Regresná analýza je jednou z najvyhľadávanejších metód štatistického výskumu. S ním je možné stanoviť stupeň vplyvu nezávislých hodnôt na závislú premennú. Funkcia Microsoft Excel má nástroje určené pre podobný typ analýzy. Poďme analyzovať, že sa reprezentujú a ako ich používať.
Pripojenie balenia analýzy
Aby ste mohli používať funkciu, ktorá vám umožní vykonať regresnú analýzu, predovšetkým, musíte aktivovať balík analýzy. Len potom sa nástroje potrebné na tento postup zobrazia na pásku exilu.
- Presuňte sa do karty "Súbor".
- Prejdite na časť "Parametre".
- Otvorí sa okno Excel Parametre. Prejdite na pododdiel "Dôkladná konštrukcia".
- V spodnej časti otváracieho okna usporiadame prepínač v bloku "Control" na polohu "Excel Add-In", ak je v inej polohe. Kliknite na tlačidlo "Go".
- Otvorené okno je prístupné pre nadstavbu programu Excel. Zaškrtnuté informácie o položke "Analysis Package". Kliknite na tlačidlo "OK".
Teraz, keď sa presunieme na kartu "DATA", uvidíme nové tlačidlo v paneli nástrojov "Analýza", tlačidlo "Analýza dát".
Typy regresnej analýzy
Existuje niekoľko typov regresie:- parabolický;
- moc;
- logaritmické;
- exponenciál;
- indikatívne;
- hyperbolický;
- Lineárna regresia.
Budeme hovoriť viac o implementácii posledného typu regresnej analýzy v exterele viac.
Lineárna regresia v programe Excel
Nižšie uvedený ako príklad je uvedený tabuľka, v ktorej je uvedená priemerná denná teplota vzduchu na ulici a počet kupujúcich kupujúcich na príslušný pracovný deň. Pozrime sa na pomoc regresnej analýzy, presne tak, ako môžu počas poveternostných podmienok vo forme teploty vzduchu ovplyvniť účasť obchodnej inštitúcie.
Všeobecná rovnica regresie lineárnych druhov je nasledovná: Y = A0 + A1X1 + ... + AKK. V tomto vzorec Y znamená premennú, vplyv faktorov, na ktorých sa snažíme preskúmať. V našom prípade je to počet kupujúcich. Hodnota x je rôznymi faktormi ovplyvňujúcimi premennú. Parametre A sú regresné koeficienty. To je, že to určujú dôležitosť konkrétneho faktora. Index K označuje celkový počet týchto faktorov.
- Kliknite na tlačidlo "Analýza dát". Je uverejnený na karte Domov v paneli s nástrojmi "Analysis".
- Otvorí sa malé okno. V ňom si vyberieme položku "regresiu". Kliknite na tlačidlo "OK".
- Otvorí sa okno Regression Settings. Na plnenie polí je povinné, sú "vstupné interval y" a "vstupný interval x". Všetky ostatné nastavenia môžu byť predvolené zostať.
V poli "vstup Interval Y" zadajte adresu rozsahu buniek, kde sa nachádzajú premenné, vplyv faktorov, na ktorých sa snažíme vytvoriť. V našom prípade to budú bunky stĺpca "Počet kupujúcich". Adresa je možné zadať manuálne z klávesnice a môžete jednoducho vybrať požadovaný stĺpec. Posledná možnosť je oveľa jednoduchšia a pohodlnejšia.
V poli "vstupného intervalu X" zadáme adresu buniek buniek, kde sa tento faktor nachádza, ktorého vplyv na premennú chceme nainštalovať. Ako už bolo uvedené, musíme stanoviť účinok teploty na počtu kupujúcich obchodu, a preto zadajte adresu buniek v stĺpci "Teplota". To možno urobiť rovnakým spôsobom ako v poli "Počet kupujúcich".
Pomocou iných nastavení môžete nastaviť štítky, úroveň spoľahlivosti, konštantu na nulu, zobraziť graf normálnej pravdepodobnosti a vykonávať iné akcie. Vo väčšine prípadov sa však tieto nastavenia nemusia zmeniť. Jediné, čo je potrebné venovať pozornosti, je výstupné parametre. V predvolenom nastavení sa výstup výsledkov analýzy uskutočňuje na inom hárku, ale chová spínač, môžete nastaviť výstup v zadanom rozsahu na rovnakom hárku, kde sa nachádza tabuľka so zdrojovými údajmi, alebo v samostatnej knihe, To je v novom súbore.
Po nastavení všetkých nastavení kliknite na tlačidlo "OK".
Analýza výsledkov analýzy
Výsledky regresnej analýzy sa zobrazia vo forme tabuľky v mieste uvedenom v nastaveniach.
Jedným z hlavných ukazovateľov je R-Square. Označuje kvalitu modelu. V našom prípade je tento koeficient 0,705 alebo približne 70,5%. Ide o prijateľnú úroveň kvality. Závislosť menšia ako 0,5 je zlá.
Ďalším dôležitým indikátorom sa nachádza v bunke na križovatke "Y-križovatke" a stĺpec "koeficienty". Naznačuje, akú hodnotu bude v Y, av našom prípade je to počet kupujúcich, so všetkými ostatnými faktormi rovnými nula. Táto tabuľka je 58,04 v tejto tabuľke.
Hodnota na križovatke počtu "variabilných X1" a "koeficientov" ukazuje úroveň závislosti Y z X. V našom prípade je to úroveň závislosti počtu klientov skladu na teplotu. Koeficient 1.31 sa považuje za pomerne vysoký indikátor vplyvu.
Ako vidíte, pomocou programu Microsoft Excel je pomerne ľahko vykonať tabuľku regresnej analýzy. Ale pracovať s údajmi získanými na výstupe a pochopiť ich podstatu, bude môcť len pripravená osoba.