Ռեպրեսիաների վերլուծությունը վիճակագրական հետազոտության առավել պահանջված մեթոդներից մեկն է: Դրանով դուք կարող եք սահմանել անկախ փոփոխականների ազդեցության աստիճանը կախված փոփոխականի վրա: Microsoft Excel- ը գործիքներ ունի վերլուծության այս տեսակի կատարման համար: Տեսնենք, թե ինչ են դրանք եւ ինչպես օգտագործել դրանք:
Միացման վերլուծության փաթեթ
Սակայն, ռեգրեսիայի վերլուծության համար թույլատրելի գործառույթ օգտագործելու համար, նախեւառաջ, պետք է ակտիվացնել վերլուծության փաթեթը: Միայն դրանից հետո այս կարգի համար անհրաժեշտ գործիքները կհայտնվեն Excel ժապավենում:
- Տեղափոխեք էջանիշ «Ֆայլ».
- Գնալ բաժին "Ընտրանքներ".
- Excel- ի ընտրանքների պատուհանը բացվում է: Գնացեք բաժանորդագրություն Հավելվածներ.
- Պատուհանների ներքեւի մասում բացվում է անջատիչը բլոկում «Կառավարում» պաշտոնում Excel- ի հավելվածներեթե դա այլ դիրքորոշում է: Մենք սեղմեք կոճակը «Գնալ».
- Excel- ի հավելվածների պատուհանը բացվում է: Նյութի մոտ մի թիզ դրեք «Վերլուծական փաթեթ». Սեղմեք «OK» կոճակը:
Այժմ, երբ գնում ենք էջանիշ «Տվյալների», գործիքի բլոկի վրա ժապավենը «Վերլուծություն» մենք կտեսնենք նոր կոճակ - "Տվյալների վերլուծություն".
Ռեգրեսիայի վերլուծության տեսակները
Կա ռեգրեսիայի մի քանի տեսակներ.
- parabolic;
- իշխանություն;
- լոգարիթմական;
- exponential;
- ցուցիչ;
- հիպերբոլիկ;
- գծային ռեգրեսիա:
Մենք կխոսենք Excel- ում ռեգրեսիայի վերլուծության վերջին տեսակի իրականացման մասին:
Գծային ռեգրեսիան Excel- ում
Ստորեւ բերված է որպես օրինակ, ներկայացված է սեղան, որը ցույց է տալիս դրսի օդի ջերմաստիճանի միջին օրական քանակը եւ համապատասխան աշխատանքային օրվա համար խանութների գնորդների թիվը: Եկեք պարզենք ռեգրեսիոն վերլուծության օգնությամբ, թե ինչպես օդի ջերմաստիճանի պայմաններում եղանակային պայմանները կարող են ազդել առեւտրային հաստատության հաճախման վրա:
Գծային տիպի ընդհանուր ռեգրեսիոն հավասարումը հետեւյալն է.Y = a0 + a1x1 + ... + akhk. Այս բանաձեւում Յ նշանակում է փոփոխական, գործոնների ազդեցությունը, որի վրա մենք փորձում ենք ուսումնասիրել: Մեր դեպքում դա գնորդների թիվն է: Իմաստը x - դրանք տարբեր գործոններ են, որոնք ազդում են փոփոխականի վրա: Պարամետրեր ա ռեգրեսիոն գործակիցներ են: Այսինքն, որոշում են որոշակի գործոնի նշանակությունը: Ինդեքս k նշանակում է այս բոլոր գործոնների ընդհանուր թիվը:
- Սեղմեք կոճակը "Տվյալների վերլուծություն". Այն տեղադրված է ներդիրում: «Տուն» գործիքների բլոկում «Վերլուծություն».
- Փոքր պատուհան է բացվում: Այնտեղ ընտրեք նյութը «Ռեգրեսիա». Մենք սեղմեք կոճակը "OK".
- Ռեգրեսիայի կարգավորումների պատուհանը բացվում է: Դրա մեջ պահանջվող դաշտերն են "Մուտքային միջակայք Y" եւ "Ներածման միջանկյալ X". Բոլոր այլ պարամետրերը կարող են մնալ որպես լռելյայն:
Դաշտում "Մուտքային միջակայք Y" մենք նշում ենք բջիջների տեսակների հասցեն, որտեղ փոփոխական տվյալները գտնվում են, գործոնների ազդեցությունը, որի վրա մենք փորձում ենք ստեղծել: Մեր դեպքում, դրանք բջիջները կլինեն «Գնորդների թիվ» սյունակում: Հասցեը կարող է ձեռքով մուտքագրվել ստեղնաշարի կամ պարզապես կարող եք ընտրել ցանկալի սյունակը: Վերջին տարբերակն ավելի հեշտ է եւ ավելի հարմար:
Դաշտում "Ներածման միջանկյալ X" մուտքագրեք բջիջների տիրույթը, որտեղ գտնվում է այն գործոնի տվյալները, որի ազդեցությունը, որը մենք ցանկանում ենք սահմանել, տեղակայված է: Ինչպես նշվեց վերեւում, մենք պետք է որոշենք ջերմաստիճանի ազդեցությունը խանութում հաճախորդների քանակի վրա, ուստի մուտքագրեք «Ջերմաստիճանի» սյունակում գտնվող բջիջները: Դա կարելի է անել այնպես, ինչպես «Գնորդների թիվը» դաշտում:
Այլ պարամետրերի օգնությամբ դուք կարող եք ստեղծել պիտակներ, հավասարակշռության մակարդակ, անընդհատ զրոյականություն, նորմալ հավանականության գրաֆիկի ցուցադրում եւ կատարում այլ գործողություններ: Սակայն, շատ դեպքերում, այս պարամետրերը պետք չէ փոխել: Միակ բանը, որ պետք է ուշադրություն դարձնել, արտադրանքի պարամետրերն են: Լռելյայնորեն, վերլուծության արդյունքներն արտացոլվում են մեկ այլ թերթի վրա, բայց փոխարկիչի վերադասավորմամբ դուք կարող եք սահմանել արտադրանքը նշված տիրույթում, նույն թերթիկում, որտեղ առկա է սկզբնական տվյալների սեղան կամ առանձին գիրք, այսինքն, նոր ֆայլում:
Բոլոր պարամետրերը սահմանվելուց հետո սեղմեք կոճակը: "OK".
Վերլուծության արդյունքների վերլուծություն
Ռեգրեսիայի վերլուծության արդյունքները ցուցադրվում են սեղանի մեջ, պարամետրերում նշված վայրում:
Հիմնական ցուցանիշներից մեկն է R-squared. Այն ցույց է տալիս մոդելի որակը: Մեր դեպքում այդ հարաբերակցությունը կազմում է 0.705 կամ մոտ 70.5%: Սա որակի ընդունելի մակարդակ է: 0.5-ից պակաս կախվածությունը վատ է:
Մեկ այլ կարեւոր ցուցանիշ է գտնվում գծի խաչմերուկում գտնվող խցում: "Յ-խաչմերուկ" եւ սյունակ Խաղադրույքներ. Այն ցույց է տալիս, թե ինչ արժեք կլինի Y- ում, եւ մեր դեպքում սա գնորդների թիվն է, մյուս բոլոր գործոնները `զրոյի: Այս աղյուսակում այս արժեքը 58.04 է:
Գծի խաչմերուկում արժեքը "Variable X1" եւ Խաղադրույքներ ցույց է տալիս Y- ի X- ի կախվածությունը: Մեր դեպքում, սա խանութի հաճախորդների քանակի կախվածության աստիճանից է ջերմաստիճանում: 1.31 գործակիցը համարվում է ազդեցության բավական բարձր ցուցանիշ:
Ինչպես տեսնում եք, Microsoft Excel- ը շատ հեշտ է ստեղծել ռեգրեսիոն վերլուծության սեղան: Սակայն, միայն վերապատրաստված մարդը կարող է աշխատել արտադրանքի տվյալների հետ եւ հասկանալ դրանց էությունը:
