Regressioonianalüüs on üks statistiliste uuringute jaoks kõige ihaldatavamaid meetodeid. Sellega on võimalik kindlaks määrata sõltumatute väärtuste mõju sõltuvatele muutujatele. Microsoft Exceli funktsionaalsus on sarnase analüüsi jaoks mõeldud vahendid. Analüüsime, et nad ise esindavad ja kuidas neid kasutada.
Analüüsipaketi ühendamine
Kuid selleks, et kasutada funktsiooni, mis võimaldab teil viia läbi regressioonianalüüsi, peate kõigepealt aktiveerima analüüsipaketi. Ainult siis vajalikud vahendid selle protseduuri jaoks ilmuvad pagulusesse lindile.
- Liikuge vahekaardile "Faili".
- Mine "parameetrid" osa.
- Avaneb Exceli parameetrite aken. Mine alajaotisse "Addminstructure".
- Avamise akna allosas ümberkorraldame lülitit "Control" ploki "Excel Add-in" asendisse, kui see on teises asendis. Klõpsake nupul "Mine".
- Avatud aken, mis on kättesaadavad Excel'i pealisehitusele. Me paneme märkida "analüüsipaketi" elemendi kohta. Klõpsake nuppu "OK".
Nüüd, kui me liigume vahekaardile "Data", näeme uut nuppu "Analüüs" tööriistaribal "Andmete analüüs".
Regressioonianalüüsi tüübid
On mitmeid regressioonitüüpe:- paraboolne;
- võimsus;
- logaritmiline;
- eksponentsiaalne;
- soovituslik;
- hüperboolne;
- Lineaarne regressioon.
Me räägime rohkem excele'i viimase regressioonianalüüsi rakendamisest rohkem.
Lineaarne regressioon Exceli programmis
Allpool on näidatud näitena tabelis tabelis, kus on tähistatud keskmise ööpäevase õhu temperatuuri ja kauplus ostjate arv sobiva tööpäeva jaoks. Uurime koos regressioonianalüüsi abil, täpselt, kuidas õhutemperatuuri kujul ilmastikutingimused võivad mõjutada äriasutuse osalemist.
Lineaarsete liikide regressiooni üldine võrrand on järgmine: Y = A0 + A1X1 + ... + AKK. Selles valemis tähendab y muutuja, mõju tegurite mõju, millele me püüame uurida. Meie puhul on see ostjate arv. X väärtus on erineva muutujat mõjutavate teguritega. Parameetrid A on koefitsientide regressioon. See tähendab, et nad määravad konkreetse teguri tähtsuse. Indeks K tähistab nende tegurite koguarvu.
- Klõpsake nuppu "Andmete analüüs". See on postitatud tööriistaribal asuvas vahekaardil.
- Avaneb väike aken. Selles valime elemendi "regressiooni". Klõpsake nuppu "OK".
- Avaneb aken regressioonseaded. See on kohustuslik väljade täitmiseks on "sisendintervall y" ja "sisendintervalli x". Kõiki muid seadeid saab vaikimisi jätta.
Sisendintervalli Y-alal täpsustage rakkude vahemiku aadress, kus muutujad asuvad, mõju nende tegurite mõju, millele me püüame luua. Meie puhul on need veeru "ostjate arv" rakud. Aadress võib sisestada käsitsi klaviatuurilt ja saate lihtsalt valida soovitud veeru. Viimane võimalus on palju lihtsam ja mugavam.
Sisendintervalli X-alal sisestame rakkude rakkude aadressi, kus need tegurid paiknevad, mille mõju muutujale tahame installida. Nagu eespool mainitud, peame kehtestama temperatuuri mõju poe ostjate arvule ja seetõttu sisestage rakkude aadress "temperatuuri" kolonnis. Seda saab teha samadel viisidel kui "ostjate arv" valdkonnas.
Kasutades muid seadeid, saate määrata sildid, usaldusväärsuse tase, püsiv null, kuvada tavalise tõenäosuse diagramm ja täita muid toiminguid. Aga enamikul juhtudel neid seadeid ei ole vaja muuta. Ainus asi, mida pöörata tähelepanu, on väljundparameetritele. Vaikimisi teostatakse analüüsi tulemuste väljund teisel lehel, kuid lüliti kõrvaldamine, saate määrata toodangu määratud vahemikus samas lehel, kus tabel koos lähteandmetega asub või eraldi raamatus, \ t See on uues failis.
Kui kõik seaded on seadistatud, klõpsa nupule "OK".
Analüüsi tulemuste analüüs
Regressioonianalüüsi tulemused kuvatakse seadetes märgitud kohas tabeli kujul.
Üks peamisi näitajaid on r-ruut. See näitab mudeli kvaliteeti. Meie puhul on see koefitsient 0,705 või umbes 70,5%. See on vastuvõetav tase kvaliteeti. Sõltuvus Vähem kui 0,5 on halb.
Teine oluline näitaja asub rakus "Y-ristmiku" liini ja "koefitsientide" ristmikul. See näitab, milline väärtus on Y-s ja meie puhul on see ostjate arv, kõik muud nulliga võrdsed tegurid. See tabel on selles tabelis 58,04.
Väärtus arvu ristumiskohas "Muutuja X1" ja "koefitsiendid" näitab Y-st sõltuvuse taset X-st. Meie puhul on see sõltuvuse tase poe klientide arvust temperatuuril. Koefitsienti 1,31 peetakse üsna kõrge mõju mõju.
Nagu näete, kasutades Microsoft Exceli programmi on üsna lihtne teha tabel regressioonianalüüsi. Aga töötada väljapääsu juures saadud andmetega ja mõista nende olemust, vaid valmis isik saab.