Нелинейная регрессия в Excel

Нелинейная регрессия Excel

Нелинейная регрессия Excel — это модель, которая широко используется в области статистики, где зависимые переменные моделируются как нелинейные функции переменных модели и одной или нескольких независимых переменных.

Нам нужно помнить простую вещь: «линейная регрессия в Excel» соответствует прямой линейной линии, а с другой стороны, нелинейная регрессия создает кривые из наборов данных ».

Нелинейная регрессия в Excel

Примеры нелинейной регрессии в Excel

Вы можете скачать этот шаблон Excel для нелинейной регрессии здесь — Шаблон Excel для нелинейной регрессии

Пример # 1

Давайте посмотрим на линейную диаграмму, сначала рассмотрим данные ниже.

Пример 1 в Excel с нелинейной регрессией

В приведенных выше данных у нас есть две переменные: «Продажи» и «Добавления».

Нам нужно понять, какая зависимая переменная, а какая независимая.

В общем, все мы знаем, что «Добавления» играют жизненно важную роль в увеличении возможности получения дохода. Итак, «Продажи» зависят от «Добавляет», это означает, что «Продажи» является зависимой переменной, а «Добавляет» — независимой переменной.

Общее правило — одна из переменных влияет на другую. Итак, в этом случае наша независимая переменная «Adds» влияет на нашу зависимую переменную «Sales».

Для этих данных давайте создадим «точечную» диаграмму, чтобы увидеть эти числа графически. Выполните следующие шаги, чтобы вставить диаграмму Excel.

Шаг 1: Скопируйте и вставьте указанные выше данные в электронную таблицу.

Шаг 2: Выберите данные.

Шаг 3: Перейдите на вкладку INSERT и вставьте точечную диаграмму.

Пример 1-1 в Excel с нелинейной регрессией

Теперь у нас будет такая диаграмма. Для этой диаграммы нам нужно вставить линейную линию, чтобы увидеть, насколько линейны эти точки данных.

Пример 1-2 в Excel с нелинейной регрессией

Шаг 4: Выберите диаграмму, чтобы увидеть две новые вкладки на ленте: «Дизайн» и «Формат».

Пример 1-3 в Excel с нелинейной регрессией

Шаг 5: На вкладке «Дизайн» выберите «Добавить элемент диаграммы».

Пример 1-4 в Excel с нелинейной регрессией

Шаг 6: Щелкните раскрывающийся список «Добавить элемент диаграммы» >> Линия тренда >> Линейный.

Пример 1-5 в Excel с нелинейной регрессией

Это добавит на график линейную линию тренда, и это будет выглядеть так.

Пример 1-6 в Excel с нелинейной регрессией

На этой диаграмме мы видим четкую взаимосвязь между «продажами» и «рекламой». По мере увеличения количества «Рекламы» неизменно увеличивается и количество «Продаж», и это подтверждается нашей линейной линией на графике. Он просто вписывается в линейную линию.

Теперь посмотрим на пример данных того же объекта.

Пример 1-7 в Excel с нелинейной регрессией

Если вы вставите диаграмму и линию тренда для этого набора данных, мы получим диаграмму следующего вида.

Пример 1-8

Если вы посмотрите на линейную линию и точку в нашем наборе данных, это покажется, что это не точное соотношение между двумя наборами точек данных.

Эти типы наборов данных называются точками данных «нелинейной регрессии» в Excel.

Пример # 2

Теперь мы увидим еще один пример этой точки данных нелинейной регрессии в Excel. Обратите внимание на данные ниже.

Пример 2

Выше приведены данные о падении дождя и закупленных сельскохозяйственных культурах.

  • Теперь нам нужно увидеть взаимосвязь между количеством осадков и закупленным урожаем. Для этого создайте точечную диаграмму.

Пример 2-1

  • Вставьте линейную линию для диаграммы.

Пример 2-3

Как и в случае с одним и тем же количеством осадков, закупается разное количество урожая. Например, посмотрите на количество осадков в 20; в этом диапазоне осадков закупленные количества урожая составляют 4598, 3562 и 1184.

Это также может быть связано с сезоном. Дождь может быть одинакового количества, но из-за разных временных рамок тарифы покупают разные количества.

То, что нужно запомнить

  • Линейный и нелинейный — две разные вещи.
  • Чтобы понять эти вещи, требуется сильная статистическая база.
  • Понять, что такое линейная регрессия, прежде чем узнавать о нелинейной.

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ >>

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.