Regresja liniowa programu Excel
Regresja liniowa to narzędzie statystyczne w programie Excel, które jest używane jako model analizy predykcyjnej do sprawdzania relacji między dwoma zestawami danych zmiennych. Korzystając z tej analizy, możemy oszacować związek między dwiema lub więcej zmiennymi. Widzimy dwa rodzaje zmiennych, tj. „Zmienna zależna i zmienna niezależna”.
- Zmienna zależna to czynnik, który próbujemy oszacować.
- Zmienna niezależna to rzecz, która wpływa na zmienną zależną.
Tak więc, używając regresji liniowej programu Excel, możemy faktycznie zobaczyć, jak zmienia się zmienna zależna, gdy zmienia się zmienna niezależna, i pomaga nam matematycznie zdecydować, która zmienna ma rzeczywisty wpływ.
Jak dodać narzędzie do analizy danych regresji liniowej w programie Excel?
Regresja liniowa w programie Excel jest dostępna w pakiecie narzędzi analizy, który jest ukrytym narzędziem w programie Excel. Można to znaleźć w zakładce Dane.
To narzędzie nie jest widoczne, dopóki użytkownik go nie włączy. Aby to włączyć, wykonaj poniższe czynności.
- Krok 1: Przejdź do PLIK >> Opcje.
- Krok 2: Kliknij „Dodatki” w „Opcjach programu Excel”.
- Krok 3: Wybierz „Dodatki programu Excel” w obszarze Zarządzaj listą rozwijaną w programie Excel i kliknij „Przejdź”.
- Krok 4: Zaznacz pole „Analysis Toolpak” w „Add-Ins”.
Teraz w zakładce „Dane” powinniśmy zobaczyć opcję „Analysis Toolpak”.
Dzięki tej opcji możemy przeprowadzić wiele opcji „analizy danych”. Zobaczmy teraz kilka przykładów.
Przykłady
Jak powiedziałem, regresja liniowa excel składa się z dwóch rzeczy, tj. „Zmiennych zależnych i niezależnych”. W tym przykładzie wykorzystam poniższe dane sprzedanych kurtek zimowych z temperaturą w każdym miesiącu.
Mamy dane o średniej temperaturze i sprzedaży kurtek z każdego miesiąca. Tutaj musimy wiedzieć, które są niezależne, a które zmienne zależne.
Tutaj „Temperatura” jest zmienną niezależną, ponieważ nie można sterować temperaturą, więc jest to zmienna niezależna.
„Sprzedane kurtki” to zmienna zależna, ponieważ w zależności od wzrostu i spadku temperatury sprzedaż kurtek jest różna.
Teraz wykonamy analizę regresji liniowej programu Excel dla tych danych.
- Krok 1: Kliknij kartę Dane i Analiza danych.
- Krok 2: Po kliknięciu „Analiza danych” zobaczymy poniższe okno. Przewiń w dół i wybierz „Regresja” w programie Excel.
- Krok 3: Wybierz opcję „Regresja” i kliknij „OK”, aby otworzyć poniższe okno.
- Krok 4: „Zakres wejściowy Y” jest zmienną zależną, więc w tym przypadku naszą zmienną zależną są dane „Sprzedane kurtki” .
- Krok 5: „Zakres wejściowy X” jest zmienną niezależną, więc w tym przypadku naszą zmienną niezależną są dane „Temperatura” .
- Krok 6: Wybierz zakres wyjściowy jako jedną z komórek.
- Krok 7: Aby uzyskać różnicę między wartościami przewidywanymi a rzeczywistymi, zaznacz pole „Reszty”.
- Krok 8: Kliknij OK; będziemy mieć poniższą analizę.
Pierwsza część analizy to „Statystyki regresji”.
Wiele R: To obliczenie odnosi się do współczynnika korelacji, który mierzy siłę liniowej zależności między dwiema zmiennymi. Współczynnik korelacji to wartość z przedziału od -1 do 1.
- 1 Wskazuje na silny pozytywny związek.
- -1 wskazuje na silny negatywny związek.
- 0 oznacza brak związku.
Kwadrat R: jest to współczynnik determinacji, który służy do wskazania dobroci dopasowania.
Skorygowany kwadrat R: Jest to skorygowana wartość kwadratu R na podstawie liczby niezależnych zmiennych w zestawie danych.
Rzeczy do zapamiętania
- Możemy również użyć funkcji REGLINP w programie Excel.
- Aby zinterpretować dane, musisz dobrze znać statystyki.
- Jeśli analiza danych nie jest widoczna w zakładce Dane, musimy włączyć tę opcję w opcji dodatków.
