Cum se efectuează o analiză de regresie în Excel

Funcțiile de regresie ale Excel vă permit să efectuați analize de regresie. Pe scurt, analiza de regresie implică trasarea perechilor de variabile independente și dependente într-o diagramă XY și apoi găsirea unei ecuații liniare sau exponențiale care descrie datele reprezentate.

PREVIZARE: Prognozați variabilele dependente folosind o linie cea mai potrivită

Funcția FORECAST găsește valoarea y a unui punct pe o linie de cea mai bună potrivire produsă de un set de valori x și y având în vedere valoarea x. Funcția folosește sintaxa

=PROVIZIUNEA(x,y_cunoscute,x_cunoscute)

în cazul în care x este valoarea variabilă independentă, known_y lui este intervalul de foaie de lucru care deține variabilele dependente, iar known_x lui este intervalul de foaie de lucru care deține variabilele independente.

Funcția PREVIZIUNI utilizează known_y lui și known_x a valorilor pe care le furnizați ca argumente pentru a calcula y = mx + b ecuație care descrie linia dreaptă cea mai potrivită pentru datele. Apoi, funcția rezolvă acea ecuație folosind argumentul x pe care îl furnizați funcției.

Pentru a utiliza funcțiile de regresie liniară, cum ar fi funcția FORECAST, rețineți că ecuația pentru o dreaptă este y=mx+b . y este variabila dependentă, b este intersecția cu y sau constanta, m este panta și x dă valoarea variabilei independente.

INTERCEPTĂ: interceptarea pe axa y a unei linii

Funcția INTERCEPT găsește punctul în care linia cea mai potrivită produsă de un set de valori x și y intersectează axa y. Funcția folosește sintaxa

=INTERCEPTĂ (y_cunoscute,x_cunoscute)

în cazul în care known_y lui este intervalul de foaie de lucru care deține variabilele dependente și known_x lui este intervalul foaie de lucru care deține variabilele independente.

Dacă ați trasat vreodată perechi de puncte de date pe un grafic XY, modul în care funcționează funcția INTERCEPT este destul de familiar. Funcția INTERCEPT utilizează known_y lui și known_x a valorilor pe care le furnizați ca argumente pentru a calcula linia dreaptă cea mai potrivită pentru datele - în esență , imaginind y = mx + b ecuație pentru linia.

Funcția returnează apoi valoarea b, deoarece aceasta este valoarea ecuației atunci când variabila independentă sau x este egală cu zero.

LINIST

Funcția LINEST găsește valorile m și b pentru o linie pe baza unor seturi de și variabile. Funcția folosește sintaxa

=LINEST(cunoscute_y,[cunoscute_x],[const],[stats])

în cazul în care known_y lui este egal cu matrice de y-valori pe care le cunosc deja, known_x lui consumabile matrice de x-valori pe care le putea cunoaște deja, const este un set comuta la TRUE (ceea ce înseamnă constantă b este egal cu 0) sau la FALSE (care înseamnă că constanta b este calculată) și este un alt comutator setat fie la TRUE (adică funcția returnează o grămadă de alte statistici de regresie) sau FALS (adică destul de deja ).

PANTA: Panta unei drepte de regresie

Funcția SLOPE calculează panta unei linii de regresie folosind valorile x și y. Funcția folosește sintaxa

=PLENTA(y_cunoscute,x_cunoscute)

O pantă ascendentă indică faptul că variabila independentă, sau x , afectează pozitiv variabila dependentă sau y . Cu alte cuvinte, o creștere a lui x produce o creștere a lui y. O pantă descendentă indică faptul că variabila independentă sau x afectează negativ variabila dependentă sau y . Cu cât panta este mai abruptă, cu atât este mai mare efectul variabilei independente asupra variabilei dependente.

STEYX: Eroare standard

Funcția STEYX găsește eroarea standard a valorii y prezise a fiecăreia dintre valorile x într-o regresie. Funcția folosește sintaxa

=STEYX(y_cunoscute,x_cunoscute)

TENDINŢĂ

Funcția TREND găsește valori de-a lungul unei linii de tendință, pe care funcția le construiește folosind metoda celor mai mici pătrate. Sintaxa arată astfel:

=TENDINȚA(e_cunoscute,[cunoscute_x],[noi_x],[const])

LOGEST: Regresie exponențială

Funcția LOGEST returnează o matrice care descrie o curbă exponențială care se potrivește cel mai bine cu datele dvs. Funcția folosește sintaxa

=LOGEST(e_cunoscute,[cunoscute_x],[const],[stats])

unde known_y lui este setul de y-valori, known_x lui este multimea x valori, const este un set comutator pentru TRUE (adică b este calculat în mod normal) sau FALSE (adică b este forțat să egal 1), și statistici este un comutator care este setat fie la TRUE (caz în care, funcția LOGEST returnează statistici suplimentare de regresie) sau la FALS (care îi spune funcției să ignore returnarea de informații suplimentare).

Într-o regresie exponențială, Excel returnează o ecuație care ia forma y=abx care se potrivește cel mai bine setului dvs. de date.

CREȘTERE: Creștere exponențială

Funcția GROWTH calculează creșterea exponențială pentru o serie de noi valori x pe baza valorilor x și valorilor y existente. Funcția folosește sintaxa

=CREȘTERE(y_cunoscute,[xele_cunoscute],[xurile_noi],[const])

în cazul în care known_y lui este setul de y-valori, known_x lui este setul de x-valori, este un set de x-valori pentru care doriți să calculeze noi y-valori, iar const este un set comuta la TRUE (ceea ce înseamnă că b este calculat normal) sau FALSE (ceea ce înseamnă că b este forțat să fie egal cu 1).