Excel -Tutorial: Wie man Regressionsstatistiken in Excel durchführt

Einführung


Das Verständnis der Regressionsstatistiken ist essentiell für alle, die mit Datenanalyse und Vorhersage arbeiten. In diesem Tutorial werden wir untersuchen, wie eine Regressionsanalyse in Excel durchgeführt werden kann, ein leistungsstarkes Tool, das weit verbreitet für statistische und mathematische Berechnungen verwendet wird. Am Ende dieses Tutorials haben Sie eine solide Basis in der Regressionsanalyse und in der Lage sein, es sicher auf Ihre eigenen Datensätze anzuwenden.


Die zentralen Thesen


  • Regressionsstatistiken sind für die Datenanalyse und Vorhersage von wesentlicher Bedeutung.
  • Excel ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das für die Regressionsanalyse weit verbreitet ist.
  • Die ordnungsgemäße Organisation und Formatierung von Daten ist für die Regressionsanalyse in Excel von entscheidender Bedeutung.
  • Das Verständnis und die Interpretation der Regressionsausgabe ist für die Analyse wichtig.
  • Die Verwendung von Regressionsgleichungen für Vorhersagen und die Bewertung ihrer Genauigkeit ist eine wertvolle Anwendung der Regressionsanalyse in Excel.


Einrichten der Daten


Bevor Sie eine Regressionsanalyse in Excel durchführen können, ist es entscheidend, Ihre Daten ordnungsgemäß zu organisieren und sicherzustellen, dass sie für die Analyse korrekt formatiert sind.

A. organisieren die Daten in Excel

Öffnen Sie zunächst eine neue Excel -Tabelle und geben Sie Ihre Daten in die Spalten ein. Die unabhängige Variable (x) sollte in einer Spalte und die abhängige Variable (y) in einer anderen sein. Es ist wichtig, dass Ihre Daten eindeutig organisiert und gekennzeichnet sind, um Verwirrung während der Analyse zu vermeiden.

B. Sicherstellen, dass die Daten für die Regressionsanalyse ordnungsgemäß formatiert sind

Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten für die Regressionsanalyse ordnungsgemäß formatiert sind. Dies beinhaltet die Überprüfung nach fehlenden Werten, Ausreißern oder Fehlern in den Daten sowie die Bekämpfung dieser vor der Analyse. Darüber hinaus ist es wichtig sicherzustellen, dass sich Ihre Daten in einem numerischen Format befinden, da das Regressionstool von Excel numerische Daten für eine genaue Analyse erfordert.


Verwenden des Regressionstools


Wenn es darum geht, Regressionsstatistiken in Excel durchzuführen, ist das Regressionstool eine wesentliche Funktion, mit der Sie die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen analysieren können. So können Sie auf dieses Tool zugreifen und nutzen, um eine Regressionsanalyse in Excel durchzuführen.

A. Zugriff auf das Regressionstool in Excel

Um auf das Regressionstool in Excel zuzugreifen, müssen Sie zuerst Ihre Excel -Tabelle öffnen und zur Registerkarte "Daten" auf dem Band navigieren. Klicken Sie von dort aus auf die Option "Datenanalyse", die ein Dialogfeld mit verschiedenen statistischen Tools öffnet. Suchen Sie nach der Liste der verfügbaren Optionen und wählen Sie "Regression" aus und klicken Sie auf "OK", um fortzufahren.

B. Auswählen der Eingangs- und Ausgangsvariablen

Sobald Sie auf das Regressionstool zugegriffen haben, besteht der nächste Schritt darin, die Eingangs- und Ausgangsvariablen für Ihre Regressionsanalyse anzugeben. Im Regressionsdialogfeld werden Sie aufgefordert, den Bereich Ihrer Eingabevariablen (unabhängig) und Ausgabe (abhängig) einzugeben. Dies beinhaltet die Auswahl der Datenspalten in Ihrer Tabelle, die den Variablen entsprechen, die Sie analysieren möchten. Sie können auch die Etiketten für Ihre variablen Bereiche einfügen, falls zutreffend.

Abschluss


Durch die Verwendung des Regressionstools in Excel können Sie leicht eine Regressionsanalyse durchführen, um wertvolle Einblicke in die Beziehung zwischen Variablen zu gewinnen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage statistischer Daten zu treffen.


Die Ergebnisse interpretieren


Nach einer Regressionsanalyse in Excel ist es wichtig, die Ergebnisse zu interpretieren, um die Beziehung zwischen den Variablen und der Bedeutung des Modells zu verstehen. Hier erfahren Sie, wie Sie die Regressionsausgabe interpretieren und die Bedeutung der Variablen analysieren:

A. die Regressionsausgabe verstehen
  • Regressionsstatistik:


    Die Regressionsausgabe liefert wesentliche Statistiken wie R-Quadrat, angepasstes R-Quadrat, Standardfehler und F-Statistik. Diese Statistiken helfen bei der Bewertung der Gesamtanpassung des Modells und seiner Vorhersagekraft.
  • Koeffizienten:


    Die Koeffiziententabelle zeigt die geschätzten Koeffizienten für jede unabhängige Variable zusammen mit ihren Standardfehlern, T-Statistiken und P-Werten. Diese Koeffizienten zeigen die Stärke und Richtung der Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen an.
  • Restanalyse:


    Die Untersuchung der Residuen (die Unterschiede zwischen den beobachteten und vorhergesagten Werten) sind entscheidend für die Überprüfung der Annahmen des Regressionsmodells wie Normalität, Homoskedastizität und Unabhängigkeit von Fehlern.

B. Analyse der Signifikanz der Variablen
  • Signifikanzniveaus:


    Die mit den Koeffizienten assoziierten p-Werten geben die Signifikanz der Variablen an. Ein niedriger p-Wert (typischerweise weniger als 0,05) legt nahe, dass die Variable statistisch signifikant für die Vorhersage der abhängigen Variablen ist.
  • Koeffizienteninterpretation:


    Das Vorzeichen und die Größe der Koeffizienten liefern Einblicke in die Richtung und Stärke der Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen. Positive Koeffizienten weisen auf eine positive Beziehung hin, während negative Koeffizienten auf eine negative Beziehung hinweisen.
  • Vertrauensintervalle:


    Die Untersuchung der Konfidenzintervalle für die Koeffizienten hilft bei der Bestimmung des Wertebereichs, in dem die wahren Populationsparameter wahrscheinlich fallen.


Fehlerbehebung häufiges Problem


Bei der Durchführung von Regressionsstatistiken in Excel ist es wichtig, dass sich häufig während der Analyse auftreten können. Zwei der häufigsten Probleme sind Multikollinearität und Ausreißer/einflussreiche Punkte. Hier erfahren Sie, wie Sie sie ansprechen:

A. Umgang mit Multikollinearität
  • Überprüfen Sie die hohe Korrelation zwischen unabhängigen Variablen


    Einer der ersten Schritte im Umgang mit Multikollinearität besteht darin, eine hohe Korrelation zwischen unabhängigen Variablen zu überprüfen. Verwenden Sie die Korrelationsfunktion in Excel, um alle Variablen zu identifizieren, die stark miteinander korreliert sind. Wenn eine Multikollinearität nachgewiesen wird, sollten Sie eine der Variablen aus der Analyse entfernen oder zu einer einzigen Variablen kombinieren.

  • Verwenden Sie den Varianzinflationsfaktor (VIF)


    Berechnen Sie den Varianzinflationsfaktor (VIF) für jede unabhängige Variable, um den Schweregrad der Multikollinearität zu quantifizieren. Ein VIF -Wert von mehr als 10 zeigt an, dass eine Multikollinearität ein Problem sein kann. In diesem Fall sollten Sie die Variable mit dem höchsten VIF aus der Analyse entfernen.


B. Ausreißer und einflussreiche Punkte angehen
  • Identifizieren Sie Ausreißer und einflussreiche Punkte


    Verwenden Sie Streudiagramme und Restplots, um Ausreißer und einflussreiche Punkte in den Daten visuell zu identifizieren. In Excel können Sie diese Diagramme erstellen, indem Sie Ihrem Streudiagramm eine Trendlinie hinzufügen und die Residuen untersuchen (den vertikalen Abstand zwischen den Datenpunkten und der Trendlinie).

  • Betrachten Sie die Auswirkungen von Ausreißer und einflussreichen Punkten


    Bewerten Sie die Auswirkungen von Ausreißern und einflussreichen Punkten auf die Regressionsanalyse. Bestimmen Sie, ob sie die Ergebnisse signifikant beeinflussen, und ziehen Sie in Betracht, sie aus der Analyse zu entfernen, wenn sie eine unverhältnismäßige Auswirkung haben.



Verwenden der Regression zur Vorhersage


Die Regressionsanalyse ist ein wertvolles Instrument, um Vorhersagen auf der Grundlage historischer Daten zu erstellen. In diesem Kapitel werden wir untersuchen, wie Regressionsgleichungen für Vorhersagen verwendet werden und die Genauigkeit dieser Vorhersagen bewertet werden.

A. Verwendung von Regressionsgleichungen für Vorhersagen

Regressionsgleichungen können verwendet werden, um den Wert einer abhängigen Variablen auf der Grundlage der Werte einer oder mehrerer unabhängiger Variablen vorherzusagen. In Excel können Sie einfach eine Regressionsgleichung mit den integrierten Funktionen wie Linest oder mit dem Data Analysis ToolPack erstellen.

Schritte zur Verwendung von Regressionsgleichungen für Vorhersagen:


  • Organisieren Sie Ihre Daten in Excel, wobei die abhängige Variable in einer Spalte und die unabhängigen Variablen (en) in anderen Spalten sind.
  • Verwenden Sie die Linest -Funktion, um die Regressionsgleichung zu generieren, oder die Datenanalyse -Toolpack, um eine Regressionsanalyse durchzuführen.
  • Sobald Sie die Regressionsgleichung haben, können Sie neue Werte für die unabhängigen Variablen eingeben, um den Wert der abhängigen Variablen vorherzusagen.

B. Bewertung der Genauigkeit von Vorhersagen

Es ist wichtig, die Genauigkeit von Vorhersagen zu bewerten, die anhand der Regressionsanalyse getroffen wurden. Excel liefert verschiedene statistische Maßnahmen zur Bewertung der Genauigkeit von Vorhersagen wie R-Quadrat, Standardfehler und P-Werten.

Methoden zur Bewertung der Genauigkeit von Vorhersagen:


  • Berechnen Sie den Wert R-Quadrat, um den Anteil der Varianz in der abhängigen Variablen zu bestimmen, die aus den unabhängigen Variablen (en) vorhersehbar ist.
  • Untersuchen Sie den Standardfehler, um die Genauigkeit der Vorhersagen der Regressionsgleichung zu bewerten.
  • Betrachten Sie die p-Werte der Regressionskoeffizienten, um die Signifikanz der unabhängigen Variablen bei der Vorhersage der abhängigen Variablen zu bestimmen.


Abschluss


Regressionsstatistiken in Excel Spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Analyse und Interpretation von Daten, was es zu einem wesentlichen Tool für jeden datengesteuerten Fachmann macht. Durch das Verständnis der Bedeutung der Regressionsanalyse können Sie auf der Grundlage Ihrer Daten fundierte Entscheidungen und Vorhersagen treffen. Ich ermutige Sie, in Excel weitere Anwendungen von Regressionsstatistiken zu praktizieren und zu untersuchen, um Ihre Datenanalysefähigkeiten zu verbessern und genauere und aufschlussreichere Ergebnisse zu erzielen.

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