Пре него што научимо како се изводи мултиваријантна регресија у Екцелу, важно је да се освежите за регресију у целини и посебно мултиваријантну регресију.
Једно од обележја људске интелигенције је наша способност препознавања образаца око себе. То је оно што нас тера да препознамо када су две или више ствари повезане и када је једна ствар вероватно узрок или последица друге.
Мултиваријантна регресија у Екцелу
Рецимо, на пример, да сте одлучили да прикупљате податке о просечним температурама и просечним кишама на одређеном месту током целе године, прикупљајући податке сваког дана. Затим податке о температури и просечној количини падавина уцртате на комад графичког папира. Можете да зацртате просечне вредности температуре на к-оси и просечне кише на и-оси. Свака тачка на овој распршеној парцели имаће координате: к координату и и координату. Ове координате ће га лоцирати на посебном месту на графикону.
Док цртате тачке, можда ћете почети да видите како се појављује образац. Може се чинити да се - са порастом просечних температура - повећава просечна количина падавина на месту на којем сте прикупљали податке. Та два податка која сте прикупили технички су познати Променљиве. У овом случају, просечна температура је независна променљива, док је просечна киша зависна променљива.
Када приметите да су две променљиве повезане, ми кажемо да јесу корелирани. Корелација може имати више облика. Ако једна променљива расте, док друга опада, то је негативна корелација. Ако се једна променљива пење заједно са другом, онда је то позитивна корелација. Ако се чини да не постоји неки јасан тренд у променљивим, онда кажемо да не постоји корелација.
Подаци и корелације
Савршена позитивна корелација добија вредност +1 док је савршеној негативној корелацији дата вредност -1. 0, која је у средини ове две вредности, не представља никакву корелацију. Подаци, према томе, могу попримити вредност корелације било где у том опсегу. Тачна вредност те корелације позната је као коефицијент корелације, који се израчунава помоћу посебне статистичке формуле која постоји на вашој Екцел листи функција.
Имајте на уму да статистичари воле да праве разлику између корелације и узрочности. Само зато што су две ствари повезане, не значи да имају узрочну везу. У нашем примеру горе, чињеница да пораст просечне температуре одговара порасту просечних падавина не значи да једно узрокује друго. Можда је трећи скривени фактор узрок оба.
У овом случају, међу метеоролозима је добро познато да повећање влажности доводи до повећања и опажене температуре и падавина. Због тога је важно разумети разлику. Мапирање корелација показује где постоје обрасци; рећи да вам показује шта узрокује оно што би премашило његов кратак преглед.
Можда се не бисте осећали срећно због тога што имате распршену заверу. Можда би било лакше схватити линију кроз податке која показује како изгледа веза. Оно што тражите је линија регресије или линија која најбоље одговара подацима које имате пред собом. То укључује употребу регресионе формуле која користи коефицијент корелације за проналажење најбоље линије регресије.
Појединачне и више променљиве
Забава се ту не завршава. Горње формуле су за једну независну променљиву и једну зависну променљиву. Међутим, као што смо горе расправљали, понекад у једначини може бити више независних променљивих.
На пример, истакли смо да једноставно цртање просечне температуре у односу на просечне кише не даје потпуну слику. Просечна влажност је још једна независна променљива која утиче и на просечну температуру и на просечне кише. Зар не би било изврсно да постоји начин на који бисмо могли да уцртамо просечне кише као зависне променљиве у односу на две независне променљиве које су просечна количина кише и просечна влажност?
Испоставило се да је управо у томе мултиваријантна регресија. Омогућава вам да повежете једну зависну променљиву са више независних променљивих на којима сте мерили и прикупљали податке.
Анализа мултиваријантне регресије
Мултиваријантна регресија је врло моћан облик анализе података и тачније је када се примени у стварном свету. Посебно у пословном свету, на ситуације ретко икада утиче један фактор. Обично постоји много фактора који заједно раде на стварању резултата. Када прикупљате податке о одређеним скуповима услова, ова врста анализе података омогућиће вам предвиђање података у повезаним условима.
Снагом мултиваријативне регресије моћи ћете боље да разумете своје тржиште и купце који на њему постоје.
Регресиона анализа у програму Екцел
Пре него што пожурите да купите најнапреднији статистички софтвер на тржишту, биће вам драго да чујете да можете да наступите регресиона анализа у Екцелу.
Покрените Екцел
За почетак вашег мултиваријантна анализа у Екцелу, покрените Мицрософт Екцел. Кликните на картици означеној „Датотека“ и онда кликни на дугмету са ознаком "Опције." Отвориће се дијалошки оквир.
Кликните на опције
На левој страни дијалошког оквира налази се листа са опцијама. Кликните на опцијама означеним “Програмски додаци. “ Моћи ћете да видите програмске додатке. На листи неактивних програмских додатака требало би да видите ставку са ознаком “Аналисис ТоолПак.”Кликните на то, онда кликни падајући мени на „Додаци за Екцел.“Кликните на дугмету са ознаком „Иди“ на дну и други дијалошки оквир са ознаком „Додаци“Појавиће.
Означи поље
Испред опције означене „ТоолПак за анализу” је поље за потврду. Кликните на њему и онда кликни на дугмету са десне стране дијалошког оквира са натписом "У РЕДУ." Ово ће укључити опцију коју сте управо проверили.
Извођење регресије
Сада је време да се изврши регресија. Колонама ће бити потребни наслови које можете унети у ред 1. Подаци иду испод наслова. Имајте ступац посебно за зависну променљиву. То би требало да буде прва или последња колона. Независне променљиве могу попунити остале колоне и треба да буду узастопним редоследом.
Картица Подаци
На траци, кликни на картици означеној „Подаци“. У групи означеној „Анализа“ кликни на ставци која је означена "Анализа података." Покренуће се дијалошки оквир.
Регресија
У Алати за анализу у дијалошком оквиру потражите Регресија и кликните на њу, а затим кликни на "У РЕДУ."
Зависна варијабла
Сада унесите место опсега ћелија у коме је зависна променљива означена „Улазни опсег И“.
Независна варијабла
Сада у поље са означеним пољем унесите локацију опсега ћелија са вашом независном променљивом „Улаз Кс опсег.“
Означи поље
Да се то уверим Екцел зна да први ред нема ништа осим ознака_, кликните_ на поље за потврду означено „Ознаке“.
Кликните на Оутпут Ранге
У одељку са ознаком Излазне опције, постоји радио дугме означено „Опсег излаза.“Кликните на њему и унесите опсег за ваше податке у први да бисте утврдили где ће се појавити излаз регресионе анализе. У случају да желите да се ваши резултати појаве на посебном радном листу, кликни на радио дугмету са ознаком „Радни лист слој.“ Ако их желите у новој датотеци, кликни на радио дугмету са ознаком „Нова радна свеска.“
Остаци
Тамо је део дијалога Регресија означен „Остаци.“ Ово су сажеци резултата ваше анализе који резултате разматрају од случаја до случаја. Предвиђање упоређују са стварним резултатом. Стандардизовани резидуални подаци узеће стандардну девијацију ваших резидуалних вредности и исправити је на 1.
Кликните у пољу за потврду на опцији означеној „Заплет“ и ваши резултати ће бити графирани. Ако одабереш „Резидуална парцела“, тада ће се графирати само остаци. Ако одабереш „Лине Фит Плот,” тада ће се предвиђање уцртати у односу на стварне резултате. Кликните на "У РЕДУ," и ваша регресија ће започети обраду. Резултате можете касније погледати на месту које сте раније одредили.
