Excel -Tutorial: So machen Sie in Excel mehrere lineare Regressionen

Einführung


Mehrere lineare Regression ist eine statistische Technik, mit der die Beziehung zwischen zwei oder mehr unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen untersucht wird. Es wird häufig in Wirtschaft, Wirtschaft und Sozialwissenschaften verwendet, um Ergebnisse auf der Grundlage mehrerer Eingabevariablen vorherzusagen. Durchführung mehrerer linearer Regression in Excel ist wichtig für Analysten, Forscher und Studenten, da es ein bequemes und vertrautes Instrument zur Datenanalyse und -modellierung bietet.


Die zentralen Thesen


  • Die multiple lineare Regression untersucht die Beziehung zwischen mehreren unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen.
  • Die Durchführung mehrerer linearer Regression in Excel ist für die Datenanalyse und -modellierung in verschiedenen Bereichen wichtig.
  • Die Organisation und Identifizierung der Variablen in den Daten ist für die Einrichtung der Regressionsanalyse von entscheidender Bedeutung.
  • Das Interpretieren der Regressionsausgabe und des Verständnisses von Koeffizienten und P-Werten ist für fundierte Entscheidungen von wesentlicher Bedeutung.
  • Für die Gültigkeit der Regressionsanalyse ist Testen von Annahmen wie Multikollinearität und Normalität von Residuen erforderlich.


Die Daten verstehen


Bevor Sie sich mit einer mehrfachen linearen Regressionsanalyse befassen, ist es wichtig, zuerst die Daten zu verstehen und sicherzustellen, dass sie in Excel ordnungsgemäß organisiert sind. Darüber hinaus ist die Identifizierung der abhängigen und unabhängigen Variablen für die genaue Durchführung der Analyse von wesentlicher Bedeutung.

A. organisieren die Daten in Excel

Bei der Arbeit mit Daten in Excel ist es wichtig, sie auf klare und strukturierte Weise zu organisieren. Jede Variable sollte in einer separaten Spalte dargestellt werden, und jede Beobachtung sollte in einer separaten Zeile stattfinden. Dies erleichtert es, die Regressionsanalyse durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren.

B. Identifizierung der abhängigen und unabhängigen Variablen

Vor der Durchführung einer mehrfachen linearen Regression ist es wichtig zu bestimmen, welche Variablen abhängig und unabhängig sind. Die abhängige Variable ist das Ergebnis- oder Antwortvariable, während die unabhängigen Variablen die Prädiktoren sind. Es ist entscheidend, diese Variablen korrekt zu identifizieren, um die Beziehungen zwischen ihnen genau zu analysieren.


Einrichten der Regressionsanalyse


Bei der Durchführung einer mehrfachen linearen Regressionsanalyse in Excel ist es wichtig, die Analyse korrekt einzurichten, um genaue Ergebnisse zu gewährleisten. Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie es geht:

A. Navigieren zum Datenanalyse -Tool
  • Öffnen Sie zunächst Ihre Excel -Tabelle und navigieren Sie im oberen Menü zur Registerkarte "Daten".
  • Suchen Sie anschließend nach und klicken Sie auf die Option „Datenanalyse“. Wenn Sie diese Option nicht sehen, müssen Sie möglicherweise das Data Analysis ToolPak Add-In aktivieren.
  • Um das Datenanalyse-Toolpak zu aktivieren, wechseln Sie zur Registerkarte "Datei", wählen Sie "Optionen" und klicken Sie auf "Add-Ins". Von dort aus können Sie "Excel Add-Ins" auswählen und auf "Go" klicken. Aktivieren Sie das Feld "Analyse Toolpak" und klicken Sie auf "OK", um es zu aktivieren.
  • Sobald der Datenanalyse -Toolpak aktiviert ist, sollten Sie die Option „Datenanalyse“ unter der Registerkarte "Daten" sehen.

B. Auswählen der entsprechenden Option für Regressionsanalyse
  • Nachdem Sie auf die Option „Datenanalyse“ geklickt haben, wird ein Fenster mit einer Liste von Analysetools angezeigt. Suchen Sie nach "Regression" aus der Liste und wählen Sie dann auf "OK".
  • Im angezeigten Regressionsdialogfeld müssen Sie die Eingabefelder mit den entsprechenden Daten für die Regressionsanalyse ausfüllen.
  • Geben Sie für Ihre Regressionsanalyse den „y -Bereich“ (abhängige Variable) und „x -Bereich“ (unabhängige Variablen) ein. Sie können dies tun, indem Sie entweder die Zellbereiche manuell eingeben oder die Zellen direkt in Ihrer Tabelle auswählen.
  • Wenn Sie Beschriftungen für Ihre Daten haben, überprüfen Sie das mit „Beschriftungen“ bezeichnete Kontrollkästchen, um anzuzeigen, dass Ihr Datenbereich Spaltenkopfzeile enthält.
  • Wählen Sie, wo die Ausgabe der Regressionsanalyse angezeigt werden soll, entweder in einem neuen Arbeitsblatt oder in einem bestimmten Ort im aktuellen Arbeitsblatt.
  • Klicken Sie nach dem Ausfüllen aller erforderlichen Felder auf "OK", um die Regressionsanalyse auszuführen.


Daten eingeben


Vor der Durchführung einer multiplen linearen Regressionsanalyse in Excel ist es wichtig, die Daten ordnungsgemäß einzugeben. Dies beinhaltet die Eingabe der abhängigen variablen Daten und der unabhängigen variablen Daten.

A. Eingeben der abhängigen Variablendaten

Die abhängige Variable, die auch als Ergebnisvariable bezeichnet wird, sollte in eine einzelne Spalte in Excel eingegeben werden. Jede Zeile sollte eine andere Beobachtungs- oder Datenpunkt darstellen. Wenn beispielsweise die abhängige Variable "Verkäufe" ist, würde jede Zeile die Verkaufszahlen für einen bestimmten Zeitraum oder ein bestimmtes Produkt enthalten.

B. Eingabe der unabhängigen variablen Daten

Die unabhängigen Variablen, auch als Prädiktorvariablen bezeichnet, sollten in separaten Spalten in Excel eingegeben werden. Jede unabhängige Variable sollte eine eigene Spalte haben, wobei jede Zeile einer anderen Beobachtung entspricht. Wenn beispielsweise die unabhängigen Variablen "Werbeausgaben" und "Preis" sind, hätte jeder eine eigene Spalte mit den jeweiligen Daten, die in jeder Zeile eingegeben wurden.

Sobald die Daten ordnungsgemäß in Excel eingegeben wurden, können Sie mit der Durchführung der multiplen linearen Regressionsanalyse fortfahren.


Die Ergebnisse interpretieren


Sobald Sie die multiple lineare Regression in Excel durchgeführt haben, ist es wichtig, die Ergebnisse effektiv zu interpretieren. Dies wird Ihnen helfen, die Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen zu verstehen.

A. Analyse der Regressionsausgabe
  • Beginnen Sie mit der Untersuchung der Regressionsausgangstabelle, die typischerweise die Koeffizienten, Standardfehler, T-Statistik, P-Werte und R-Quadrate-Wert enthält.
  • Suchen Sie nach dem Abschnitt "Koeffizienten", um den Einfluss jeder unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable zu analysieren. Die Koeffizienten repräsentieren die Änderung der abhängigen Variablen für eine Ein-Einheiten-Änderung der unabhängigen Variablen, wobei alle anderen Variablen konstant gehalten werden.
  • Achten Sie auf den Wert "R-Squared", der den Prozentsatz der Variation der abhängigen Variablen angibt, die durch die unabhängigen Variablen erklärt wird. Ein höherer R-Quadrat-Wert zeigt eine bessere Anpassung des Modells an.

B. die Koeffizienten und P-Werte verstehen
  • Konzentrieren Sie sich auf die P-Werte, die dem Koeffizienten jeder unabhängigen Variablen zugeordnet sind. Der p-Wert zeigt die statistische Signifikanz der Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen an. Im Allgemeinen legt ein P-Wert von weniger als 0,05 nahe, dass die unabhängige Variable statistisch signifikant ist.
  • Interpretieren Sie das Vorzeichen und die Größe der Koeffizienten, um die Richtung und Stärke der Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen zu verstehen. Ein positiver Koeffizient zeigt eine positive Beziehung an, während ein negativer Koeffizient auf eine negative Beziehung hinweist.
  • Betrachten Sie den Standardfehler und die T-Statistik, um die Zuverlässigkeit der Koeffizienten zu bewerten. Niedrigere Standardfehler und höhere T-Statistiken zeigen zuverlässigere Koeffizienten an.


Testen der Annahmen


Bei der Durchführung einer mehrfachen linearen Regression in Excel ist es wichtig, bestimmte Annahmen zu testen, um die Gültigkeit der Ergebnisse sicherzustellen. Zwei wichtige Annahmen, die bewertet werden müssen, sind Multikollinearität und die Normalität von Residuen.

A. Überprüfung auf Multikollinearität

Multikollinearität tritt auf, wenn zwei oder mehr Prädiktorvariablen in einem multiplen Regressionsmodell stark miteinander korrelieren. Dies kann zu ungenauen Schätzungen der Koeffizienten führen und es schwierig machen, die individuellen Effekte jeder Prädiktorvariablen zu interpretieren.

Schritte zur Überprüfung der Multikollinearität:


  • Berechnen Sie die Korrelationsmatrix für die Prädiktorvariablen
  • Überprüfen Sie die Korrelationskoeffizienten, die in der Nähe von +1 oder -1 liegen
  • Verwenden Sie Varianzinflationsfaktoren (VIF), um die Schwere der Multikollinearität zu quantifizieren
  • Erwägen Sie bei Bedarf hochkorrelierte Prädiktorvariablen zu entfernen

B. Bewertung der Normalität von Residuen

Die Normalität von Residuen ist wichtig, da sie angibt, ob die Fehler im Modell normal verteilt sind. Wenn die Residuen nicht normal verteilt sind, kann dies die Genauigkeit der Konfidenzintervalle und Hypothesentests für die Regressionskoeffizienten beeinflussen.

Methoden zur Bewertung der Normalität von Residuen:


  • Erstellen Sie ein Histogramm der Residuen und überprüfen Sie visuell eine glockenförmige Kurve
  • Verwenden Sie ein normales Wahrscheinlichkeitsdiagramm, um die Verteilung der Residuen mit einer Normalverteilung zu vergleichen
  • Führen Sie formale statistische Tests wie den Shapiro-Wilk-Test durch, um festzustellen, ob die Residuen normal verteilt sind

Durch das Testen auf Multikollinearität und Bewertung der Normalität von Residuen können Sie sicherstellen, dass die Annahmen der multiplen linearen Regression erfüllt sind und Vertrauen in die Gültigkeit Ihrer Ergebnisse haben.


Abschluss


Durch folgen der Schritte In diesem Tutorial können Sie in Excel problemlos mehrere lineare Regressionen durchführen. Organisieren Sie zunächst Ihre Daten und stellen Sie sicher, dass sie sauber und fehlerfrei sind. Verwenden Sie dann das Data Analysis ToolPak, um die Regressionsanalyse auszuführen und die Ergebnisse zu interpretieren. Vergessen Sie nicht, nach statistischer Signifikanz und Anpassungsgüte zu überprüfen, um Ihr Modell zu validieren.

Gründliche Datenanalyse ist entscheidend Bei der Entscheidungsfindung, insbesondere in der heutigen datengetriebenen Welt. Durch die Verwendung von Tools wie mehreren linearen Regressionen in Excel können Sie wertvolle Erkenntnisse aufdecken und fundierte Geschäftsentscheidungen treffen, die auf zuverlässigen quantitativen Daten basieren. Es ist wichtig, die Macht der richtigen Datenanalyse niemals zu unterschätzen!

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