Tutoriel Excel: comment tracer la régression linéaire dans Excel

Introduction


La régression linéaire est une méthode statistique utilisée pour analyser la relation entre deux ou plusieurs variables. Il est couramment utilisé dans divers domaines tels que la finance, l'économie et la science pour prévoir les tendances et prendre des décisions basées sur les données. Tracer la régression linéaire dans Excel est une compétence précieuse pour quiconque travaille avec les données car il permet une représentation visuelle de la relation entre les variables, ce qui facilite l'interprétation et la communication des résultats.


Points clés à retenir


  • La régression linéaire est une méthode statistique utilisée pour analyser la relation entre les variables
  • Le traçage de la régression linéaire dans Excel permet une représentation visuelle de la relation entre les variables
  • La préparation des données est essentielle pour une analyse de régression linéaire précise
  • Le PAK de l'outils d'analyse de régression d'Excel est un outil précieux pour effectuer une régression linéaire
  • L'interprétation du terrain de régression est cruciale pour prendre des prédictions et des décisions


Comprendre la régression linéaire


La régression linéaire est une méthode statistique utilisée pour modéliser la relation entre deux variables, l'une étant indépendante et l'autre étant dépendante. Il est couramment utilisé pour faire des prédictions et comprendre la force de la relation entre les variables.

A. Définition et but de la régression linéaire

La régression linéaire est une technique de modélisation qui aide à comprendre la relation entre deux variables. Le but de la régression linéaire est de trouver la ligne droite la mieux ajustée qui représente la relation entre les variables indépendantes et dépendantes. Cette ligne peut être utilisée pour faire des prédictions et comprendre l'effet de la variable indépendante sur la variable dépendante.

B. Comment la régression linéaire est utilisée dans l'analyse et la prédiction des données

La régression linéaire est largement utilisée dans l'analyse des données pour comprendre la relation entre les variables. Il est utilisé pour prédire la valeur de la variable dépendante en fonction de la valeur de la variable indépendante. Dans l'analyse des données, la régression linéaire aide à comprendre la tendance et à faire des prévisions. Il est également utilisé dans divers domaines tels que la finance, l'économie et la science pour la modélisation prédictive et la prise de décision.


Préparation des données


Avant de tracer la régression linéaire dans Excel, il est important de s'assurer que les données sont organisées et adaptées à l'analyse. Voici quelques étapes clés à considérer:

A. Organiser les données dans Excel
  • Créez une nouvelle feuille de travail dans Excel et entrez les données que vous souhaitez analyser. Il est important d'avoir la variable indépendante (x) dans une colonne et la variable dépendante (y) dans un autre.
  • Étiquetez clairement chaque colonne pour éviter la confusion et facilitez la référence des données plus tard.
  • Assurez-vous qu'il n'y a pas de cellules vides ou de points de données manquants dans l'ensemble de données.

B. Assurer que les données conviennent à l'analyse de régression linéaire
  • Vérifiez une relation linéaire entre les deux variables en créant un tracé de dispersion des données. Si les points suivent grossièrement un schéma en ligne droite, il peut convenir à la régression linéaire.
  • Calculez le coefficient de corrélation pour mesurer la résistance et la direction de la relation entre les variables. Une valeur proche de 1 ou -1 indique une forte relation linéaire.
  • Considérez la nature des données et si un modèle linéaire est approprié pour l'analyse.

C. Supprimer les valeurs aberrantes ou les points de données non pertinents
  • Identifiez les valeurs aberrantes ou les points de données qui ne correspondent pas au modèle global des données. Ceux-ci peuvent fausser les résultats de l'analyse de régression linéaire.
  • Déterminez s'il existe des points de données qui ne sont pas pertinents pour l'analyse et supprimez-les si nécessaire.
  • Une fois les données nettoyées et organisées, elle est maintenant prête pour l'analyse de régression linéaire dans Excel.


Utilisation de l'outil d'analyse de régression d'Excel


Lorsqu'il s'agit d'analyser les données et de créer des représentations visuelles des relations, l'outil d'analyse de régression d'Excel peut être un outil puissant. Voici comment l'utiliser pour tracer la régression linéaire dans Excel.

A. Accéder à l'outil d'analyse des données PAK dans Excel
  • Étape 1: Ouvrez votre classeur Excel et accédez à l'onglet "Data".
  • Étape 2: Recherchez le bouton "Analyse des données" dans le groupe d'analyse. Si vous ne le voyez pas, vous devrez activer le complément ToolPak d'analyse des données.
  • Étape 3: Accédez à l'onglet "Fichier", cliquez sur "Options", puis sélectionnez "Add-Ins".
  • Étape 4: Dans la fenêtre "Add-Ins", sélectionnez "Excel Add-in" dans la case "Gérer", puis cliquez sur "Go".
  • Étape 5: Cochez la case "Analysis Toolpak" et cliquez sur "OK".

B. Sélection des options appropriées pour la régression linéaire
  • Étape 1: Avec le PAK de l'outil d'analyse des données activé, revenez à l'onglet "Data" et cliquez sur "Analyse des données".
  • Étape 2: Dans la boîte de dialogue "Analyse des données", sélectionnez "Régression" et cliquez sur "OK".
  • Étape 3: Dans la boîte de dialogue "Régression", entrez la plage d'entrée pour les variables X et Y de votre ensemble de données, ainsi que la plage de sortie où vous souhaitez que les résultats de régression apparaissent.
  • Étape 4: Cochez la case "Labels" si votre ensemble de données a des en-têtes de colonne, puis sélectionnez la "plage de sortie" où vous souhaitez que les résultats soient affichés.
  • Étape 5: Cliquez sur "OK" pour exécuter l'analyse de régression.

C. Interprétation des résultats de l'analyse de régression
  • Étape 1: Une fois l'analyse de régression terminée, Excel affichera les résultats dans la plage de sortie que vous avez spécifiée.
  • Étape 2: Les résultats comprendront l'équation de régression, les coefficients, l'erreur standard, la valeur R-Squared, etc.
  • Étape 3: Vous pouvez utiliser ces résultats pour comprendre la relation entre les variables de votre ensemble de données et créer un tracé de dispersion avec la ligne de régression pour représenter visuellement la régression linéaire.


Créer le complot de régression


Lorsque vous travaillez avec des données dans Excel, il peut être incroyablement utile de visualiser la relation entre les variables à l'aide d'un tracé de régression linéaire. Dans ce tutoriel, nous passerons par les étapes pour créer un tracé de régression dans Excel.

Ajout de l'équation de régression et de la valeur R-Squared au tracé


Après avoir généré un tracé de dispersion pour vos données, vous pouvez ajouter l'équation de régression et la valeur R-Squared au tracé pour fournir des informations importantes sur la relation entre les variables.

  • Étape 1: Cliquez sur le graphique de dispersion pour le sélectionner.
  • Étape 2: Accédez aux "outils de graphique" et sélectionnez "Disposition" dans le ruban.
  • Étape 3: Cliquez sur "Trendline" et choisissez "Plus d'options de tendance".
  • Étape 4: Cochez les cases pour "Afficher l'équation sur le graphique" et "Afficher la valeur R-Squared sur le graphique".

Personnalisation de l'intrigue pour le rendre clair et présentable


Il est important de personnaliser l'intrigue pour s'assurer qu'il est clair et présentable pour votre public.

  • Étape 1: Double-cliquez sur n'importe quel élément du tracé pour ouvrir le volet "format".
  • Étape 2: Utilisez les options du volet "Format" pour modifier les couleurs, les polices et autres aspects visuels de l'intrigue.
  • Étape 3: Envisagez d'ajouter un titre, des étiquettes d'axe et une légende pour rendre l'intrigue plus informative.

Ajout de lignes de tendance et d'intervalles de confiance à l'intrigue


En plus de la ligne de régression, vous pouvez également ajouter des lignes de tendance et des intervalles de confiance au tracé pour fournir des informations supplémentaires sur les données.

  • Étape 1: Cliquez sur le graphique de dispersion pour le sélectionner.
  • Étape 2: Accédez aux "outils de graphique" et sélectionnez "Disposition" dans le ruban.
  • Étape 3: Cliquez sur "Trendline" et choisissez le type de ligne de tendance que vous souhaitez ajouter.
  • Étape 4: Pour ajouter des intervalles de confiance, cliquez avec le bouton droit sur la série de données et sélectionnez «Ajouter une tendance». Ensuite, choisissez l'onglet "Options" et vérifiez l'équation d'affichage sur le graphique "et" Afficher la valeur R-Squared sur le graphique ".


Interpréter le complot de régression


Lors de l'utilisation de la régression linéaire dans Excel, il est crucial de pouvoir interpréter avec précision le complot de régression afin de gagner des informations et de prendre des décisions éclairées. Voici quelques aspects clés à considérer lors de l'interprétation de l'intrigue de régression:

A. Comprendre la relation entre les variables
  • PLAT DE SACHAGE:


    Le tracé de régression commence généralement par un diagramme de dispersion des points de données, montrant la relation entre les variables indépendantes et dépendantes. Cette visualisation aide à comprendre comment les variables sont liées les unes aux autres.
  • Trendline:


    La ligne de régression sur l'intrigue aide à comprendre visuellement la tendance globale des données et la relation entre les variables. Cela indique si la relation est positive ou négative.

B. Analyser la force et la direction de la relation
  • Valeur R-Squared:


    La valeur R au carré, affichée sur le tracé, fournit une mesure de la façon dont la variable indépendante prédit la variable dépendante. Une valeur R-Squared élevée indique une relation forte, tandis qu'une faible valeur suggère une relation faible.
  • Pente de la ligne:


    La pente de la ligne de régression indique la direction et la pente de la relation entre les variables. Une pente positive indique une relation positive, tandis qu'une pente négative indique une relation négative.

C. Utilisation de l'intrigue pour prendre des prédictions et des décisions
  • Prédictions:


    Le tracé de régression peut être utilisé pour faire des prédictions en entrant des valeurs pour la variable indépendante et en utilisant l'équation de régression afin de calculer la valeur attendue de la variable dépendante.
  • Les décisions:


    La compréhension de l'intrigue de régression aide à prendre des décisions éclairées liées aux variables analysées. Il donne un aperçu de la façon dont les changements dans la variable indépendante peuvent avoir un impact sur la variable dépendante et facilitent les processus décisionnels.


Conclusion


UN. Dans ce tutoriel, nous avons couvert les étapes clés impliquées dans le traçage de la régression linéaire dans Excel, de la préparation des données à la génération de la ligne de tendance et à l'analyse des résultats.

B. La maîtrise de cette compétence est cruciale pour toute personne impliquée dans l'analyse et la visualisation des données, car elle permet une compréhension plus approfondie de la relation entre les variables et la capacité de faire des prédictions éclairées en fonction des données.

C. Je vous encourage à pratiquer davantage et à explorer les capacités d'analyse des données d'Excel, car il existe de nombreux outils et techniques puissants qui peuvent considérablement améliorer votre capacité à tirer des informations de vos données.

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