Regresyon analizi, statistik tədqiqatların ən çox tələb olunan üsullarından biridir. Bununla birlikdə, müstəqil dəyişənlərin təsir dəyişəninə təsir dərəcəsini təyin edə bilərsiniz. Microsoft Excel bu cür təhlili aparmaq üçün vasitələrə malikdir. Nə olub və necə istifadə edəcəyik.
Bağlantı Analizi Paketi
Lakin, regresyon analizinə imkan verən bir funksiyadan istifadə etmək üçün, ilk növbədə, Analiz Paketini aktivləşdirməlisiniz. Yalnız bu prosedur üçün lazım olan alətlər Excel şeridində görünəcəkdir.
- Nişana keçin "Fayl".
- Bölməyə gedin "Seçimlər".
- Excel variantları pəncərəsi açılır. Bölməyə gedin Əlavələr.
- Açılan pəncərənin alt hissəsində bloka yenidən yerləşdirin "İdarəetmə" mövqedə Excel Əlavələrifərqli vəziyyətdə olduqda. Düyməni basırıq "Git".
- Excel eklentileri pəncərəsi açılır. Maddə yaxınlığında bir gənə qoyun "Təhlil Paketi". "OK" düyməsini basın.
İndi nişana gedərkən "Məlumat", alətlər blokunda bir lentdə "Təhlil" yeni bir düyməni görürük - "Data Analizi".
Regression analizinin növləri
Bir neçə növ regressiya var:
- parabolik;
- güc;
- logarithmic;
- exponential;
- göstərici;
- hiperbolik;
- xətti regresiya.
Excel-də son reqressiya analizinin tətbiqi ilə bağlı daha çox söhbət edəcəyik.
Excel-də lineer regressiya
Aşağıda, nümunə olaraq, cədvəldə orta gündəlik hava istiliyi və müvafiq iş günü üçün mağaza alıcılarının sayını göstərən bir masa təqdim olunur. Regresion təhlili vasitəsilə hava temperaturu şəklində tam hava şəraiti kommersiya quruluşunun iştirakına necə təsir göstərə biləcəyini öyrənək.
Xətti tipli ümumi regression tənliyi aşağıdakı kimidir:Y = a0 + a1x1 + ... + akhk. Bu formada Y bir dəyişən deməkdir, öyrənməyə çalışdığımız amillərin təsiri. Bizim halda, bu alıcıların sayıdır. Anlam x - bu dəyişənə təsir edən müxtəlif amillərdir. Parametrlər a regresiya əmsallarıdır. Yəni, müəyyən bir faktorun əhəmiyyətini müəyyənləşdirirlər. İndeks k bu çox faktorların ümumi sayını ifadə edir.
- Düyməni basın "Data Analizi". Nişanın üzərinə qoyulur. "Ev" alətlər blokunda "Təhlil".
- Kiçik bir pəncərə açılır. Burada, maddəni seçin "Regresiya". Düyməni basırıq "OK".
- Regresiya parametrləri pəncərəsi açılır. Bunun üçün lazım olan sahələr var "Giriş aralığı Y" və "Giriş aralığı X". Bütün digər parametrlər standart olaraq qaldırıla bilər.
Sahədə "Giriş aralığı Y" dəyişkən məlumatların olduğu hüceyrələr aralığının ünvanını, biz qurmağa çalışdığımız amillərin təsirini müəyyənləşdiririk. Bizim halda, bu "Alıcı sayı" sütununda hüceyrələr olacaq. Ünvan klaviatura əl ilə daxil edilə bilər və ya sadəcə istədiyiniz sütunu seçə bilərsiniz. Sonuncu seçim daha asan və daha rahatdır.
Sahədə "Giriş aralığı X" hüceyrələr aralığının ünvanını daxil edəcəyi faktöre aid olan məlumatın təsirini təyin etmək istədiyimiz dəyişəndə yerləşdirin. Yuxarıda qeyd etdiyimiz kimi, temperaturun mağazada müştərilərin sayına təsiri və bu səbəbdən "Temperatur" sütununda hüceyrələrin ünvanını daxil etməmiz lazımdır. Bu "Alıcı sayı" sahəsində olduğu kimi də edilə bilər.
Digər parametrlərin köməyi ilə etiketləri, etibarlılıq səviyyəsini, sabit sıfırını, normal ehtimalı bir grafiği göstərə və digər tədbirlər həyata keçirə bilərsiniz. Lakin, əksər hallarda, bu parametrlərin dəyişdirilməsinə ehtiyac yoxdur. Diqqət etməli olduğunuz tək şey çıxış parametrləridir. Varsayılan olaraq, analiz nəticələri başqa bir hesabatda çıxılır, ancaq keçidin yenidən qurulması ilə, orijinal məlumatın olduğu cədvəlin və ya ayrı bir kitabın, yəni yeni bir faylın olduğu eyni bənddə göstərilən aralığa çıxa bilərsiniz.
Bütün parametrlər qurulduqdan sonra düyməni basın. "OK".
Təhlilin nəticələrinin təhlili
Regression analizinin nəticələri parametrlərdə göstərilən yerdə bir masada göstərilir.
Əsas göstəricilərdən biri R-kvadrat. Bu modelin keyfiyyətini göstərir. Bizim vəziyyətimizdə bu nisbət 0,705, yaxud təqribən 70,5% -dir. Bu, qəbul edilən keyfiyyət səviyyəsidir. 0.5-dən az asılılıq pisdir.
Digər əhəmiyyətli göstərici xəttin kəsişməsində olan hüceyrədə yerləşir. "Y-kəsişmə" və sütun Oranlar. Bu, Y-də hansı dəyərin olacağını göstərir və bizim vəziyyətimizdə alıcıların sayı, sıfıra bərabər olan bütün digər amillər. Bu cədvəldə bu dəyər 58.04 təşkil edir.
Grafiğin kəsişməsində dəyər "Dəyişən X1" və Oranlar Y-nin X-yə olan asılılığını göstərir. Bizim vəziyyətimizdə, mağazanın müştərilərinin sayının temperaturdan asılı olmasıdır. 1.31 əmsəti təsirlərin yüksək göstəricisi hesab olunur.
Gördüyünüz kimi, Microsoft Excel istifadə edərək regresyon analiz masası yaratmaq çox asandır. Lakin, yalnız təlim keçmiş bir şəxs çıxış data ilə işləyə və onların mahiyyətini anlaya bilər.
