wie man Regressionsanalyse in Excel durchführt

Wie man Regressionsanalyse in Excel durchführt

Durch die Durchführung von Regressionsanalysen in Excel nutzt die Datenanalyse -Toolpak. Wenn Sie es nicht installieren lassen, müssen Sie es zuerst aktivieren. Gehen Sie zu Datei> Optionen> Add-Ins. Wählen Sie unten "Excel Add-Ins" und klicken Sie auf "GO". Aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben "Analyse Toolpak" und klicken Sie auf "OK".

Lassen Sie uns nun eine lineare Regression durchführen:

1. Bereiten Sie Ihre Daten vor: Organisieren Sie Ihre Daten in zwei Spalten. Die erste Spalte repräsentiert Ihre unabhängige Variable (x) und die zweite Ihre abhängige Variable (y). Stellen Sie sicher, dass es keine fehlenden Werte gibt.
2. Greifen Sie auf die Datenanalyse -Toolpak zu: Gehen Sie zur Registerkarte "Daten" und klicken Sie auf "Datenanalyse". Wählen Sie "Regression" und klicken Sie auf "OK".

3. Geben Sie Ihre Daten ein: Im Dialogfeld Regression:

   • Eingabe y -Bereich: Wählen Sie den Bereich aus, der Ihre abhängigen Variablendaten (Y) enthält.
   • Eingabe X -Bereich: Wählen Sie den Bereich aus, der Ihre unabhängigen Variablendaten (x) enthält.
   • Beschriftungen: Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, wenn Ihre Datenbereiche Spaltenüberschriften enthalten.
   • Konfidenzniveau: Lassen Sie dies normalerweise bei 95%.
   • Ausgabebereich: Geben Sie eine Zelle an, in der die Regressionsausgabe platziert werden soll. Alternativ können Sie "neues Arbeitsblatt Ply" oder "neues Arbeitsbuch" auswählen.
   • Residuen: Überprüfen Sie dieses Kontrollkästchen, wenn Sie die Residuen sehen möchten (Unterschiede zwischen den tatsächlichen und vorhergesagten Werten). Andere Optionen (standardisierte Residuen usw.) können für die Diagnose nützlich sein, sind jedoch für eine grundlegende Analyse optional.
   • Line -Fit -Diagramme: Überprüfen Sie dieses Kontrollkästchen auf eine visuelle Darstellung der Regressionslinie und Ihrer Datenpunkte.
   • Normale Wahrscheinlichkeitsdiagramme: Dies ist nützlich, um die Normalität von Residuen zu bewerten.
4. Klicken Sie auf "OK": Excel generiert eine umfassende Regressionsausgangstabelle.

Was sind die üblichen Fallstricke, die Sie bei der Durchführung von Regressionsanalysen in Excel vermeiden sollten?

Mehrere Fallstricke können bei der Durchführung von Regressionsanalysen in Excel zu ungenauen oder irreführenden Ergebnissen führen:

• Falsche Datenvorbereitung: Fehlende Werte, Ausreißer und nichtlineare Beziehungen können die Genauigkeit Ihres Regressionsmodells erheblich beeinflussen. Untersuchen Sie vor der Ausführung der Analyse Ihre Daten sorgfältig für Ausreißer und verarbeiten Sie sie angemessen (z. B. Entfernung, Transformation). Fehlende Werte erfordern häufig eine Imputation oder Entfernung der betroffenen Datenpunkte.
• Ignorieren von Annahmen: Die lineare Regression beruht auf mehreren wichtigen Annahmen, einschließlich Linearität, Unabhängigkeit von Fehlern, Homoskedastizität (konstante Varianz der Fehler) und Normalität von Fehlern. Verletzung dieser Annahmen kann zu voreingenommenen und ineffizienten Schätzungen führen. Restplots (in der Regressionsausgabe verfügbar) können dazu beitragen, diese Annahmen zu bewerten.
• Überanpassung: Einbezogen zu viele unabhängige Variablen können zu Überanpassungen führen, wobei das Modell sehr gut zu den Beispieldaten passt, jedoch nur schlecht auf neue Daten verallgemeinert wird. Verwenden Sie Techniken wie schrittweise Regression oder berücksichtigen Sie die Modellauswahlkriterien (wie AIC oder BIC), um ein sparsames Modell zu finden.
• Ursache vs. Korrelation: Die Regressionsanalyse zeigt Korrelation, nicht die Ursache. Nur weil zwei Variablen korreliert sind, heißt das nicht, dass einer das andere verursacht. Betrachten Sie andere Faktoren, die Ihre Ergebnisse beeinflussen könnten.
• Fehlinterpretiertes R-Quadrat: Ein hohes R-Quadrat zeigt nicht unbedingt ein gutes Modell an. Es misst nur den Varianzanteil in der abhängigen Variablen durch die unabhängigen Variablen. Ein hohes R-Quadrat mit irrelevanten Variablen ist immer noch ein schlechtes Modell.
• Nicht nach Multikollinearität überprüfen: Wenn Ihre unabhängigen Variablen stark korreliert sind, kann dies zu instabilen und unzuverlässigen Regressionskoeffizienten führen. Überprüfen Sie die Multikollinearität unter Verwendung von Varianzinflationsfaktoren (VIFs). Excel berechnet VIFs nicht direkt, aber Sie können sie mit anderen statistischen Software oder Add-Ins berechnen.

Wie kann ich den R-Quadrat-Wert und andere Regressionsausgabe in Excel interpretieren?

Die Excel -Regressionsausgabe liefert mehrere Schlüsselstatistiken:

• R-Quadrat: Repräsentiert den Varianzanteil in der abhängigen Variablen, die durch die unabhängigen Variablen (en) erklärt wird. Ein höheres R-Quadrat (näher an 1) zeigt eine bessere Passform an, aber wie bereits erwähnt, ist es nicht der einzige Indikator für ein gutes Modell.
• Eingepasstes R-Quadrat: Eine modifizierte Version von R-Quadrat, die sich an die Anzahl der unabhängigen Variablen im Modell anpasst. Es bestraft die Einbeziehung irrelevanter Variablen und wird im Allgemeinen gegenüber R-Quadratmedikamenten bevorzugt.
• Regressionskoeffizienten (Koeffizienten): Diese repräsentieren den geschätzten Effekt jeder unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable. Ein 2-jähriger Koeffizient von 2 für "x" bedeutet beispielsweise, dass eine Einheit-Zunahme von "x" mit einer Zunahme von "y" mit zwei Einheiten verbunden ist und andere Variablen konstant hält.
• Standardfehler: misst die Variabilität der geschätzten Regressionskoeffizienten. Kleinere Standardfehler weisen genauere Schätzungen an.
• T-Statistik und p-Wert: Wird verwendet, um die statistische Signifikanz jedes Regressionskoeffizienten zu testen. Ein niedriger p-Wert (typischerweise unter 0,05) legt nahe, dass der Koeffizient statistisch signifikant ist, was bedeutet, dass er in der Bevölkerung wahrscheinlich Null ist.
• F-Statistik und p-Wert: Tests die Gesamtbedeutung des Regressionsmodells. Ein niedriger p-Wert zeigt an, dass das Modell als Ganzes statistisch signifikant ist.
• Residuen: Die Unterschiede zwischen den tatsächlichen und vorhergesagten Werten der abhängigen Variablen. Durch die Untersuchung von Residuen hilft die Beurteilung der Annahmen des Regressionsmodells.

Was sind einige alternative Methoden zur Regressionsanalyse in Excel für verschiedene Arten von Daten?

Während die lineare Regression weit verbreitet ist, ist sie nicht immer für alle Arten von Daten geeignet. Excel bietet begrenzte direkte Unterstützung für alternative Methoden. Sie können jedoch Add-Ins oder andere Software für fortschrittlichere Techniken verwenden:

• Nichtlineare Regression: Wenn die Beziehung zwischen Ihren Variablen nichtlinear ist, benötigen Sie möglicherweise eine nichtlineare Regression. Excel unterstützt dies nicht direkt, aber Sie können das Solver-Add-In verwenden, um das am besten passende nichtlineare Modell zu finden.
• Logistische Regression: Für binäre abhängige Variablen (z. B. 0 oder 1) ist die logistische Regression angemessen. Excel hat dafür keine integrierte Funktion, aber Sie können Add-Ins oder andere statistische Software verwenden.
• Poisson -Regression: Wird für Zähldaten (z. B. Anzahl der Ereignisse) verwendet. Auch hier unterstützt Excel dies nicht direkt, aber eine externe Software ist erforderlich.
• Zeitreihenanalyse: Für Daten, die im Laufe der Zeit gesammelt wurden, sind Zeitreihen -Analysetechniken wie ARIMA -Modelle besser geeignet. Die Fähigkeiten von Excel sind hier begrenzt; Spezialisierte statistische Software wird empfohlen.
• Datenumwandlung: Bevor Sie eine lineare Regression anwenden, müssen Sie möglicherweise Ihre Daten (z. B. eine logarithmische Transformation) um die Annahmen des Modells oder eine nichtlineare Beziehung transformieren. Excel bietet Funktionen für verschiedene Datentransformationen.

Denken Sie daran, Ihre Daten immer sorgfältig zu berücksichtigen und die Annahmen und Einschränkungen einer statistischen Methode vor der Anwendung zu erforschen. Für komplexe Analysen sollten Sie spezialisiertere statistische Softwarepakete wie R oder SPSS verwenden.

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