

Biz, Exceldemy Jamoasi, har doim sizning so'rovlaringizga javob beramiz.

Biz bilan qoling va o'rganishda davom eting.