Como realizar uma análise de regressão no Excel

As funções de regressão do Excel permitem realizar análises de regressão. Resumindo, a análise de regressão envolve a plotagem de pares de variáveis ​​independentes e dependentes em um gráfico XY e, em seguida, a localização de uma equação linear ou exponencial que descreva os dados plotados.

PREVISÃO: prever variáveis ​​dependentes usando uma linha de melhor ajuste

A função FORECAST encontra o valor y de um ponto em uma linha de melhor ajuste produzida por um conjunto de valores xey dados o valor x. A função usa a sintaxe

= FORECAST (x, val_conhecidos, conhecidos_x)

onde x é o valor da variável independente, known_y’s é o intervalo da planilha contendo as variáveis ​​dependentes, e known_x’s é o intervalo da planilha contendo as variáveis ​​independentes.

A função FORECAST usa os valores known_y’s e known_x’s que você fornece como argumentos para calcular a equação y = mx + b que descreve a linha reta de melhor ajuste para os dados. A função então resolve essa equação usando o argumento x que você fornece para a função.

Para usar as funções de regressão linear, como a função PREVISÃO, lembre-se de que a equação para uma reta é y = mx + b . y é a variável dependente, b é a interceptação ou constante de y, m é a inclinação e x fornece o valor da variável independente.

INTERCEPÇÃO: interceptação do eixo y de uma linha

A função INTERCEPT encontra o ponto onde a linha de melhor ajuste produzida por um conjunto de valores xey cruza o eixo y. A função usa a sintaxe

= INTERCEPTAR (known_y's, known_x's)

onde known_y’s é o intervalo da planilha contendo as variáveis ​​dependentes e known_x’s é o intervalo da planilha contendo as variáveis ​​independentes.

Se você já plotou pares de pontos de dados em um gráfico XY, a maneira como a função INTERCEPT funciona é bastante familiar. A função INTERCEPT usa os valores known_y's e known_x’s que você fornece como argumentos para calcular a linha reta de melhor ajuste para os dados - essencialmente descobrindo a equação y = mx + b para a linha.

A função então retorna o valor b porque esse é o valor da equação quando a variável independente, ou x , é igual a zero.

PROJETO

A função PROJ.LIN encontra os valores m e b para uma linha com base em conjuntos de variáveis ​​e. A função usa a sintaxe

= PROJ.LIN (known_y's, [known_x's], [const], [stats])

onde known_y’s é igual à matriz de valores y que você já conhece, known_x’s fornece a matriz de valores x que você pode já conhecer, const é uma chave configurada para TRUE (o que significa que a constante b é igual a 0) ou FALSE (que significa que a constante b é calculada) e é outra chave definida como TRUE (significando que a função retorna um monte de outras estatísticas de regressão) ou FALSE (significando já o suficiente ).

SLOPE: inclinação de uma linha de regressão

A função SLOPE calcula a inclinação de uma linha de regressão usando os valores xey. A função usa a sintaxe

= SLOPE (known_y's, known_x's)

Uma inclinação ascendente indica que a variável independente, ou x , afeta positivamente a variável dependente, ou y . Em outras palavras, um aumento em x produz um aumento em y. Uma inclinação descendente indica que a variável independente, ou x , afeta negativamente a variável dependente, ou y . Quanto mais íngreme a inclinação, maior o efeito da variável independente na variável dependente.

STEYX: erro padrão

A função STEYX encontra o erro padrão do valor y previsto de cada um dos valores x em uma regressão. A função usa a sintaxe

= STEYX (known_y's, known_x's)

TENDÊNCIA

A função TREND encontra valores ao longo de uma linha de tendência, que a função constrói usando o método dos mínimos quadrados. A sintaxe é semelhante a esta:

= TREND (known_y's, [known_x's], [new_x's], [const])

LOGEST: regressão exponencial

A função LOGEST retorna uma matriz que descreve uma curva exponencial que melhor se ajusta aos seus dados. A função usa a sintaxe

= LOGEST (known_y's, [known_x's], [const], [stats])

onde known_y’s é o conjunto de valores y, known_x’s é o conjunto de valores x, const é uma chave definida para TRUE (significando que b é calculado normalmente) ou FALSE (significando que b é forçado a ser igual a 1), e estatísticas é uma opção definida como TRUE (nesse caso, a função LOGEST retorna estatísticas de regressão adicionais) ou FALSE (que informa a função para ignorar o retorno de informações extras).

Em uma regressão exponencial, o Excel retorna uma equação que assume a forma y = abx que melhor se ajusta ao seu conjunto de dados.

CRESCIMENTO: crescimento exponencial

A função GROWTH calcula o crescimento exponencial para uma série de novos valores x com base nos valores x e y existentes. A função usa a sintaxe

= GROWTH (known_y's, [known_x's], [new_x's], [const])

onde known_y’s é o conjunto de valores y, known_x’s é o conjunto de valores x, é o conjunto de valores x para os quais você deseja calcular novos valores y, e const é uma chave definida para TRUE (o que significa que b é calculado normalmente) ou FALSE (o que significa que b é forçado a ser igual a 1).