El análisis de regresión es uno de los métodos de investigación estadísticos más buscados. Con él, es posible establecer el grado de influencia de los valores independientes en la variable dependiente. La funcionalidad Microsoft Excel tiene herramientas destinadas a un tipo de análisis similar. Analicemos que se representan a sí mismos y cómo usarlos.
Conexión de un paquete de análisis.
Pero, con el fin de usar una función que le permita realizar un análisis de regresión, en primer lugar, debe activar el paquete de análisis. Solo que las herramientas necesarias para este procedimiento aparecerán en la cinta del exilio.
- Mover a la pestaña "Archivo".
- Ir a la sección "Parámetros".
- Se abre la ventana de los parámetros de Excel. Ir a la subsección "Adwnstructure".
- En la parte inferior de la ventana de apertura, reorganizamos el interruptor en el bloque "Control" a la posición "Excel Add-in", si está en otra posición. Haga clic en el botón "Ir".
- Ventana abierta Accesible para la superestructura de Excel. Ponemos una garrapata sobre el elemento "Paquete de análisis". Haga clic en el botón "Aceptar".
Ahora, cuando nos mudamos a la pestaña "Datos", veremos un nuevo botón en la barra de herramientas "Análisis", el botón "Análisis de datos".
Tipos de análisis de regresión
Hay varios tipos de regresiones:- parabólico;
- poder;
- logarítmico;
- exponencial;
- indicativo;
- hiperbólico;
- Regresión lineal.
Hablaremos más sobre la implementación del último tipo de análisis de regresión en Excele más.
Regresión lineal en el programa de Excel.
A continuación, como ejemplo, se presenta una tabla en la que se indica la temperatura del aire diario promedio en la calle, y se indica el número de compradores de la tienda para el día laboral apropiado. Averigüemos con la ayuda del análisis de regresión, exactamente cómo las condiciones climáticas en forma de temperatura del aire pueden afectar la asistencia de la institución comercial.
La ecuación general de regresión de la especie lineal es la siguiente: y = A0 + A1x1 + ... + AKK. En esta fórmula, Y significa una variable, la influencia de los factores en los que estamos tratando de explorar. En nuestro caso, este es el número de compradores. El valor de X es varios factores que afectan a la variable. Los parámetros A son regresión de coeficientes. Es decir, son ellos quienes determinan la importancia de un factor particular. El índice K denota el número total de estos factores.
- Haga clic en el botón "Análisis de datos". Se publica en la pestaña Inicio en la barra de herramientas "Análisis".
- Se abre una pequeña ventana. En ella, elegimos el artículo "Regresión". Haga clic en el botón "Aceptar".
- Se abre la ventana de configuración de regresión. Es obligatorio para llenar los campos es "Intervalo de entrada Y" y "Intervalo de entrada X". Todas las demás configuraciones se pueden dejar de forma predeterminada.
En el campo "Intervalo de entrada Y", especifique la dirección del rango de células donde se encuentran las variables, la influencia de los factores en los que estamos tratando de establecer. En nuestro caso, estas serán las células de la columna "Número de compradores". La dirección se puede ingresar manualmente desde el teclado, y simplemente puede seleccionar la columna deseada. La última opción es mucho más fácil y más conveniente.
En el campo "Intervalo de entrada X", ingresamos la dirección de las celdas de las celdas, donde se encuentra este factor, cuya influencia en la variable queremos instalar. Como se mencionó anteriormente, debemos establecer el efecto de la temperatura en el número de compradores de la tienda y, por lo tanto, ingrese la dirección de las celdas en la columna "Temperatura". Esto se puede hacer de las mismas maneras que en el campo "Número de compradores".
Usando otras configuraciones, puede configurar las etiquetas, el nivel de confiabilidad, constante a cero, mostrar un gráfico de una probabilidad normal y realizar otras acciones. Pero, en la mayoría de los casos, estas configuraciones no necesitan ser cambiadas. Lo único que debe prestar atención es para los parámetros de salida. De forma predeterminada, la salida de los resultados del análisis se lleva a cabo en otra hoja, pero lleven el interruptor, puede configurar la salida en el rango especificado en la misma hoja donde se encuentra la tabla con los datos de origen, o en un libro separado, Es decir, en un nuevo archivo.
Después de establecer todas las configuraciones, haga clic en el botón "Aceptar".
Análisis de los resultados del análisis.
Los resultados del análisis de regresión se muestran en forma de una tabla en el lugar indicados en la configuración.
Uno de los indicadores principales es R-Square. Indica la calidad del modelo. En nuestro caso, este coeficiente es de 0.705 o aproximadamente el 70.5%. Este es un nivel de calidad aceptable. La dependencia de menos de 0.5 es mala.
Otro indicador importante se encuentra en la celda en la intersección de la línea "INTERSECCIÓN Y" y la columna "Coeficientes". Indica qué valor estará en Y, y en nuestro caso, este es el número de compradores, con todos los demás factores iguales a cero. Esta tabla es 58.04 en esta tabla.
El valor en la intersección del recuento de "variable x1" y "coeficientes" muestra el nivel de dependencia de Y desde X. En nuestro caso, es el nivel de dependencia del número de clientes de la Tienda a temperatura. El coeficiente de 1.31 se considera un indicador bastante alto de influencia.
Como puede ver, utilizando el programa Microsoft Excel, es bastante fácil hacer una tabla de análisis de regresión. Pero, para trabajar con los datos obtenidos en la salida, y entender su esencia, solo una persona preparada podrá.