Kuinka tehdä regressioanalyysi Excelissä

Excelin regressiofunktioiden avulla voit suorittaa regressioanalyysin. Lyhyesti sanottuna regressioanalyysi sisältää riippumattomien ja riippuvien muuttujien parien piirtämisen XY-kaavioon ja sitten lineaarisen tai eksponentiaalisen yhtälön löytämisen, joka kuvaa piirrettyä dataa.

ENNUSTE: Ennusta riippuvat muuttujat käyttämällä parhaiten sopivaa riviä

ENNUSTE-funktio etsii pisteen y-arvon parhaiten sopivalta suoralta, joka on tuotettu x- ja y-arvojen joukolla x-arvon perusteella. Funktio käyttää syntaksia

=ENNUSTE(x,tunnetut_y:t,tunnetut_x:t)

missä x on riippumattoman muuttujan arvo, tunnettu_y on riippuvat muuttujat sisältävä laskentataulukkoalue ja tunnettu_x on riippumattomat muuttujat sisältävä taulukkoalue.

ENNUSTE-funktio käyttää argumentteina toimittamiesi tunnettujen_y- ja tunnettujen_x- arvojen avulla laskeakseen y=mx+b-yhtälön, joka kuvaa tiedoille parhaiten sopivaa suoraa. Sitten funktio ratkaisee tämän yhtälön käyttämällä funktiolle antamaasi x- argumenttia.

Käyttääksesi lineaarista regressiofunktiota, kuten ENNUSTE-funktiota, muista, että suoran yhtälö on y=mx+b . y on riippuva muuttuja, b on y-leikkauspiste tai vakio, m on kulmakerroin ja x antaa riippumattoman muuttujan arvon.

LEIKKAUS: suoran y-akselin leikkauspiste

INTERCEPT-funktio etsii pisteen, jossa x- ja y-arvojoukon tuottama parhaiten sopiva suora leikkaa y-akselin. Funktio käyttää syntaksia

=INTERCEPT(tunnetut_y:t,tunnetut_x:t)

missä tunnettu_y on laskentataulukon alue, joka sisältää riippuvat muuttujat ja tunnettu_x on laskentataulukon alue, joka sisältää riippumattomat muuttujat.

Jos olet koskaan piirtänyt datapistepareja XY-kaavioon, INTERCEPT-funktion toimintatapa on melko tuttua. INTERCEPT-funktio käyttää argumentteina toimittamiasi tunnettuja_y- ja tunnettuja_x- arvoja laskeakseen tiedoille parhaiten sopivan suoran – olennaisesti selvittäen riville yhtälön y=mx+b.

Funktio palauttaa sitten b- arvon, koska se on yhtälön arvo, kun riippumaton muuttuja tai x on nolla.

LINEST

LINEST-funktio etsii rivin m- ja b- arvot muuttujien joukkojen ja muuttujien perusteella. Funktio käyttää syntaksia

=LINEST(tunnetut_y:t,[tunnetut_x:t],[vakio],[tilastot])

jossa tunnettu_y on jo tuntemasi y-arvojen joukko, tunnettu_x tarjoaa joukon x-arvoja, jotka saatat jo tietää, const on kytkin, joka on asetettu joko TOSI (mikä tarkoittaa, että vakio b on 0) tai EPÄTOSI (joka tarkoittaa, että vakio b lasketaan), ja se on toinen kytkin, joka on asetettu joko TOSI (eli funktio palauttaa joukon muita regressiotilastoja) tai EPÄTOSI (eli jo tarpeeksi ).

SLOPE: Regressioviivan kaltevuus

SLOPE-funktio laskee regressioviivan kulmakertoimen käyttämällä x- ja y-arvoja. Funktio käyttää syntaksia

=SLOPE(tunnetut_y:t,tunnetut_x:t)

Nouseva kaltevuus osoittaa, että riippumaton tai x , muuttuja vaikuttaa positiivisesti riippuvaiseen tai y , muuttujaan. Toisin sanoen x: n kasvu lisää y:tä. Laskeva kaltevuus osoittaa, että riippumaton muuttuja tai x vaikuttaa negatiivisesti riippuvaan tai y- muuttujaan. Mitä jyrkempi kaltevuus, sitä suurempi riippumattoman muuttujan vaikutus riippuvaan muuttujaan on.

STEYX: Normaali virhe

STEYX-funktio löytää regression kunkin x-arvon ennustetun y-arvon keskivirheen. Funktio käyttää syntaksia

=STEYX(tunnetut_y:t,tunnetut_x:t)

TRENDI

TREND-funktio etsii arvoja trendiviivaa pitkin, jotka funktio muodostaa pienimmän neliösumman menetelmällä. Syntaksi näyttää tältä:

=TREND(tunnetut_y:t,[tunnetut_x:t],[uudet_x:t],[vakio])

LOGEST: Eksponentiaalinen regressio

LOGEST-funktio palauttaa taulukon, joka kuvaa eksponentiaalista käyrää, joka sopii parhaiten tietoihisi. Funktio käyttää syntaksia

=LOGEST(tunnetut_y:t,[tunnetut_x:t],[vakio],[tilastot])

missä tunnettu_y on joukko y-arvoja, tunnettu_x on joukko x-arvoja, const on kytkin, joka on asetettu joko TOSI (tarkoittaa, että b lasketaan normaalisti) tai EPÄTOSI (tarkoittaa, että b on pakotettu olemaan 1), ja tilastot on kytkin, joka on asetettu joko TOSI (jolloin LOGEST-funktio palauttaa lisäregressiotilastoja) tai EPÄTOSI (joka käskee funktiota ohittamaan lisätietojen palauttamisen).

Eksponentiaalisessa regressiossa Excel palauttaa yhtälön, joka on muotoa y=abx ja joka sopii parhaiten tietojoukkoasi.

KASVU: eksponentiaalinen kasvu

KASVU-funktio laskee eksponentiaalisen kasvun uusien x-arvojen sarjalle olemassa olevien x- ja y-arvojen perusteella. Funktio käyttää syntaksia

=KASVU(tunnetut_y:t,[tunnetut_x:t],[uudet_x:t],[vakio])

missä tunnettu_y on joukko y-arvoja, tunnettu_x on joukko x-arvoja, on joukko x-arvoja, joille haluat laskea uudet y-arvot, ja const on kytkin, joka on asetettu joko TOSI (mikä tarkoittaa, että b lasketaan normaalisti) tai EPÄTOSI (mikä tarkoittaa, että b on pakotettu olemaan 1).