Cara melakukan analisis regresi dalam Excel

Cara melakukan analisis regresi dalam Excel

Melaksanakan analisis regresi dalam Excel memanfaatkan toolpak analisis data. Jika anda tidak memasangnya, anda perlu mendayakannya terlebih dahulu. Pergi ke Fail> Options> Add-Ins. Di bahagian bawah, pilih "Excel Add-Ins" dan klik "Pergi." Semak kotak di sebelah "Analisis Toolpak" dan klik "OK."

Sekarang, mari kita melakukan regresi linear:

1. Sediakan data anda: Susun data anda dalam dua lajur. Lajur pertama mewakili pemboleh ubah bebas anda (x), dan yang kedua mewakili pemboleh ubah bergantung (y) anda. Pastikan tiada nilai yang hilang.
2. Akses Toolpak Analisis Data: Pergi ke tab "Data" dan klik "Analisis Data." Pilih "Regresi" dan klik "OK."

3. Masukkan data anda: dalam kotak dialog Regresi:

   • Input Y Julat: Pilih julat yang mengandungi data pembolehubah bergantung (y) anda.
   • Input X Range: Pilih julat yang mengandungi data pembolehubah bebas (x) anda.
   • Label: Periksa kotak ini jika julat data anda termasuk tajuk lajur.
   • Tahap keyakinan: Biasanya, biarkan ini pada 95%.
   • Julat Output: Tentukan sel di mana anda mahu output regresi diletakkan. Sebagai alternatif, anda boleh memilih "lembaran kerja baru" atau "buku kerja baru."
   • Sisa: Semak kotak ini jika anda ingin melihat sisa -sisa (perbezaan antara nilai sebenar dan yang diramalkan). Pilihan lain (sisa standard, dll) boleh berguna untuk diagnostik tetapi adalah pilihan untuk analisis asas.
   • Line Fit Plots: Periksa kotak ini untuk perwakilan visual garis regresi dan titik data anda.
   • Plot kebarangkalian normal: Ini berguna untuk menilai normalisasi sisa.
4. Klik "OK": Excel akan menjana jadual output regresi komprehensif.

Apakah perangkap biasa untuk dielakkan apabila melakukan analisis regresi dalam Excel?

Beberapa perangkap boleh menyebabkan keputusan yang tidak tepat atau mengelirukan apabila melakukan analisis regresi dalam Excel:

• Penyediaan data yang salah: Nilai yang hilang, outlier, dan hubungan bukan linear boleh memberi kesan yang ketara kepada ketepatan model regresi anda. Sebelum menjalankan analisis, berhati -hati memeriksa data anda untuk mengatasi dan mengendalikannya dengan sewajarnya (misalnya, penyingkiran, transformasi). Nilai yang hilang sering memerlukan imputasi atau penyingkiran titik data yang terjejas.
• Mengabaikan andaian: Regresi linear bergantung kepada beberapa andaian utama, termasuk linearity, kemerdekaan kesilapan, homoscedasticity (varians kesilapan yang berterusan), dan normalitas kesilapan. Melanggar andaian ini boleh menyebabkan anggaran yang berat sebelah dan tidak cekap. Plot sisa (tersedia dalam output regresi) dapat membantu menilai andaian ini.
• Overfitting: Termasuk terlalu banyak pembolehubah bebas boleh menyebabkan overfitting, di mana model sesuai dengan data sampel dengan sangat baik tetapi umumnya kurang kepada data baru. Gunakan teknik seperti regresi stepwise atau pertimbangkan kriteria pemilihan model (seperti AIC atau BIC) untuk mencari model parsimonious.
• Penyebab vs korelasi: Analisis regresi menunjukkan korelasi, bukan penyebabnya. Hanya kerana dua pembolehubah berkorelasi tidak bermakna seseorang menyebabkan yang lain. Pertimbangkan faktor lain yang mungkin mempengaruhi keputusan anda.
• Malah menafsirkan R-Squared: R-kuadrat yang tinggi tidak semestinya menunjukkan model yang baik. Ia hanya mengukur perkadaran varians dalam pembolehubah bergantung yang dijelaskan oleh pembolehubah bebas. R-kuadrat yang tinggi dengan pembolehubah yang tidak relevan masih merupakan model yang lemah.
• Tidak memeriksa multicollinearity: Jika pembolehubah bebas anda sangat berkorelasi, ia boleh membawa kepada pekali regresi yang tidak stabil dan tidak boleh dipercayai. Semak multicollinearity menggunakan faktor inflasi varians (VIFs). Excel tidak mengira VIF secara langsung, tetapi anda boleh mengira mereka menggunakan perisian statistik atau tambahan lain.

Bagaimanakah saya boleh mentafsirkan nilai R-kuadrat dan output regresi lain dalam Excel?

Output regresi Excel menyediakan beberapa statistik utama:

• R-kuadrat: mewakili perkadaran varians dalam pembolehubah bergantung yang dijelaskan oleh pembolehubah bebas (s). R-kuadrat yang lebih tinggi (lebih dekat kepada 1) menunjukkan lebih baik, tetapi seperti yang dinyatakan sebelum ini, ia bukanlah satu-satunya penunjuk model yang baik.
• R-Squared Diselaraskan: Versi R-kuadrat yang diubahsuai yang menyesuaikan bilangan pembolehubah bebas dalam model. Ia menghukum kemasukan pembolehubah yang tidak relevan dan umumnya lebih disukai daripada R-kuadrat.
• Koefisien regresi (pekali): Ini mewakili kesan anggaran setiap pembolehubah bebas pada pemboleh ubah bergantung. Sebagai contoh, pekali 2 untuk "x" bermakna peningkatan satu unit dalam "x" dikaitkan dengan peningkatan dua unit dalam "y," yang memegang pembolehubah lain yang berterusan.
• Ralat standard: Mengukur kebolehubahan pekali regresi yang dianggarkan. Kesalahan standard yang lebih kecil menunjukkan anggaran yang lebih tepat.
• T-statistik dan p-nilai: Digunakan untuk menguji kepentingan statistik setiap pekali regresi. Nilai p yang rendah (biasanya di bawah 0.05) menunjukkan bahawa pekali adalah signifikan secara statistik, bermakna ia tidak mungkin sifar dalam populasi.
• F-statistik dan p-nilai: Menguji kepentingan keseluruhan model regresi. Nilai p yang rendah menunjukkan bahawa model secara keseluruhan adalah signifikan secara statistik.
• Sisa: Perbezaan antara nilai sebenar dan yang diramalkan pemboleh ubah bergantung. Memeriksa sisa membantu menilai andaian model regresi.

Apakah beberapa kaedah alternatif untuk analisis regresi dalam Excel untuk pelbagai jenis data?

Walaupun regresi linear digunakan secara meluas, ia tidak selalunya sesuai untuk semua jenis data. Excel menawarkan sokongan langsung terhad untuk kaedah alternatif, tetapi anda boleh menggunakan add-in atau perisian lain untuk teknik yang lebih canggih:

• Regresi bukan linear: Jika hubungan antara pembolehubah anda tidak linear, anda mungkin memerlukan regresi bukan linear. Excel tidak menyokong secara langsung ini, tetapi anda boleh menggunakan solver add-in untuk mencari model bukan linear yang paling sesuai.
• Regresi logistik: Untuk pembolehubah bergantung kepada binari (contohnya, 0 atau 1), regresi logistik adalah sesuai. Excel tidak mempunyai fungsi terbina dalam ini, tetapi anda boleh menggunakan add-in atau perisian statistik lain.
• Regresi Poisson: Digunakan untuk mengira data (contohnya, bilangan peristiwa). Sekali lagi, Excel tidak menyokong secara langsung ini, tetapi perisian luaran diperlukan.
• Analisis siri masa: Untuk data yang dikumpulkan dari masa ke masa, teknik analisis siri masa seperti model Arima lebih sesuai. Keupayaan Excel terhad di sini; Perisian statistik khusus disyorkan.
• Transformasi Data: Sebelum menggunakan regresi linear, anda mungkin perlu mengubah data anda (misalnya, transformasi logaritma) untuk memenuhi andaian model atau untuk linearize hubungan bukan linear. Excel menyediakan fungsi untuk pelbagai transformasi data.

Ingatlah untuk sentiasa mempertimbangkan dengan teliti data anda dan menyelidik andaian dan batasan mana -mana kaedah statistik sebelum menggunakannya. Untuk analisis kompleks, pertimbangkan untuk menggunakan pakej perisian statistik yang lebih khusus seperti R atau SPSS.

Atas ialah kandungan terperinci Cara melakukan analisis regresi dalam Excel. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!