Линейна регресия на Excel
Линейната регресия е статистически инструмент в Excel, който се използва като модел за прогнозен анализ за проверка на връзката между два набора от данни на променливи. Използвайки този анализ, можем да оценим връзката между две или повече променливи. Можем да видим два вида променливи, т.е. „Зависима променлива и независима променлива“.
- Зависимата променлива е факторът, който се опитваме да изчислим.
- Независимата променлива е нещото, което влияе на зависимата променлива.
Така че, използвайки excel Linear Regression, ние всъщност можем да видим как зависимата променлива преминава през промени, когато независимата променлива се променя и ни помага математически да решим коя променлива има реално въздействие.
Как да добавя инструмент за анализ на линейна регресия в Excel?
Линейната регресия в Excel е достъпна под инструментариум за анализ, който е скрит инструмент в Excel. Това може да бъде намерено в раздела Данни.
Този инструмент не се вижда, докато потребителят не разреши това. За да активирате това, следвайте стъпките по-долу.
- Стъпка 1: Отидете на ФАЙЛ >> Опции.
- Стъпка 2: Кликнете върху „Добавки“ под „Опции на Excel“.
- Стъпка 3: Изберете „Добавки за Excel“ под Управление на падащия списък в Excel и кликнете върху „Go“.
- Стъпка 4: Поставете отметка в квадратчето „Пакет с инструменти за анализ“ в „Добавки“.
Сега трябва да видим опцията „Пакет с инструменти за анализ“ в раздела „Данни“.
С тази опция можем да проведем много опции за „анализ на данни“. Нека да видим някои от примерите сега.
Примери
Както казах, Linear Regression excel се състои от две неща, т.е. „зависими и независими променливи“. За този пример ще използвам данните по-долу за продадените данни за зимен сезон с температура с всеки месец.
Имаме данните за средната температура на всеки месец и продадената яке. Тук трябва да знаем кое е независимо и кои зависими променливи.
Тук „Температура“ е независимата променлива, тъй като човек не може да контролира температурата, така че това е независимата променлива.
„Продадени якета“ е зависимата променлива, тъй като в зависимост от повишаването и намаляването на температурата продажбата на якета варира.
Сега ще направим Excel линейния регресионен анализ за тези данни.
- Стъпка 1: Кликнете върху раздела Данни и Анализ на данни.
- Стъпка 2: След като щракнете върху „Анализ на данни“, ще видим прозореца по-долу. Превъртете надолу и изберете „Регресия“ в Excel.
- Стъпка 3: Изберете опцията „Регресия“ и кликнете върху „Ok“, за да отворите прозореца отдолу.
- Стъпка 4: „Входен диапазон Y“ е зависимата променлива, така че в този случай нашата зависима променлива е данните „Продадени якета“ .
- Стъпка 5: „Input X Range“ е независимата променлива, така че в този случай нашата независима променлива е „Температура“ данни.
- Стъпка 6: Изберете обхвата на изхода като една от клетките.
- Стъпка 7: За да получите разликата между прогнозираните стойности и действителните стойности, поставете отметка в квадратчето „Остатъчни материали“.
- Стъпка 8: Щракнете върху OK; ще имаме анализа по-долу.
Първата част на анализа е „Статистика на регресията“.
Множество R: Това изчисление се отнася до коефициента на корелация, който измерва силата на линейна връзка между две променливи. Коефициентът на корелация е стойността между -1 и 1.
- 1 Показва силна положителна връзка.
- -1 показва силна негативна връзка.
- 0 показва, че няма връзка.
R Square: Това е коефициентът на определяне, който се използва за обозначаване на доброто прилягане.
Коригиран R квадрат: Това е коригираната стойност за R квадрат въз основа на броя независими променливи в набора от данни.
Неща за запомняне
- Можем да използваме и функцията LINEST в Excel.
- Трябва да имате силни познания по статистика, за да интерпретирате данните.
- Ако анализът на данните не се вижда в раздела Данни, трябва да активираме тази опция под опцията за добавки.
