Excel -Tutorial: Wie man eine einfache lineare Regression in Excel durchführt

Einführung


Lineare Regression ist eine statistische Methode, mit der die Beziehung zwischen zwei Variablen analysiert wird, wobei eine Variable verwendet wird, um die andere vorherzusagen. es ist ein entscheidendes Instrument zur Datenanalyse und Vorhersage In verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Wirtschaft und Wissenschaft. Eine der einfachsten Möglichkeiten, eine einfache lineare Regressionsanalyse durchzuführen Microsoft Excel. Excel bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle und eine breite Palette von Funktionen, die es für jeden, statistische Analysen durchzuführen, auch ohne Hintergrund in der Programmierung oder Statistik bequem.


Die zentralen Thesen


  • Lineare Regression ist ein entscheidendes Instrument für die Datenanalyse und Vorhersage in verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Wirtschaft und Wissenschaft.
  • Microsoft Excel bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle und eine breite Palette von Funktionen, die es für jeden, statistische Analysen durchzuführen, auch ohne Hintergrund in der Programmierung oder Statistik bequem.
  • Die korrekte Eingabe und Organisation von Daten ist für eine genaue Regressionsanalyse in Excel von entscheidender Bedeutung.
  • Das Verständnis der Bedeutung jeder Variablen in der Regressionsanalyse ist wichtig für die Interpretation der Ergebnisse.
  • Die Visualisierung der Ergebnisse einer Regressionsanalyse kann dazu beitragen, die Beziehung zwischen den Variablen und der Genauigkeit der Vorhersage zu verstehen.


Die Daten verstehen


Vor der Durchführung einer einfachen linearen Regression in Excel ist es wichtig, die verwendeten Daten zu verstehen. Dies schließt das Eingeben der Daten in Excel und das organisierte und korrekte organisierte und formatierte Eingang.

A. Eingabe der Daten in Excel
  • Öffnen Sie ein neues Excel -Arbeitsbuch und geben Sie die unabhängigen variablen Daten in eine Spalte und die abhängigen variablen Daten in einer anderen Spalte ein.
  • Beschriften Sie die Spalten, um klar anzugeben, welche Variable jede Spalte darstellt.
  • Stellen Sie sicher, dass in den Spalten keine leeren Zellen oder fremden Daten vorhanden sind.

B. Sicherstellen, dass die Daten organisiert und korrekt formatiert werden
  • Überprüfen Sie, ob sich die Daten in einem klaren und verständlichen Format befinden, wobei jede Variable in ihrer eigenen Spalte.
  • Stellen Sie sicher, dass sich die Daten in einem konsistenten Format wie numerischen Werten oder Daten befinden, abhängig von der Art der Variablen.
  • Verwenden Sie für jede Spalte geeignete Beschriftungen oder Header, um die Daten einfacher zu interpretieren und die Regressionsanalyse auszuführen.


Einrichten der Regressionsanalyse


Bevor Sie eine einfache lineare Regression in Excel durchführen können, müssen Sie das Tool zur Regressionsanalyse einrichten. Hier erfahren Sie, wie es geht:

A. Navigieren Sie in Excel zum Datenanalyse -Toolpak

Öffnen Sie zunächst Ihre Excel -Tabelle und navigieren Sie zur Registerkarte "Daten". Suchen Sie nach dem Toolpak "Datenanalyse" in der Analysegruppe. Wenn Sie diese Option nicht sehen, müssen Sie möglicherweise zuerst die Datenanalyse-Toolpak aktivieren, indem Sie auf "Datei" und "Optionen" klicken, gefolgt von "Add-Ins". Wählen Sie von dort "Analyse Toolpak" und klicken Sie auf "Go", überprüfen Sie das Feld "Datenanalyse Toolpak" und klicken Sie auf "OK".

B. Auswählen der "Regression" aus der Liste der Analyse -Tools

Sobald der Datenanalyse -Toolpak aktiviert ist, kehren Sie zurück zur Registerkarte "Daten" und klicken Sie auf "Datenanalyse". Ein Fenster wird mit einer Liste von Analysetools angezeigt. Wählen Sie aus dieser Liste "Regression" und klicken Sie auf "OK", um fortzufahren.


Eingabe der Regressionsvariablen


Bei der Durchführung einer einfachen linearen Regressionsanalyse in Excel ist es wichtig, die entsprechenden Eingangs- und Ausgangsvariablen für die Analyse auszuwählen. Hier sind die Schritte, um die Regressionsvariablen einzugeben:

A. Auswählen der Eingangs- und Ausgangsvariablen für die Regressionsanalyse
  • Öffnen Sie die Excel -Tabelle mit den Daten, die Sie analysieren möchten.
  • Wählen Sie für die Regressionsanalyse die Eingabevariable (unabhängige Variable) und die Ausgangsvariable (abhängige Variable). Wenn Sie beispielsweise die Beziehung zwischen Umsatz- und Werbeausgaben analysieren, wären der Umsatz die Ausgangsvariable und die Werbeausgaben würden die Eingabevariable sind.
  • Stellen Sie sicher, dass die Eingangs- und Ausgangsvariablen zur einfachen Analyse in separaten Spalten in der Tabelle enthalten sind.

B. Verständnis der Bedeutung jeder Variablen in der Analyse
  • Es ist wichtig, die Bedeutung jeder Variablen in der Regressionsanalyse zu verstehen. Die Eingangsvariable ist die Variable, von der angenommen wird, dass sie einen Einfluss auf die Ausgangsvariable hat, während die Ausgangsvariable die Variable ist, die durch die Eingangsvariable beeinflusst wird.
  • Durch die Auswahl der entsprechenden Eingangs- und Ausgangsvariablen können Sie die Beziehung zwischen den beiden Variablen analysieren und bestimmen, inwieweit die Eingangsvariable die Ausgangsvariable beeinflusst.
  • Das Verständnis der Bedeutung jeder Variablen ist entscheidend, um die Ergebnisse der Regressionsanalyse genau zu interpretieren und sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen.


Ausführen der Regressionsanalyse


Sobald Sie Ihre Daten in Excel eingegeben und die unabhängigen und abhängigen Variablen identifiziert haben, können Sie die Regressionsanalyse ausführen. Befolgen Sie die folgenden Schritte, um eine einfache lineare Regression in Excel auszuführen.

A. Die Regressionsausgabe in Excel interpretieren

Nach dem Ausführen der Regressionsanalyse bietet Excel Ihnen eine Regressionsausgabe, die verschiedene Metriken und Informationen enthält. Es ist wichtig zu verstehen, wie diese Ausgabe interpretiert werden kann, um aus Ihrer Analyse aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen.

1. Koeffizienten


Die Koeffizienten in der Regressionsausgabe repräsentieren die Steigung und den Abschnitt der Regressionslinie. Der Koeffizient der unabhängigen Variablen gibt die Änderung der abhängigen Variablen für eine Änderung der unabhängigen Variablen in einer Einheit an.

2. R-Quadratwert


Der R-Quadrat-Wert, der auch als Bestimmungskoeffizient bezeichnet wird, misst den Anteil der Varianz in der abhängigen Variablen, die aus der unabhängigen Variablen vorhersehbar ist. Ein höherer R-Quadrat-Wert zeigt eine bessere Anpassung der Regressionslinie in die Daten an.

3. Signifikanzniveaus


Die Signifikanzniveaus, die häufig als P-Werte bezeichnet werden, zeigen die Wahrscheinlichkeit, die Daten zu beobachten, wenn die Nullhypothese ohne Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen wahr ist. Niedrigere P-Werte zeigen eine höhere Signifikanz der unabhängigen Variablen bei der Vorhersage der abhängigen Variablen an.

B. Verständnis der Koeffizienten, des R-Quadrat-Werts und der Signifikanzniveaus

Das Verständnis der Koeffizienten, des R-Quadrat-Werts und der Signifikanzniveaus ist entscheidend für die Interpretation der Ergebnisse einer Regressionsanalyse. Diese Metriken bieten wertvolle Einblicke in die Beziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen und der allgemeinen Güte der Anpassung des Regressionsmodells.


Visualisieren der Ergebnisse


Nachdem eine einfache lineare Regressionsanalyse in Excel durchgeführt wurde, ist es wichtig, die Ergebnisse zu visualisieren, um die Beziehung zwischen den Variablen besser zu verstehen. Hier sind die Schritte zur Visualisierung der Ergebnisse:

  • Erstellen eines Streudiagramms der Datenpunkte

    Vor dem Hinzufügen einer Regressionslinie ist es wichtig, ein Streudiagramm zu erstellen, um festzustellen, wie die Datenpunkte verteilt werden. Dies hilft bei der Identifizierung von Mustern oder Trends in den Daten.

  • Hinzufügen der Regressionslinie zum Streudiagramm zur Visualisierung

    Sobald das Streudiagramm erstellt wurde, besteht der nächste Schritt darin, die Regressionslinie zur Handlung hinzuzufügen. Diese Zeile stellt die am besten geeignete Zeile für die Datenpunkte dar und ermöglicht die Visualisierung der Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen.



Abschluss


Wenn wir dieses Tutorial abschließen, werden wir schnell die Schritte für die Durchführung einer einfachen linearen Regression in Excel zusammenfassen. Organisieren Sie zunächst Ihre Daten in Spalten und verwenden Sie dann das Tool "Datenanalyse", um die Regressionsanalyse auszuführen. Interpretieren Sie als nächstes die Ausgabe, um die Beziehung zwischen den Variablen zu verstehen. Verwenden Sie schließlich die Regressionsgleichung, um Vorhersagen zu treffen.

Diese Fähigkeit zu beherrschen ist essentiell Für die Datenanalyse in verschiedenen Branchen. Unabhängig davon, ob Sie in Finanzen, Marketing oder Gesundheitsversorgung arbeiten, können Sie verstehen, wie Sie eine einfache lineare Regression in Excel durchführen können, wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten und fundierte Entscheidungen. Üben Sie also weiter und erforschen Sie verschiedene Szenarien, um Ihre Fähigkeiten zur Datenanalyse zu verbessern!

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