Bài viết sẽ hướng dẫn bạn một số phương pháp cơ bản về cách thực hiện phân tích hồi quy bội trong Excel. Đây là một chủ đề rất quan trọng trong lĩnh vực thống kê. Nó giúp chúng ta dự đoán một biến phụ thuộc liên quan đến một hoặc nhiều biến phụ thuộc
Trong bộ dữ liệu, chúng tôi có một số thông tin về một số xe ô tô. tên, giá cả, tốc độ tối đa tính bằng dặm một giờ, công suất cực đại mà động cơ của họ có thể tạo ra và quãng đường tối đa mà họ có thể di chuyển mà không cần đổ đầy bình xăng
Mục lục ẩn
Tải sách bài tập thực hành
Hồi quy bội là gì?
2 bước để thực hiện phân tích hồi quy bội trong Excel
Bước 1. Bật tab Phân tích dữ liệu
Bước 2. Tạo phân tích hồi quy bội trong Excel
Thảo luận ngắn gọn về Phân tích hồi quy bội trong Excel
Thống kê hồi quy
Phân tích phương sai [ANOVA]
Đầu ra phân tích hồi quy
Sử dụng đồ thị để hiểu nhiều hồi quy tuyến tính trong Excel
phần thực hành
Sự kết luận
Những bài viết liên quan
Tải sách bài tập thực hành
Phân tích hồi quy đa biến. xlsx
Hồi quy bội là gì?
Hồi quy bội là một quá trình thống kê mà chúng ta có thể phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một số biến độc lập. Mục đích của hồi quy là dự đoán bản chất của các biến phụ thuộc đối với các biến độc lập tương ứng
2 bước để thực hiện phân tích hồi quy bội trong Excel
Bước 1. Bật tab Phân tích dữ liệu
Tab Dữ liệu không chứa dải băng Phân tích Dữ liệu theo mặc định. Để kích hoạt tính năng này, hãy làm theo quy trình bên dưới
- Đầu tiên, vào File >> Options
- Sau đó chọn Bổ trợ >> Bổ trợ Excel >> Đi
- Kiểm tra ToolPak Phân tích trong các Add-in có sẵn. phần và nhấp vào OK
Sau đó, Data Analysis Ribbon sẽ xuất hiện trong Data Tab
Bước 2. Tạo phân tích hồi quy bội trong Excel
Ở đây tôi sẽ chỉ cho bạn cách phân tích hồi quy bội
- Từ tab Data >> chọn Data Analysis
- Một hộp thoại hiện lên chọn Regression và nhấn OK
Một hộp thoại Regression sẽ xuất hiện
- Chúng tôi sẽ dự đoán giá xe theo tốc độ tối đa, công suất cực đại và phạm vi của chúng
- Chọn phạm vi biến phụ thuộc [Input Y Range]. Trong trường hợp của tôi, đó là C4. C14
- Sau đó, chọn dãy biến độc lập [Input X Range]. Trong trường hợp của tôi, đó là D4. F14
- Kiểm tra nhãn và chọn New Worksheet Ply. trong Tùy chọn đầu ra. Nếu bạn muốn phân tích hồi quy của mình trong trang tính hiện tại, hãy đặt tham chiếu ô nơi bạn muốn bắt đầu phân tích trong Phạm vi đầu ra
Bạn có thể chọn Dư nếu muốn phân tích sâu hơn
- Sau đó, bạn sẽ thấy phân tích hồi quy trong một trang tính mới. Định dạng phân tích theo sự thuận tiện của bạn
Do đó, bạn có thể thực hiện phân tích hồi quy bội trong Excel
bài đọc tương tự
- Cách thực hiện hồi quy tuyến tính đơn giản trong Excel [4 phương pháp đơn giản]
- Cách diễn giải kết quả hồi quy trong Excel [Phân tích chi tiết]
Thảo luận ngắn gọn về Phân tích hồi quy bội trong Excel
Phân tích hồi quy để lại một số giá trị của các tham số nhất định. Hãy xem ý nghĩa của chúng
Thống kê hồi quy
Trong phần Regression Statistics, chúng ta thấy giá trị của một số tham số
- Nhiều R. Điều này đề cập đến Hệ số tương quan xác định mức độ mạnh mẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến. Phạm vi giá trị của hệ số này là [-1, 1]. Độ mạnh của mối quan hệ tỷ lệ thuận với giá trị tuyệt đối của Nhiều R
- Quảng trường R. Đó là một Hệ số khác để xác định mức độ phù hợp của đường hồi quy. Nó cũng cho biết có bao nhiêu điểm nằm trên đường hồi quy. Trong ví dụ này, giá trị của R2 là 86, tốt. Nó ngụ ý rằng 86% dữ liệu sẽ phù hợp với đường hồi quy bội
- Hình vuông R đã điều chỉnh. Đây là giá trị R bình phương đã điều chỉnh cho các biến độc lập trong mô hình. Nó phù hợp cho phân tích hồi quy bội và vì vậy đối với dữ liệu của chúng tôi. Ở đây, giá trị của Quảng trường R được điều chỉnh là 79
- Lỗi tiêu chuẩn. Điều này xác định mức độ hoàn hảo của phương trình hồi quy của bạn. Khi chúng tôi đang thực hiện phân tích hồi quy ngẫu nhiên, giá trị của Lỗi chuẩn ở đây khá cao
- quan sát. Số lượng quan sát trong tập dữ liệu là 10
Phân tích phương sai [ANOVA]
Trong phần phân tích ANOVA, chúng ta còn thấy một số thông số khác
- df. 'Bậc tự do' được xác định bởi df. Giá trị của df ở đây là 3 vì chúng ta có 3 loại biến độc lập
- SS. SS đề cập đến tổng bình phương. Nếu Tổng bình phương còn lại nhỏ hơn nhiều so với Tổng bình phương, dữ liệu của bạn sẽ phù hợp với đường hồi quy thuận tiện hơn. Ở đây, SS dư nhỏ hơn nhiều so với Total SS, vì vậy chúng tôi có thể phỏng đoán rằng dữ liệu của chúng tôi có thể phù hợp với đường hồi quy theo cách tốt hơn
- CÔ. MS là bình phương trung bình. Giá trị của Regression và Residual MS là 78 và 5372210. 11 tương ứng
- F và Ý nghĩa F. Các giá trị này xác định độ tin cậy của phân tích hồi quy. Nếu Ý nghĩa F nhỏ hơn 05, phân tích hồi quy bội là phù hợp để sử dụng. Nếu không, bạn có thể cần phải thay đổi biến độc lập của mình. Trong tập dữ liệu của chúng tôi, giá trị của Ý nghĩa F là 0. 01 tốt cho phân tích
Đầu ra phân tích hồi quy
Ở đây, tôi sẽ thảo luận về đầu ra của Phân tích hồi quy
- Hệ số và những thứ khác
Trong phần này, chúng ta lấy giá trị của các hệ số cho các biến độc lập - Max. Tốc độ, Công suất cực đại và Phạm vi. Chúng ta cũng có thể tìm thấy thông tin sau cho từng hệ số. Lỗi tiêu chuẩn của nó, t Stat, giá trị P và các tham số khác
2. Sản lượng dư
Giá trị thặng dư giúp chúng tôi hiểu giá dự đoán sai lệch bao nhiêu so với giá trị thực và giá trị tiêu chuẩn của thặng dư có thể chấp nhận được
Cách thức hoạt động của dự đoán bằng phân tích hồi quy được đưa ra dưới đây
Giả sử, chúng tôi muốn dự đoán giá của chiếc ô tô đầu tiên theo các biến độc lập của nó. Các biến độc lập là Max. Tốc độ, Công suất cực đại và Phạm vi có giá trị lần lượt là 110 dặm một giờ, 600 mã lực và 130 dặm. Các hệ số hồi quy tương ứng là 245. 43, 38. 19 và 94. 38. Giá trị chặn y là -50885. 73. Vậy giá dự đoán sẽ là 245. 43*110+38. 19*600+94. 38*130-50885. 73≈11295
Theo bộ dữ liệu của bài viết này, nếu bạn muốn dự đoán giá của một chiếc ô tô có tốc độ tối đa là x dặm/giờ, công suất cực đại là y hp và phạm vi di chuyển là z dặm, giá dự đoán sẽ là 245. 43*x+38. 19*y+94. 38*z
Đọc thêm. Cách diễn giải nhiều kết quả hồi quy trong Excel
Sử dụng đồ thị để hiểu nhiều hồi quy tuyến tính trong Excel
Nếu bạn muốn trực quan hóa đường hồi quy dữ liệu của mình, hãy thực hiện quy trình bên dưới
bước
- Đầu tiên, từ tab Dữ liệu >> Chuyển đến Phân tích dữ liệu
- Hộp thoại Data Analysis hiện ra chọn Regression
- Cuối cùng bấm OK
Một hộp thoại khác của Regression sẽ xuất hiện
- Chọn các ô còn lại và Line Fit
- Nhấp vào OK
Sau đó, bạn sẽ thấy đồ thị của đường hồi quy phù hợp theo Max. Tốc độ, Công suất cực đại và Phạm vi trong một trang tính mới cùng với phân tích
Dưới đây, nó đại diện cho đường phù hợp theo Max. Tốc độ, vận tốc
Và hình ảnh sau đây cho thấy đường phù hợp theo Công suất đỉnh
Hình ảnh dưới đây thể hiện sự phù hợp của dòng theo Phạm vi
Mời các bạn tải sách bài tập và xem lô đề để hiểu rõ hơn
Đọc thêm. Cách thực hiện hồi quy tuyến tính trong Excel [4 cách đơn giản]
phần thực hành
Ở đây, tôi cung cấp cho bạn bộ dữ liệu của bài viết này để bạn có thể tự mình phân tích hồi quy tuyến tính bội
Sự kết luận
Có thể nói, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách thực hiện phân tích hồi quy bội trong Excel và đó là mô tả ngắn gọn về các tham số. Nếu bạn có bất kỳ ý tưởng hoặc phản hồi nào về bài viết này, vui lòng chia sẻ chúng trong hộp bình luận. Điều này sẽ giúp tôi làm phong phú các bài viết sắp tới của mình