300 Esimerkkejä

Regressio

Regression

R -aukio | Merkitys F ja P-arvot | Kerroimet | Jäännökset





Tämä esimerkki opettaa sinulle, kuinka ajaa lineaarinen regressioanalyysi sisään Excel ja miten tulkitaan yhteenvetotulos.

Alta löydät tietomme. Suuri kysymys on: onko olemassa yhteys myydyn määrän (tuotos) ja hinnan ja mainonnan (syöttö) välillä. Toisin sanoen: voimmeko ennustaa myydyn määrän, jos tiedämme hinnan ja mainonnan?





Regressiotiedot Excelissä

1. Valitse Tiedot -välilehden Analyysi -ryhmästä Tietojen analyysi.



Valitse Data Analysis

Huomautus: et löydä Data Analysis -painiketta? Lataa tämä napsauttamalla tätä Analysis ToolPak -apuohjelma .

2. Valitse Regressio ja napsauta OK.

Valitse Regressio

3. Valitse Y -alue (A1: A8). Tämä on ennustava muuttuja (kutsutaan myös riippuvaiseksi muuttujaksi).

4. Valitse X -alue (B1: C8). Nämä ovat selittäviä muuttujia (joita kutsutaan myös riippumattomiksi muuttujiksi). Näiden sarakkeiden on oltava vierekkäin.

5. Tarkista tarrat.

6. Napsauta Lähtöalue -ruutua ja valitse solu A11.

7. Tarkista jäännökset.

8. Napsauta OK.

Regressiotulo ja -lähtö

Excel tuottaa seuraavan yhteenvetotuloksen (pyöristettynä kolmen desimaalin tarkkuuteen).

R -aukio

R Square on 0,962, mikä on erittäin hyvä istuvuus. 96% myydyn määrän vaihtelusta selitetään riippumattomilla muuttujilla Hinta ja Mainonta. Mitä lähempänä arvoa 1, sitä paremmin regressiolinja (lue) sopii dataan.

siirtyä rivillä alaspäin Excelissä

R -aukio

Merkitys F- ja P-arvot

Jos haluat tarkistaa, ovatko tulokset luotettavia (tilastollisesti merkitseviä), katso Merkitsevyys F (0,001). Jos tämä arvo on alle 0,05, olet kunnossa. Jos merkitys F on suurempi kuin 0,05, on todennäköisesti parempi lopettaa tämän riippumattomien muuttujien käyttäminen. Poista muuttuja, jolla on korkea P-arvo (yli 0,05), ja suorita regressio uudelleen, kunnes merkitys F laskee alle 0,05.

Useimpien tai kaikkien P-arvojen tulisi olla alle 0,05. Esimerkissämme näin on. (0,000, 0,001 ja 0,005).

Anova

Kerroimet

Regressiolinja on: y = Myyty määrä = 8536,214 -835,722 * Hinta + 0,592 * Mainonta. Toisin sanoen, jokaisesta yksikön hinnankorotuksesta myyty määrä vähenee 835,722 yksiköllä. Jokaisella mainonnan yksikkölisäyksellä myyty määrä kasvaa 0,592 yksiköllä. Tämä on arvokasta tietoa.

Voit myös käyttää näitä kertoimia ennusteen tekemiseen. Jos esimerkiksi hinta on 4 dollaria ja mainonta 3000 dollaria, saatat pystyä saavuttamaan 8536.214 -835.722 * 4 + 0.592 * 3000 = 6970 myydyn määrän.

Jäännökset

Jäännökset osoittavat, kuinka kaukana todelliset datapisteet ovat ennustetuista datapisteistä (yhtälön avulla). Esimerkiksi ensimmäinen datapiste on 8500. Yhtälön avulla ennustettu datapiste on 8536,214-835,722 * 2 + 0,592 * 2800 = 8523,009, jolloin jäännös on 8500-8523,009 = -23,009.

Jäännökset

Voit myös luoda hajontakaavion näistä jäännöksistä.

Hajontakaavio

10/10 valmis! Lisätietoja analyysityökalupaketista>
Siirry seuraavaan lukuun: Luo makro



^