Wie leitete ich Regression Excel?

Müssen Sie eine Regressionsanalyse in Excel durchführen, sind sich aber nicht sicher, wo Sie anfangen sollen? Wenn ja, sind Sie am richtigen Ort gekommen. In diesem Artikel werden wir die Grundlagen des Ausführens einer Regression in Excel behandeln und eine Schritt-für-Schritt-Anleitung dazu bieten, wie es geht. Wir werden auch einige der erweiterten Funktionen von Excel berühren, mit denen Sie Ihre Regressionsanalyse optimal nutzen können. Wenn Sie also bereit sind, loszulegen, lassen Sie uns eintauchen und lernen, wie man Regression Excel ausführt!

Verstehen Sie die Grundlagen der Regression in Excel

Die Regressionsanalyse ist eine Methode zur Vorhersage einer Antwortvariablen aus einer oder mehreren anderen Variablen. In Excel wird die Regressionsanalyse unter Verwendung des Datenanalyse -Toolpaks durchgeführt. Dieses Toolpak ist nicht in der Standardversion von Excel enthalten, kann aber durch die Auswahl von "Add-Ins" hinzugefügt werden. Sobald die Datenanalyse -Toolpak installiert ist, kann die Regressionsanalyse durchgeführt werden.

Vor der Ausführung einer Regression ist es wichtig, die Grundlagen der linearen Regression zu verstehen. Lineare Regression ist eine Methode, um eine Linie an Datenpunkte anzupassen. Diese Zeile wird verwendet, um die Antwortvariable bei einem Satz unabhängiger Variablen vorherzusagen. In Excel werden die unabhängigen Variablen normalerweise durch die Spalten im Datensatz dargestellt. Die Antwortvariable wird dann durch die Zeilen im Datensatz dargestellt.

Sobald die Grundlagen der linearen Regression verstanden wurden, besteht der nächste Schritt darin, die Daten für die Regressionsanalyse vorzubereiten. Dies beinhaltet sicher, dass alle unabhängigen Variablen im richtigen Format sind und dass alle Ausreißer entfernt wurden. Es ist auch wichtig zu überprüfen, ob die Daten normal verteilt sind und dass zwischen den unabhängigen Variablen keine Multikollinearität besteht.

Führen Sie die Regression in Excel durch

Sobald die Daten für die Regressionsanalyse erstellt wurden, besteht der nächste Schritt darin, die Regression in Excel auszuführen. Zu diesem Zweck muss die Datenanalyse -Toolpak geöffnet werden. Dies kann durch die Auswahl der Registerkarte „Daten“ und Auswahl der „Datenanalyse“ erfolgen. Sobald der Datenanalyse -Toolpak geöffnet ist, kann die Regressionsanalyse ausgewählt werden.

Der nächste Schritt besteht darin, die Daten in das Tool zur Regressionsanalyse einzugeben. Dies beinhaltet die Eingabe der Daten in die entsprechenden Spalten und die Auswahl der entsprechenden unabhängigen Variablen. Sobald die Daten eingegeben wurden, kann die Regression ausgeführt werden. Dies erzeugt eine Regressionsgleichung, die verwendet werden kann, um die Antwortvariable vorherzusagen.

Der letzte Schritt besteht darin, die Ergebnisse der Regression zu interpretieren. Dies beinhaltet den Untersuchung des Bestimmungskoeffizienten (R-Quadrat) und den Korrelationskoeffizienten (R). Der Bestimmungskoeffizient ist ein Maß dafür, wie gut die Regressionsgleichung den Daten passt. Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß für die Stärke der Beziehung zwischen den unabhängigen Variablen und der Antwortvariablen.

Überprüfen Sie die Ergebnisse der Regression

Sobald die Regression ausgeführt wurde, ist es wichtig, die Ergebnisse zu überprüfen. Dies beinhaltet die Untersuchung der Regressionsgleichung und der Koeffizienten, um festzustellen, ob die Regression gut für die Daten passt. Es ist auch wichtig, die Residuen zu prüfen, um sicherzustellen, dass die Regressionsgleichung die Daten nicht übernimmt oder unterbezieht.

Der erste Schritt bei der Überprüfung der Ergebnisse besteht darin, den Bestimmungskoeffizienten (R-Quadrat) und den Korrelationskoeffizienten (R) zu untersuchen. Wenn der Bestimmungskoeffizient nahe 1 liegt, passt die Regressionsgleichung gut für die Daten. Wenn der Korrelationskoeffizient nahe bei 0 liegt, besteht keine Korrelation zwischen den unabhängigen Variablen und der Antwortvariablen.

Der nächste Schritt besteht darin, die Residuen zu betrachten. Dies beinhaltet den Unterschied zwischen den beobachteten Werten und den vorhergesagten Werten. Wenn die Residuen nahe bei 0 liegen, passt die Regressionsgleichung gut für die Daten. Wenn die Residuen nicht nahe bei 0 liegen, ist die Regressionsgleichung die Daten entweder übernimmt oder unterbeacht.

Fehlerquellen identifizieren

Sobald die Ergebnisse der Regression überprüft wurden, ist es wichtig, Fehlerquellen zu identifizieren. Dies beinhaltet die Suche nach Ausreißer in den Daten, jede Multikollinearität zwischen den unabhängigen Variablen und alle anderen Fehlerquellen, die die Genauigkeit der Regressionsgleichung beeinflussen könnten.

Ausreißer

Ausreißer sind Datenpunkte, die sich erheblich vom Rest der Daten unterscheiden. Diese Ausreißer können die Genauigkeit der Regressionsgleichung beeinflussen und sollten identifiziert und entfernt werden. Dazu sollten die Datenpunkte in einem Diagramm aufgetragen werden, und alle Punkte, die sich erheblich von den Resten der Daten unterscheiden, sollten entfernt werden.

Multikollinearität

Multikollinearität ist, wenn zwei oder mehr der unabhängigen Variablen miteinander korreliert sind. Dies kann die Genauigkeit der Regressionsgleichung beeinflussen und sollte identifiziert und angesprochen werden. Um die Multikollinearität zu identifizieren, sollte die Korrelation zwischen den unabhängigen Variablen untersucht werden. Wenn zwei oder mehr der unabhängigen Variablen stark korreliert sind, ist eine Multikollinearität vorhanden.

Andere Fehlerquellen

Andere Fehlerquellen können ebenfalls die Genauigkeit der Regressionsgleichung beeinflussen. Diese können falsche Dateneingabe, fehlende Daten oder falsche Annahmen über die Daten enthalten. Es ist wichtig, alle Fehlerquellen zu identifizieren und anzugehen, die die Genauigkeit der Regressionsgleichung beeinflussen können.

Nur wenige häufig gestellte Fragen

Was ist Regressionsanalyse?

Die Regressionsanalyse ist ein statistisches Instrument, mit dem die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen identifiziert wird. Es kann helfen, die Stärke der Beziehung zwischen den Variablen zu bestimmen, und kann auch verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen. Die Regressionsanalyse wird in vielen verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Finanzen, Marketing, Psychologie und vielem mehr verwendet.

Wie funktioniert die Regressionsanalyse?

Die Regressionsanalyse beobachtet die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen, die auch als unabhängige und abhängige Variablen bezeichnet werden. Die unabhängigen Variablen werden getestet, um zu sehen, wie sie sich auf die abhängige Variable auswirken. Die abhängige Variable ist das Ergebnis, das Sie vorhersagen möchten. Die Regressionsanalyse kann verwendet werden, um die Stärke der Beziehung zwischen den Variablen zu bestimmen und Vorhersagen über das Ergebnis zu treffen.

Was ist der Prozess der Ausführung von Regressionsanalysen in Excel?

Der Prozess der laufenden Regressionsanalyse in Excel ist relativ einfach. Zunächst müssen Sie Ihre Daten so organisieren, dass es sich in einem Format handelt, das Excel verstehen kann. Anschließend müssen Sie feststellen, welche Spalten Ihre unabhängigen Variablen darstellen und welche Spalte Ihre abhängige Variable darstellt. Anschließend müssen Sie das Datenanalyse -Toolpak in Excel öffnen und aus der Liste der Optionen „Regression“ auswählen. Sobald Sie dies getan haben, müssen Sie Ihre Daten im Fenster Regressionsanalyse in die entsprechenden Spalten eingeben und dann auf "OK" klicken.

Welche Datenarten können für die Regressionsanalyse verwendet werden?

Die Regressionsanalyse kann sowohl mit kontinuierlichen als auch mit kategorialen Daten verwendet werden. Kontinuierliche Daten sind Daten, die einen Wert innerhalb eines bestimmten Bereichs wie Alter, Größe oder Gewicht annehmen können. Kategoriale Daten sind Daten, die nur bestimmte Werte wie Geschlecht, Rasse oder Berufsbezeichnung übernehmen können.

Wie kann eine Regressionsanalyse verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen?

Sobald die Regressionsanalyse ausgeführt wurde, können die Ergebnisse verwendet werden, um Vorhersagen über das Ergebnis der abhängigen Variablen zu treffen. Dies erfolgt durch die Verwendung der durch die Regressionsanalyse erzeugten Gleichung, um den erwarteten Wert der abhängigen Variablen basierend auf den Werten der unabhängigen Variablen zu bestimmen. Dies kann verwendet werden, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen, z. B. die Vorhersage zukünftiger Verkäufe auf der Grundlage aktueller Daten.

Was sind die Grenzen der Regressionsanalyse?

Die Hauptbeschränkung der Regressionsanalyse besteht darin, dass sie nur verwendet werden kann, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen, basierend auf den verfügbaren Daten. Es kann nicht verwendet werden, um Vorhersagen über unbekannte Daten zu treffen, da es nicht in der Lage ist, Variablen zu berücksichtigen, die nicht bekannt sind. Darüber hinaus kann es nur verwendet werden, um lineare Beziehungen zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen zu identifizieren, und es funktioniert nicht mit nichtlinearen Beziehungen.

Das Ausführen der Regression in einer Excel -Tabelle ist eine großartige Möglichkeit, Daten zu analysieren und Muster zu finden, die ansonsten möglicherweise übersehen werden. Es kann ein zeitaufwändiger Prozess sein, aber die Ergebnisse können von unschätzbarem Wert sein, um Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen. Mit ein paar einfachen Schritten können Sie lernen, wie Sie Regression in Excel ausführen und Ihre Daten optimal nutzen. Erstellen Sie mit dem Erstellen eines Regressionsdatensatzes und verwenden Sie dann die integrierten Funktionen, um die Regression auszuführen und die Ergebnisse zu interpretieren. Mit ein wenig Übung können Sie ein Experte für die Regression in Excel werden und Ihre Daten optimal nutzen.