Apakah Regresi Linear?
Regresi linear adalah plot data yang menggambarkan hubungan linear antara pembolehubah bebas dan yang bergantung. Ia biasanya digunakan untuk menunjukkan secara visual kekuatan hubungan dan penyebaran hasil - semua untuk tujuan menjelaskan kelakuan pemboleh ubah bergantung.
Katakanlah kami mahu menguji kekuatan hubungan antara jumlah ais krim yang dimakan dan obesiti. Kami akan mengambil pembolehubah bebas, jumlah ais krim, dan mengaitkannya dengan pemboleh ubah yang bergantung, obesiti, untuk melihat apakah ada hubungan. Memandangkan regresi adalah paparan graf hubungan ini, semakin rendah kebolehubahan dalam data, semakin kuat hubungan dan semakin ketat sesuai dengan garis regresi.
Takeaways Utama
- Model regresi linear hubungan antara pembolehubah bergantung dan bebas. Analisa regression dapat dicapai jika pembolehubah bebas, tidak ada heteroscedasticity, dan istilah kesalahan variabel tidak berkorelasi. Regresi linier dalam Excel adalah lebih mudah dengan ToolPak Analisis Data.
Pertimbangan Penting
Terdapat beberapa andaian kritikal tentang set data anda yang mesti benar untuk meneruskan analisis regresi:
- Pembolehubah mesti benar-benar bebas (menggunakan ujian Chi-square). Data tidak boleh mempunyai variasi kesilapan yang berbeza (ini dipanggil heteroskedasticity (juga disebut heteroscedasticity)). Istilah kesilapan setiap pembolehubah mestilah tidak bertentangan. Sekiranya tidak, ia bermakna pembolehubah bersekutu secara serentak.
Sekiranya ketiga-tiga perkara itu menjadi rumit, mereka adalah. Tetapi kesan salah satu pertimbangan yang tidak benar adalah anggaran berat sebelah. Pada asasnya, anda akan menyalahtaitkan hubungan yang anda ukur.
Mengeluarkan Regresi dalam Excel
Langkah pertama dalam menjalankan analisis regresi dalam Excel adalah untuk menyemak semula bahawa plugin Excel DataPlus AlatPel dipasang. Plugin ini membuat pengiraan pelbagai statistik sangat mudah. Ia tidak dikehendaki mencatatkan garis regresi linear, tetapi ia menjadikan jadual statistik lebih mudah. Untuk mengesahkan jika dipasang, pilih "Data" dari bar alat. Jika "Analisis Data" adalah pilihan, ciri ini dipasang dan sedia untuk digunakan. Jika tidak dipasang, anda boleh meminta pilihan ini dengan mengklik pada butang Office dan memilih "pilihan Excel".
Menggunakan Analisis Data ToolPak, menghasilkan output regresi hanyalah beberapa klik.
Pembolehubah bebas masuk dalam rentang X.
Memandangkan pulangan S & P 500, katakan kami ingin tahu sama ada kami boleh menganggarkan kekuatan dan hubungan Visa (V) pulangan saham. Visa (V) saham mengembalikan data memulangkan lajur 1 sebagai pemboleh ubah bergantung. Data S & P 500 mengembalikan kolum 2 sebagai pembolehubah bebas.
- Pilih "Data" dari bar alat. Menu "Data" memaparkan.Pilih "Analisis Data". Dalam kotak dialog Regresi, klik kotak "Input Y Range" dan pilih data pembolehubah bergantung (Visa (V) saham pulangan). Klik kotak "Input X Range" dan pilih data pembolehubah bebas (pulangan S & P 500). Klik "OK" untuk menjalankan keputusan.
Terangkan Keputusan
Menggunakan data tersebut (yang sama dari artikel R-kuadrat kita), kita dapat jadual berikut:
Nilai R 2, juga dikenali sebagai pekali penentuan, mengukur kadar variasi dalam pembolehubah bergantung yang dijelaskan oleh pembolehubah bebas atau seberapa baik model regresi sesuai dengan data. Nilai R 2 adalah antara 0 hingga 1, dan nilai yang lebih tinggi menunjukkan yang lebih baik. Nilai p, atau nilai kebarangkalian, juga berkisar antara 0 hingga 1 dan menunjukkan sama ada ujian itu penting. Berbeza dengan nilai R2, nilai p yang lebih kecil adalah menguntungkan kerana ia menunjukkan korelasi antara pembolehubah bergantung dan bebas.
Memetakan Regresi dalam Excel
Kita boleh mencatatkan regresi dalam Excel dengan menonjolkan data dan mencatatkannya sebagai plot berselerak. Untuk menambah garis regresi, pilih "Layout" dari menu "Alat Carta". Dalam kotak dialog, pilih "Trendline" dan kemudian "Trend Linear". Untuk menambah nilai R2, pilih "More Trendline Options" dari menu "Trendline". Terakhir, pilih "Paparkan nilai R-kuadrat pada carta". Hasil visual merangkumi kekuatan hubungan, walaupun dengan perbelanjaan tidak menyediakan seperti terperinci seperti jadual di atas.
