Ang pagsusuri ng pagkabagot ay isa sa mga pinakatanyag na pamamaraan ng pananaliksik sa istatistika. Sa tulong nito posible na maitaguyod ang antas ng impluwensya ng independiyenteng dami sa umaasa sa variable. Ang pag-andar ng Microsoft Excel ay may mga tool na idinisenyo upang maisagawa ang ganitong uri ng pagsusuri. Tingnan natin kung ano sila at kung paano gamitin ang mga ito.
Pakete ng pagtatasa ng koneksyon
Ngunit, upang magamit ang pag-andar na nagbibigay-daan sa iyo upang magsagawa ng pagsusuri ng pagbabalik, una sa lahat, kailangan mong buhayin ang Package ng Pagsusuri. Pagkatapos lamang ang mga kinakailangang tool para sa pamamaraang ito ay lilitaw sa Excel tape.
- Ilipat sa tab File.
- Pumunta sa seksyon "Mga pagpipilian".
- Bubukas ang window ng mga pagpipilian sa window. Pumunta sa subseksyon "Mga add-on".
- Sa ibabang bahagi ng window na bubukas, muling ayusin ang switch sa block "Pamamahala" sa posisyon Excel Add-Inskung siya ay nasa ibang posisyon. Mag-click sa pindutan Pumunta sa.
- Binubuksan ang isang window ng magagamit na Excel add-in. Lagyan ng tsek ang kahon sa tabi Pakete ng Pagsusuri. Mag-click sa pindutan ng "OK".
Ngayon kapag pumunta kami sa tab "Data"sa laso sa toolbox "Pagtatasa" makakakita kami ng isang bagong pindutan - "Pagsusuri ng Data".
Mga Uri ng Pagtatasa ng Paghinang
Mayroong maraming mga uri ng regresyon:
- parabolic;
- exponential;
- logarithmic;
- pagpapaunlad
- nagpapakilala;
- hyperbolic
- linear regression.
Tatalakayin pa namin ang tungkol sa pagpapatupad ng huling uri ng pagsusuri ng regression sa Excel.
Ang Linear Regression sa Excel
Sa ibaba, bilang isang halimbawa, isang talahanayan ay ipinakita na nagpapakita ng average na pang-araw-araw na temperatura ng hangin sa kalye, at ang bilang ng mga mamimili para sa kaukulang araw ng pagtatrabaho. Alamin natin gamit ang pagsusuri ng regresyon kung paano eksaktong mga kondisyon ng panahon sa anyo ng temperatura ng hangin ay maaaring makaapekto sa pagdalo ng isang pagtatatag ng kalakalan.
Ang pangkalahatang linear regression equation ay ang mga sumusunod:Y = a0 + a1x1 + ... + akhk. Sa pormula na ito Y ay nangangahulugang isang variable, ang impluwensya ng mga kadahilanan na sinusubukan nating pag-aralan. Sa aming kaso, ito ang bilang ng mga mamimili. Halaga x ay ang iba't ibang mga kadahilanan na nakakaimpluwensya sa isang variable. Parameter a ay mga coefficient ng regresyon. Iyon ay, sila ang tumutukoy sa kahalagahan ng isa o ibang kadahilanan. Index k nagsasaad ng kabuuang bilang ng mga parehong salik na ito.
- Mag-click sa pindutan "Pagsusuri ng Data". Nakalagay ito sa tab. "Home" sa toolbox "Pagtatasa".
- Ang isang maliit na window ay bubukas. Sa loob nito, piliin ang item "Regression". Mag-click sa pindutan "OK".
- Bubukas ang window ng mga setting ng regression. Ang mga kinakailangang patlang sa loob nito ay "Input Interval Y" at "Input Interval X". Ang lahat ng iba pang mga setting ay maiiwan nang default.
Sa bukid "Input Interval Y" tukuyin ang address ng saklaw ng mga cell kung saan matatagpuan ang variable na data, ang impluwensya ng mga kadahilanan na sinusubukan nating maitaguyod. Sa aming kaso, ito ang magiging mga cell ng kolum na "Bilang ng mga customer". Ang address ay maaaring maipasok nang manu-mano mula sa keyboard, o maaari mo lamang piliin ang nais na haligi. Ang huli na pagpipilian ay mas simple at mas maginhawa.
Sa bukid "Input Interval X" ipinasok namin ang address ng cell range kung saan matatagpuan ang data ng kadahilanan na ang impluwensya sa variable na nais naming itakda. Tulad ng nabanggit sa itaas, kailangan nating maitaguyod ang epekto ng temperatura sa bilang ng mga customer store, at samakatuwid ay ipasok ang address ng mga cell sa haligi na "Temperatura". Maaari itong gawin sa parehong mga paraan tulad ng sa "Bilang ng mga customer" na patlang.
Gamit ang iba pang mga setting, maaari kang magtakda ng mga label, antas ng pagiging maaasahan, palaging zero, magpakita ng isang graph ng normal na posibilidad, at magsagawa ng iba pang mga pagkilos. Ngunit, sa karamihan ng mga kaso, ang mga setting na ito ay hindi kailangang baguhin. Ang tanging dapat mong bigyang pansin ay ang mga parameter ng output. Bilang default, ang mga resulta ng pagsusuri ay ipinapakita sa isa pang sheet, ngunit sa pamamagitan ng paglipat ng switch, maaari mong itakda ang output sa tinukoy na saklaw sa parehong sheet tulad ng talahanayan na may data ng mapagkukunan, o sa isang hiwalay na libro, iyon ay, sa isang bagong file.
Matapos itakda ang lahat ng mga setting, mag-click sa pindutan "OK".
Pagtatasa ng pagtatasa
Ang mga resulta ng pagsusuri ng regression ay ipinapakita sa anyo ng isang talahanayan sa lugar na tinukoy sa mga setting.
Ang isa sa mga pangunahing tagapagpahiwatig ay R-parisukat. Ipinapahiwatig nito ang kalidad ng modelo. Sa aming kaso, ang koepisyent na ito ay 0.705 o tungkol sa 70.5%. Ito ay isang katanggap-tanggap na antas ng kalidad. Ang isang dependency ng mas mababa sa 0.5 ay masama.
Ang isa pang mahalagang tagapagpahiwatig ay matatagpuan sa cell sa intersection ng linya. Y intersection at haligi Mga Odds. Ipinapahiwatig nito kung anong halaga ang magkakaroon ng Y, at sa aming kaso, ito ang bilang ng mga customer, kasama ang lahat ng iba pang mga kadahilanan na katumbas ng zero. Sa talahanayan na ito, ang halagang ito ay 58.04.
Halaga sa intersection ng graph Variable na X1 at Mga Odds Ipinapakita ang antas ng pag-asa ng Y sa X. Sa aming kaso, ito ang antas ng pag-asa ng bilang ng mga customer ng tindahan sa temperatura. Ang koepisyent 1.31 ay itinuturing na isang mataas na tagapagpahiwatig ng impluwensya.
Tulad ng nakikita mo, gamit ang programa ng Microsoft Excel, medyo simple upang mag-ipon ng talahanayan ng pagtatasa ng regression. Ngunit, ang isang sinanay na tao lamang ang maaaring gumana sa data na natanggap sa output, at maunawaan ang kanilang kakanyahan.
