Regresní analýza je jednou z nejvyhledávanějších metod statistického výzkumu. S tím je možné vytvořit stupeň vlivu nezávislých hodnot na závislou proměnnou. Funkce aplikace Microsoft Excel má nástroje určené pro podobný typ analýzy. Pojďme analyzovat, že se představují sami a jak je používat.
Připojení balíčku analýzy
Abyste však mohli používat funkci, která umožňuje provádět regresní analýzu, především je třeba aktivovat balíček analýzy. Pouze pak nástroje potřebné pro tento postup se objeví na exilové pásce.
- Přesuňte se do karty "Soubor".
- Přejděte do sekce "Parametry".
- Otevře se okno Parametry aplikace Excel. Přejít na pododdíl "AddSelducture".
- V dolní části okna otevírání se přeskupíme spínač v bloku "Control" k poloze "Excel Add-in", pokud je v jiné poloze. Klikněte na tlačítko "GO".
- Otevřené okno přístupné nástavbě Excelu. Dali jsme klíště o položce "Analysis Balíček". Klikněte na tlačítko "OK".
Nyní, když se přejdeme na kartu "Data", uvidíme nové tlačítko v panelu nástrojů "Analýza", tlačítka "Analýza dat".
Typy regresní analýzy
Existuje několik typů regresí:- parabolický;
- Napájení;
- logaritmický;
- exponenciální;
- orientační;
- hyperbolický;
- Lineární regrese.
Budeme mluvit více o realizaci posledního typu regresní analýzy v Excelu více.
Lineární regrese v programu Excel
Jako příklad je uveden tabulka, ve kterém je uveden průměrný denní teplota vzduchu na ulici a je uveden počet kupujících obchodů pro příslušný pracovní den. Podívejme se s pomocí regresní analýzy, přesně jak povětrnostní podmínky ve formě teploty vzduchu mohou ovlivnit účast obchodní instituce.
Obecná rovnice regrese lineárních druhů je následující: Y = A0 + A1x1 + ... + akk. V tomto vzorci znamená y proměnnou, vliv faktorů, na které se snažíme prozkoumat. V našem případě se jedná o počet kupujících. Hodnota X je různé faktory ovlivňující proměnnou. Parametry A jsou regrese koeficientů. To znamená, že to, kdo určí význam konkrétního faktoru. Index K označuje celkový počet těchto faktorů.
- Klikněte na tlačítko "Analýza dat". To je zveřejněno na kartě Domů v panelu nástrojů "Analýza".
- Otevře se malé okno. V něm zvolíme položku "regrese". Klikněte na tlačítko "OK".
- Otevře se okno nastavení regrese. Je povinná pro vyplnění pole jsou "vstupní interval Y" a "vstupní interval x". Ve výchozím nastavení mohou být všechna ostatní nastavení.
V poli "Input Interval Y" určete adresu rozsahu buněk, kde jsou umístěny proměnné, vliv faktorů, na kterých se snažíme stanovit. V našem případě budou tyto buňky sloupce "Počet kupujících". Adresa lze zadat ručně z klávesnice a můžete jednoduše vybrat požadovaný sloupec. Poslední možností je mnohem snazší a pohodlnější.
V poli "Vstupní interval X" vstupujeme na adresu buněk buněk, kde se tento faktor nachází, jehož vliv na proměnnou chceme instalovat. Jak bylo uvedeno výše, musíme vytvořit účinek teploty na počtu kupujících obchodů, a proto zadejte adresu buněk do sloupce "Teplota". To lze dosáhnout stejným způsobem jako v poli "Počet kupujících".
Pomocí jiných nastavení můžete nastavit štítky, úroveň spolehlivosti, konstantní na nulu, zobrazit graf normální pravděpodobnosti a provádět další akce. Ve většině případů však tato nastavení nemusí být změněna. Jediná věc, kterou je třeba věnovat pozornost, je výstupní parametry. Ve výchozím nastavení se výstup výsledků analýzy provádí na jiném listu, ale přeskupení spínače, můžete nastavit výstup v určeném rozsahu na stejném listu, kde se nachází tabulka se zdrojovými daty, nebo v samostatné knize, To je v novém souboru.
Po nastavení všech nastavení klepněte na tlačítko "OK".
Analýza výsledků analýzy
Výsledky regresní analýzy jsou zobrazeny ve formě tabulky v místě uvedených v nastavení.
Jedním z hlavních ukazatelů je R-Square. Označuje kvalitu modelu. V našem případě je tento koeficient 0,705 nebo asi 70,5%. Jedná se o přijatelnou úroveň kvality. Závislost menší než 0,5 je špatná.
Další důležitý indikátor je umístěn v buňce na křižovatce řady "Y-křižovatka" a "koeficienty" sloupec. Označuje, která hodnota bude v Y, a v našem případě se jedná o počet kupujících, se všemi ostatními faktory rovnými nuly. Tato tabulka je v této tabulce 58.04.
Hodnota na křižovatce počtu "proměnné X1" a "koeficienty" ukazuje úroveň závislosti Y z X. V našem případě se jedná o úroveň závislosti počtu klientů skladu na teplotu. Koeficient 1,31 je považován za poměrně vysoký indikátor vlivu.
Jak vidíte, pomocí programu Microsoft Excel je poměrně snadné provést tabulku regresní analýzy. Ale pracovat s údaji získanými na výstupu, a pochopit jejich podstatu, pouze připravená osoba bude schopna.