回帰分析は、最も求められた統計的研究方法の1つです。これにより、従属変数に対する独立した値の影響度を確立することが可能です。 Microsoft Excelの機能には、同様の種類の分析を目的としたツールがあります。彼らが自分自身を表すこと、そしてそれらの使い方を分析しましょう。
分析パッケージを接続する
ただし、回帰分析を実行できる機能を使用するには、まず、分析パッケージをアクティブにする必要があります。その場合のみ、この手順に必要なツールがExileテープに表示されます。
- 「ファイル」タブに移動します。
- 「パラメータ」セクションに進みます。
- Excel Parametersウィンドウが開きます。サブセクション「付加構造」に進みます。
- 開閉ウィンドウの下部には、別の位置にある場合は、「コントロール」ブロックのスイッチを「Excelアドイン」位置に並べ替えます。 「GOボタン」をクリックしてください。
- Excelの上部構造にアクセス可能なウィンドウを開きました。 「分析パッケージ」項目についてチェックを立てる。 「OK」ボタンをクリックしてください。
![Microsoft Excelの[ファイル]タブに移動します](/userfiles/134/11142_2.webp)
さて、「データ」タブに移動すると、「分析」ツールバー「データ解析」ボタンの新規ボタンが表示されます。
回帰分析の種類
回帰にはいくつかの種類があります。- パラボリック
- パワー;
- 対数
- 指数関数
- 気持ちいい。
- 双曲線
- 線形回帰
Exceleの最後のタイプの回帰分析の実装についてもっと話します。
Excelプログラムにおける線形回帰
以下に、一例として、路上の平均1日の空気温度が平均的なテーブルを提示し、適切な労働日の店舗バイヤーの数が示されている。回帰分析の助けを借りて、気温の形の気象条件が商業機関の出席にどのように影響するかどうかを調べましょう。
線形種の退行方程式は以下の通りである.Y = A0 + A1X1 + ... + AKK。この式において、yは変数を意味し、私たちが探検しようとしている要因の影響を意味します。私たちの場合、これは買い手の数です。 xの値は、変数に影響を与える様々な要因です。パラメータAは係数回帰である。つまり、特定の要因の重要性を判断するのです。インデックスkは、これらの要因の総数を表す。
- 「データ解析」ボタンをクリックしてください。 「分析」ツールバーの「ホーム」タブで投稿されます。
- 小さなウィンドウが開きます。その中で、項目「回帰」を選択します。 「OK」ボタンをクリックしてください。
- 回帰設定ウィンドウが開きます。フィールドを埋めることは必須です。入力間隔yと「入力間隔x」です。他のすべての設定はデフォルトで残すことができます。
「入力間隔y」フィールドで、変数が配置されているセルの範囲のアドレス、確立しようとしている要因の影響。私たちの場合、これらは「買い手数」列のセルになります。アドレスはキーボードから手動で入力でき、目的の列を選択できます。最後のオプションははるかに簡単で便利です。
「Input Interval X」フィールドで、セルのセルのアドレスを入力します。ここで、これらの要因が配置されている、インストールしたい変数に影響を与えます。上述のように、我々は店舗の買い手の数に温度の影響を確立する必要があり、したがって「温度」欄に細胞のアドレスを入力する必要がある。これは「購入者数」フィールドと同じ方法で作ることができます。
他の設定を使用して、ラベル、信頼性レベル、信頼性レベルをゼロに定数、通常の確率のチャートを表示し、他のアクションを実行できます。ただし、ほとんどの場合、これらの設定は変更する必要はありません。注意を払う唯一のことは、出力パラメータへのものです。デフォルトでは、分析結果の出力は別のシートで実行されますが、スイッチを維持すると、ソースデータのあるテーブルがある同じシートの指定された範囲内の出力を設定できます。つまり、新しいファイルで。
すべての設定が設定されたら、[OK]ボタンをクリックしてください。
分析結果の分析
回帰分析の結果は、設定に示されている場所の表の形で表示されます。
主な指標の1つはR字形です。モデルの品質を示します。私たちの場合、この係数は0.705または約70.5％です。これは許容可能なレベルの品質です。依存依存は0.5未満が悪い。
別の重要な指標は、「Y交差点」ラインと「係数」列との交差点のセル内に配置されている。それはどのような値がyになるでしょう、そして私たちの場合では、これはバイヤーの数です。他のすべての要因はゼロに等しいです。このテーブルはこの表の58.04です。
カウント「変数x1」および「係数」の交点における値は、XからのYの依存性レベルを示しています。私たちの場合、それは温度上のストアのクライアント数の依存度です。 1.31の係数は影響力のかなり高い指標と見なされます。
ご覧のとおり、Microsoft Excelプログラムを使用すると、回帰分析のテーブルを作成することは非常に簡単です。しかし、出口で得られたデータを処理し、その本質を理解するために、準備人だけが可能になります。