Ռեգրեսիայի վերլուծությունը վիճակագրական հետազոտության ամենատարածված մեթոդներից մեկն է: Դրա օգնությամբ հնարավոր է հաստատել անկախ քանակությունների ազդեցության աստիճանը կախվածության փոփոխականի վրա: Microsoft Excel ֆունկցիոնալությունն ունի գործիքներ, որոնք նախատեսված են այս տեսակի վերլուծությունը կատարելու համար: Եկեք նայենք, թե որոնք են դրանք և ինչպես օգտագործել դրանք:
Միացման վերլուծության փաթեթ
Բայց գործառույթն օգտագործելու համար, որը թույլ է տալիս իրականացնել ռեգրեսիայի վերլուծություն, առաջին հերթին պետք է ակտիվացնել Վերլուծության փաթեթը: Միայն այդ դեպքում այս ընթացակարգի համար անհրաժեշտ գործիքները կհայտնվեն Excel- ի ժապավենի վրա:
- Տեղափոխեք դեպի ներդիր Ֆայլ.
- Գնացեք բաժին «Ընտրանքներ».
- Բացվում է Excel- ի ընտրանքների պատուհանը: Գնալ ենթաբաժնում "Լրացումներ".
- Պատուհանի ստորին մասում, որը բացվում է, վերափոխեք անջատիչը բլոկի մեջ «Կառավարում» դիրքում Excel- ի հավելումներեթե նա այլ դիրքի մեջ է: Կտտացրեք կոճակը Գնալ դեպի.
- Բացվում է մատչելի Excel հավելումների պատուհանը: Ստուգեք կողքին տուփը Վերլուծության փաթեթ. Կտտացրեք «OK» կոճակին:
Հիմա, երբ մենք գնում ենք ներդիրին «Տվյալներ»ժապավենի վրա գործիքատուփի մեջ «Վերլուծություն» մենք կտեսնենք նոր կոճակ, «Տվյալների վերլուծություն».
Ռեգրեսիայի վերլուծության տեսակները
Հետընթացի մի քանի տեսակներ կան.
- պարաբոլիկ;
- էքսպոնենտալ;
- լոգարիթմական;
- էքսպոնենտալ
- ցուցիչ;
- հիպերբոլիկ
- գծային ռեգրեսիա:
Մենք ավելի շատ կխոսենք Excel- ում ռեգրեսիայի վերլուծության վերջին տիպի իրականացման մասին:
Գծային ռեգրեսիա Excel- ում
Ստորև, որպես օրինակ, ներկայացված է աղյուսակ, որը ցույց է տալիս փողոցում օդի միջին օրական ջերմաստիճանը և համապատասխան աշխատանքային օրվա համար գնորդների քանակը: Եկեք պարզենք, որ օգտագործելով ռեգրեսիայի վերլուծություն, թե ինչպես ճիշտ եղանակային պայմանները օդի ջերմաստիճանի տեսքով կարող են ազդել առևտրի հիմնարկի մասնակցության վրա:
Ընդհանուր գծային ռեգրեսիայի հավասարումը հետևյալն է.Y = a0 + a1x1 + ... + akhk. Այս բանաձևով Յ նշանակում է փոփոխական, այն գործոնների ազդեցությունը, որոնց վրա մենք փորձում ենք ուսումնասիրել: Մեր դեպքում սա գնորդների թիվն է: Արժեք x փոփոխականության վրա ազդող տարբեր գործոններ են: Պարամետրեր ա ռեգրեսիայի գործակիցներ են: Այսինքն, նրանք են, ովքեր որոշում են այս կամ այն գործոնի նշանակությունը: Ուցանիշ ք նշում է այս նույն գործոնների ընդհանուր քանակը:
- Կտտացրեք կոճակը «Տվյալների վերլուծություն». Այն տեղադրված է ներդիրում: «Տուն» գործիքատուփում «Վերլուծություն».
- Մի փոքր պատուհան է բացվում: Դրա մեջ ընտրեք նյութը «Ռեգրեսիա». Կտտացրեք կոճակը «Լավ».
- Ռեգրեսիայի պարամետրերի պատուհանը բացվում է: Դրա մեջ պահանջվող դաշտերն են «Մուտքային ընդմիջում Y» և «Մուտքային ընդմիջում X». Մնացած բոլոր պարամետրերը հնարավոր է թողնել լռելյայն:
Դաշտում «Մուտքային ընդմիջում Y» նշեք բջիջների շրջանակի հասցեն, որտեղ գտնվում են փոփոխական տվյալները, գործոնների ազդեցությունը, որոնց վրա մենք փորձում ենք հաստատել: Մեր դեպքում դրանք կլինեն «Հաճախորդների քանակը» սյունակի բջիջները: Հասցեն կարող է ձեռքով մուտքագրվել ստեղնաշարից կամ պարզապես կարող եք ընտրել ցանկալի սյունը: Վերջին տարբերակը շատ ավելի պարզ է և հարմար:
Դաշտում «Մուտքային ընդմիջում X» մենք մուտքագրում ենք բջջային միջակայքի հասցեն, որտեղ տեղակայված են այն գործոնի տվյալները, որոնց ազդեցությունը մենք ցանկանում ենք տեղադրել փոփոխականի վրա: Ինչպես նշվեց վերևում, մենք պետք է սահմանենք ջերմաստիճանի ազդեցությունը խանութի հաճախորդների քանակի վրա, և, հետևաբար, բջիջների հասցեն մուտքագրեք «Temperatureերմաստիճան» սյունակում: Դա կարելի է անել նույն կերպ, ինչպես «Հաճախորդների քանակը» դաշտում:
Օգտագործելով այլ պարամետրեր, կարող եք սահմանել պիտակներ, հուսալիության մակարդակ, մշտական զրո, ցուցադրել նորմալ հավանականության գծապատկեր և կատարել այլ գործողություններ: Բայց, շատ դեպքերում, այս պարամետրերը փոփոխության կարիք չունեն: Միակ բանը, որին պետք է ուշադրություն դարձնեք, ելքային պարամետրերն են: Լռելյայնորեն, վերլուծության արդյունքները ցուցադրվում են մեկ այլ թերթիկի վրա, բայց անջատիչը տեղափոխելով ՝ կարող եք ելքի վրա նշված միջակայքում դնել նույն թերթիկի վրա, ինչպես աղյուսակը աղբյուրի տվյալների հետ, կամ առանձին գրքում, այսինքն ՝ նոր ֆայլում:
Բոլոր պարամետրերը սահմանելուց հետո կտտացրեք կոճակը «Լավ».
Վերլուծության վերլուծություն
Ռեգրեսիայի վերլուծության արդյունքները ցուցադրվում են պարամետրերում նշված տեղում `սեղանի տեսքով:
Հիմնական ցուցիչներից մեկն է R- քառակուսի. Դա ցույց է տալիս մոդելի որակը: Մեր դեպքում այս գործակիցը 0.705 է կամ մոտ 70.5%: Սա որակի ընդունելի մակարդակ է: 0.5-ից ցածր կախվածությունը վատն է:
Մեկ այլ կարևոր ցուցիչ գտնվում է խցում գծի խաչմերուկում: Y խաչմերուկ և սյունակ Հավանականություն. Դա ցույց է տալիս, թե Y արժեքն ինչ արժեք կունենա, և մեր դեպքում սա հաճախորդների թիվն է, մնացած բոլոր գործոնները հավասար են զրոյի: Այս աղյուսակում այս արժեքը 58.04 է:
Արժեք գրաֆիկի խաչմերուկում Փոփոխական X1 և Հավանականություն ցույց է տալիս Y- ի կախվածության մակարդակը X- ից: Մեր պարագայում սա խանութի հաճախորդների քանակի կախվածության աստիճանից ջերմաստիճանից է: 1.31 գործակիցը համարվում է ազդեցության բավականին բարձր ցուցանիշ:
Ինչպես տեսնում եք, օգտագործելով Microsoft Excel ծրագիրը, բավականին պարզ է կազմել ռեգրեսիայի վերլուծության աղյուսակը: Բայց միայն վերապատրաստված անձը կարող է աշխատել ելքի վրա ստացված տվյալների հետ և հասկանալ դրանց էությունը:
