Regresijska analiza u Excelu: Detaljne upute

Regresijska analiza je jedan od najtraženijih metoda statističkih istraživanja. Uz to, moguće je uspostaviti stupanj utjecaja neovisnih vrijednosti na zavisnu varijablu. Microsoft Excel funkcionalnost ima alate namijenjene sličnom vrsti analize. Analiziramo da se oni predstavljaju i kako ih koristiti.

Povezivanje paketa analiziranja

No, kako bi se koristila funkcija koja vam omogućuje da provedete regresijsku analizu, prije svega, morate aktivirati paket analize. Samo tada će se alati potrebni za ovaj postupak pojaviti na izgnanskoj vrpci.

1. Premjestiti u karticu "File".



2. Idite na odjeljak "Parametri".



3. Otvara se prozor Excel parametara. Idite na pododjeljak "Addstructure".



4. Na dnu prozora za otvaranje preuređujemo prekidač u bloku "Control" na položaj "Excel Add-in", ako je u drugom položaju. Kliknite na gumb "Idi".



5. Otvoreni prozor dostupan je Excelovoj nadgradnji. Stavljamo oznaku o stavci "Paket analize". Kliknite na gumb "OK".

Sada, kada se preselimo na karticu "Data", vidjet ćemo novi gumb u "Analiza" alatnoj traci, "Analiza podataka".

Vrste regresijske analize

Postoji nekoliko vrsta regresija:

• parabolični;
• vlast;
• logaritam;
• eksponencijalno;
• indikativni;
• hiperbolični;
• Linearna regresija.

Više ćemo razgovarati o provedbi posljednje vrste regresijske analize u Exceleu više.

Linearna regresija u programu Excel

U nastavku, kao primjer, tablica je prikazana u kojoj je prikazana prosječna dnevna temperatura zraka na ulici, te broj kupaca trgovine za odgovarajući radni dan. Otkrijte nam s pomoći regresijske analize, kako točno vremenski uvjeti u obliku temperature zraka mogu utjecati na pohađanje komercijalne ustanove.

Opća jednadžba regresije linearne vrste je kako slijedi: Y = A0 + A1X1 + ... + AKK. U ovoj formuli, y znači varijablu, utjecaj čimbenika na koje pokušavamo istražiti. U našem slučaju, to je broj kupaca. Vrijednost X je različiti čimbenici koji utječu na varijablu. Parametri A su regresija koeficijenata. To jest, oni koji određuju važnost određenog faktora. Indeks K označava ukupan broj tih čimbenika.

1. Kliknite na gumb "Analiza podataka". Objavljeno je na kartici Početak u alatnoj traci "Analiza".



2. Otvara se mali prozor. U njemu odabiremo stavku "Regresion". Kliknite na gumb "OK".



3. Otvara se prozor Postavke regresije. To je obvezno za popunjavanje polja su "ulazni interval y" i "ulazni interval X". Sve ostale postavke mogu ostati prema zadanim postavkama.

   U polju "Ulazni interval y", navedite adresu raspona stanica u kojima se nalaze varijable, utjecaj čimbenika na koje pokušavamo uspostaviti. U našem slučaju, to će biti stanice kolone "Broj kupaca". Adresa se može ručno unijeti s tipkovnice, a možete jednostavno odabrati željeni stupac. Posljednja opcija je mnogo lakše i praktičnije.

   U polje "Ulazni interval X" ulazimo u adresu stanica stanica, gdje se nalazi ti faktor, čiji je utjecaj na varijablu želimo instalirati. Kao što je već spomenuto, moramo uspostaviti učinak temperature na broj kupca trgovine, te stoga unijeti adresu stanica u "temperaturnoj" stupcu. To se može napraviti na isti način kao u polju "Broj kupaca".

   

   Koristeći druge postavke, možete postaviti naljepnice, razinu pouzdanosti, konstantne na nulu, prikazati grafikon normalne vjerojatnosti i obavljati druge radnje. No, u većini slučajeva, ove se postavke ne moraju mijenjati. Jedina stvar koju treba obratiti pozornost na izlazne parametre. Prema zadanim postavkama, izlaz rezultata analize provodi se na drugom listu, ali requiram prekidač, možete postaviti izlaz u navedeni raspon na istom listu gdje se nalazi tablica s izvornim podacima ili u zasebnoj knjizi, to jest, u novoj datoteci.

   

   Nakon postavljanja svih postavki, kliknite na gumb "OK".

Analiza rezultata analize

Rezultati regresijske analize prikazani su u obliku tablice na mjestu navedenom u postavkama.

Jedan od glavnih pokazatelja je r-kvadrat. Označava kvalitetu modela. U našem slučaju, ovaj koeficijent je 0,705 ili oko 70,5%. Ovo je prihvatljiva razina kvalitete. Ovisnost manja od 0,5 je loša.

Drugi važan indikator nalazi se u ćeliji na sjecištu linije "Y-raskrižja" i stupca "koeficijenata". On ukazuje na koju vrijednost će biti u y, au našem slučaju, to je broj kupaca, sa svim ostalim čimbenicima jednakim nuli. Ova tablica je 58.04 u ovoj tablici.

Vrijednost na raskrižju broja "varijabilnih X1" i "koeficijenata" prikazuje razinu ovisnosti Y od X. U našem slučaju, to je razina ovisnosti broja klijenata trgovine na temperaturi. Koeficijent od 1.31 se smatra prilično visokim pokazateljem utjecaja.

Kao što možete vidjeti, koristeći Microsoft Excel program vrlo je lako napraviti tablicu regresijske analize. No, da radi s podacima dobivenim na izlazu i razumiju njihovu suštinu, samo će pripremljena osoba biti u mogućnosti.