Excel бағдарламасындағы регрессия – тәуелсіз айнымалылардағы өзгерістердің тәуелді айнымалылардағы өзгерістерге қалай әсер ететінін көру үшін ақпараттың бірнеше жиынын салыстырудың статистикалық процесін автоматтандыру тәсілі. Екі нәрсе арасындағы корреляцияны тапқыңыз келсе, Excel бағдарламасында регрессия талдауын пайдалану - мұны істеудің ең жақсы тәсілдерінің бірі.
Осы мақаладағы нұсқаулар Excel 2019, Excel 2016, Excel 2013, Excel 2010 үшін қолданылады.
Регрессияның мәні неде?
Регрессия – талдаушылар бірнеше айнымалылар арасындағы қатынасты анықтау үшін пайдаланатын статистикалық модельдеу тәсілі.
Регрессиялық талдау талдауға әрекеттеніп жатқан бір айнымалыдан және олардың сол жалғыз айнымалыға әсер ететінін тексеру үшін сынап жатқан тәуелсіз айнымалылардан басталады. Талдау тәуелсіз айнымалылардағы өзгерістерді қарастырады және сол өзгерістерді жалғыз (тәуелді) айнымалыдағы нәтиже өзгерістерімен корреляциялауға әрекет жасайды.
Бұл кеңейтілген статистика сияқты көрінуі мүмкін, бірақ Excel бұл күрделі талдауды кез келген адамға қолжетімді етеді.
Excel бағдарламасында сызықтық регрессияны орындау
Регрессиялық талдаудың ең қарапайым түрі – сызықтық регрессия. Қарапайым сызықтық регрессия тек екі айнымалы арасындағы қатынасты қарастырады.
Мысалы, келесі электрондық кестеде адамның күн сайын тұтынған калория саны мен сол күндегі салмағы бар деректер көрсетілген.
Бұл электрондық кесте деректердің екі бағанынан тұратындықтан және бір айнымалы екіншісіне әсер етуі мүмкін болғандықтан, Excel арқылы осы деректерге регрессия талдауын орындауға болады.
Талдау құралдары жинағы қондырмасын қосу
Excel бағдарламасының регрессияны талдау мүмкіндігін пайдаланбас бұрын Excel параметрлері экранында Талдау құралдары жинағы қондырмасын қосу керек.
-
Excel бағдарламасында Файл мәзірін таңдап, Параметрлер таңдаңыз.
Image -
Сол жақтағы шарлау мәзірінен Қондырмалар таңдаңыз. Содан кейін Excel қондырмалары Басқару өрісінде таңдалғанын тексеріңіз.
Image -
Соңында Өту түймесін таңдаңыз.
Image -
Қондырмалар қалқымалы терезесінде. Талдау құралдары жинағы құсбелгісін қою үшін оның алдындағы ұяшықты басу арқылы қосыңыз және OK таңдаңыз.
Image
Енді талдау құралдар жинағы қосылғаннан кейін Excel бағдарламасында регрессия талдауын жасауға дайынсыз.
Excel бағдарламасында қарапайым сызықтық регрессияны қалай орындауға болады
Мысал ретінде салмақ және калориялар кестесін пайдалану арқылы Excel бағдарламасында төмендегідей сызықтық регрессия талдауын орындауға болады.
-
Деректер мәзірін таңдаңыз. Содан кейін Талдау тобында Деректерді талдау таңдаңыз.
Image -
Деректерді талдау терезесінде тізімнен Регрессия тармағын таңдап, OK түймесін басыңыз.
Image -
Енгізу Y диапазоны - тәуелді айнымалыны қамтитын ұяшықтар ауқымы. Бұл мысалда бұл салмақ. Input X диапазоны - тәуелсіз айнымалыны қамтитын ұяшықтар ауқымы. Бұл мысалда бұл калория бағаны.
Image -
Тақырып ұяшықтары үшін Белгілер таңдаңыз, содан кейін нәтижелерді жаңа жұмыс парағына жіберу үшін Жаңа жұмыс парағы таңдаңыз. Excel талдауды іске қосып, нәтижелерді жаңа параққа жіберу үшін OK таңдаңыз.
Image -
Жаңа жұмыс парағын тексеріңіз. Талдау шығысында нәтижелерді түсіндіру үшін түсіну қажет бірқатар мәндер бар.
Image Бұл сандардың әрқайсысының келесі мағыналары бар:
- Бірнеше R: Корреляция коэффициенті. 1 екі айнымалы арасындағы күшті корреляцияны көрсетеді, ал -1 күшті теріс қатынас бар екенін білдіреді. 0 ешқандай корреляция жоқ дегенді білдіреді.
- R Шаршы: Екі айнымалының арасындағы регрессия сызығына қанша нүкте түсетінін көрсететін анықтау коэффициенті. Статистикалық түрде бұл орташа мәннен квадраттық ауытқулардың қосындысы.
- Түзетілген R шаршы: сіз таңдаған тәуелсіз айнымалылар санына реттелетін R квадраты деп аталатын статистикалық мән.
- Стандартты қате: Регрессиялық талдау нәтижелері қаншалықты дәл. Бұл қате аз болса, регрессия нәтижелері дәлірек болады.
- Бақылаулар: регрессия үлгісіндегі бақылаулар саны.
Регрессия шығысындағы қалған мәндер регрессия талдауындағы кішірек құрамдас бөліктер туралы мәліметтер береді.
- df: дисперсия көздеріне қатысты еркіндік дәрежелері ретінде белгілі статистикалық мән.
- SS: шаршылар қосындысы. Деректердің көпшілігі регрессия сызығына сәйкес келсе, квадраттардың қалдық сомасының жалпы SS-ке қатынасы кішірек болуы керек.
- MS: регрессия деректерінің орташа квадраты.
- F: Нөлдік гипотеза үшін F статистикасы (F-тест). Бұл регрессия үлгісінің маңыздылығын қамтамасыз етеді.
- Маңыздылық F: F-ның P-мәні ретінде белгілі статистикалық мән.
Статистиканы және регрессия үлгілерін есептеуді түсінбейінше, қорытындының төменгі жағындағы мәндердің көп мағынасы болмайды. Дегенмен бірнеше R және R шаршылары ең маңызды екеуі болып табылады.
Көріп отырғаныңыздай, бұл мысалда калориялардың жалпы салмақпен тығыз байланысы бар.
Excel бағдарламасындағы көп сызықтық регрессия талдауы
Бірдей сызықтық регрессияны орындау үшін, бірақ бірнеше тәуелсіз айнымалылары бар Кіріс X ауқымы үшін бүкіл ауқымды (бірнеше бағандар мен жолдар) таңдаңыз.
Бірнеше тәуелсіз айнымалыларды таңдағанда, соншалықты күшті корреляцияны табу ықтималдығы аз, өйткені айнымалылар өте көп.
Дегенмен Excel бағдарламасындағы регрессия талдауы деректерді қолмен қарап шығу арқылы сіз түсінбейтін айнымалылардың бірімен немесе бірнешеуімен корреляцияны табуға көмектеседі.
