Формула регрессионного анализа


Формула регрессионного анализа

Регрессионный анализ — это взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными, поскольку он показывает, как будут меняться зависимые переменные, когда одна или несколько независимых переменных изменяются из-за факторов. Следовательно, формула для расчета: Y = a + bX + E, где Y — зависимая переменная, X — независимая переменная, a — точка пересечения, b — наклон, а E — невязка.

Регрессия — это статистический инструмент для прогнозирования зависимой переменной с помощью одной или нескольких независимых переменных. При проведении регрессионного анализа основная цель исследователя – выяснить взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными. Выбирается одна или несколько независимых переменных, которые могут помочь предсказать зависимую переменную для предсказания зависимой переменной. Кроме того, это помогает проверить, достаточно ли хороши переменные-предикторы, чтобы помочь предсказать зависимую переменную.

Формула регрессионного анализа пытается найти линию наилучшего соответствия для зависимой переменной с помощью независимых переменных. Уравнение регрессионного анализа такое же, как и уравнение для линии:

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

у = МХ + б

Формула регрессионного анализа

Где,

  • Y = зависимая переменная уравнения регрессии
  • M = наклон уравнения регрессии
  • x=зависимая переменная уравнения регрессии
  • B = постоянная уравнения

Оглавление

Объяснение

При проведении регрессии основная цель исследователя – выяснить взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными. Затем одна или несколько независимых переменных помогают предсказать зависимую переменную. Регрессионный анализ помогает в процессе проверки того, достаточно ли хороши переменные-предикторы, чтобы помочь в прогнозировании зависимой переменной.

Примеры

.free_excel_div{фон:#d9d9d9;размер шрифта:16px;радиус границы:7px;позиция:относительная;margin:30px;padding:25px 25px 25px 45px}.free_excel_div:before{content:””;фон:url(центр центр без повтора #207245;ширина:70px;высота:70px;позиция:абсолютная;верх:50%;margin-top:-35px;слева:-35px;граница:5px сплошная #fff;граница-радиус:50%} Вы можете скачать этот шаблон Excel формулы регрессионного анализа здесь – Формула регрессионного анализа Шаблон Excel

Пример №1

Давайте попробуем понять концепцию регрессионного анализа на примере. Во-первых, попробуем выяснить связь между расстоянием, пройденным водителем грузовика, и возрастом водителя грузовика. Затем кто-то составляет уравнение регрессии, чтобы проверить, подтверждается ли то, что он думает об отношениях между двумя переменными, уравнением регрессии.

Ниже приведены данные для расчета

Пример формулы регрессионного анализа 1

  Пример 1.1jpg

Формула регрессионного анализа для приведенного выше примера будет иметь вид

  • у = МХ + б
  • у= 575,754*-3,121+0
  • у = -1797

В этом конкретном примере мы увидим, какая переменная является зависимой, а какая независимой. Зависимой переменной в этом уравнении регрессии является расстояние, пройденное водителем грузовика, а независимой переменной — возраст водителя грузовика. Регрессия для этого набора зависимых и независимых переменных доказывает, что независимая переменная является хорошим предиктором зависимой переменной с достаточно высоким коэффициентом детерминацииКоэффициент детерминацииКоэффициент детерминации, также известный как R в квадрате, определяет степень дисперсии зависимой переменной что можно объяснить независимой переменной. Следовательно, чем выше коэффициент, тем лучше уравнение регрессии, так как это означает, что независимая переменная выбрана с умом. Подробнее. Кроме того, анализ помогает проверить правильность выбора факторов в виде независимой переменной. На снимке ниже показаны выходные данные регрессии для переменных. Набор данных и переменные представлены в прикрепленном листе Excel.

Пример #2

Давайте попробуем понять регрессионный анализ с помощью другого примера. Попробуем выяснить связь между ростом учеников класса и средним баллом этих учеников. Затем кто-то составляет уравнение регрессии, чтобы проверить, подтверждается ли то, что он думает об отношениях между двумя переменными, уравнением регрессии.

В данном примере ниже приведены данные для расчета в excel

Пример 2jpg

Для расчета регрессионного анализа перейдите на вкладку «Данные» в Excel и выберите опцию «Анализ данных».

Пример формулы регрессионного анализа 2.1jpg

Регрессия для приведенного выше примера будет

  • у = МХ + б
  • у = 2,65 * 0,0034 + 0
  • у = 0,009198

В этом конкретном примере мы увидим, какая переменная является зависимой, а какая независимой. Зависимой переменной в этом уравнении регрессии является средний балл учащегося, а независимой переменной — рост учащегося. Регрессионный анализ для этого набора зависимых и независимых переменных доказывает, что независимая переменная не является хорошим предиктором зависимой переменной, поскольку значение коэффициента детерминации незначительно. В этом случае нам нужно найти другую предикторную переменную, чтобы предсказать зависимую переменную для регрессионного анализа. На снимке ниже показаны выходные данные регрессии для переменных. Набор данных и переменные представлены в прикрепленном листе Excel.

Актуальность и использование

Регрессия — очень полезный статистический метод. Можно проверить любое бизнес-решение, чтобы подтвердить гипотезу о том, что конкретное действие повысит прибыльность подразделения на основе регрессии. Он широко используется в инвестиционном и финансовом секторах для дальнейшего улучшения продуктов и услуг. читайте больше между зависимыми и независимыми переменными. Поэтому уравнение регрессионного анализа играет очень важную роль в финансах. Кроме того, многие прогнозы выполняются с использованием регрессии. Например, можно заранее предсказать продажи определенного сегмента с помощью макроэкономических показателей, которые имеют очень хорошую корреляцию с этим сегментом. Как линейная, так и множественная регрессия. Множественная регрессия. Формула множественной регрессии используется при анализе связи между зависимыми и многочисленными независимыми переменными. Формула = y = mx1 + mx2+ mx3+ хлеб больше полезна для практиков, чтобы делать прогнозы зависимых переменных и проверять независимые переменные как предикторы зависимых переменных.

Рекомендуемые статьи

Эта статья была руководством по формуле регрессионного анализа. Здесь мы обсуждаем выполнение регрессионных вычислений с использованием анализа данных, примеров и загружаемого шаблона Excel. Вы можете узнать больше о статистическом моделировании из следующих статей:

  • Определение коэффициента ДжиниОпределение коэффициента ДжиниКоэффициент Джини или индекс Джини представляет собой статистическую дисперсию, отражающую дисперсию доходов среди населения страны, т.е. он представляет собой имущественное неравенство граждан конкретной страны. читать далее
  • Регрессионный анализ ExcelRegression Анализ ExcelRegression выполняется для определения взаимосвязей между двумя или более переменными в наборе данных в статистической регрессии, выполняемой с помощью некоторых сложных формул. Тем не менее, Excel предоставил нам инструменты для регрессионного анализа. Итак, исследование взяло парк Excel, нажало на анализ данных, а затем на регрессионный анализ в Excel.Подробнее
  • Формула R в квадратеФормула R в квадратеФормула R в квадрате описывает возможность возникновения события в рамках ожидаемого результата. Это «r = n (∑xy) – ∑x ∑y / √ [n* (∑x2 – (∑x)2)] * [n* (∑y2 – (∑y)2)] “, где r — коэффициент корреляции, n — число в данном наборе данных, x — первая переменная в контексте, а y — вторая переменная. читать далее
  • ПримерыПримерыЛинейная регрессия представляет отношение между одной зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Примерами линейной регрессии являются взаимосвязь между ежемесячными продажами и расходами, уровнем IQ и результатами тестов, ежемесячными температурами и продажами кондиционеров, населением и мобильными продажами. Подробнее о линейной регрессии

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *