Tutoriel Excel: comment tracer les résidus dans Excel

Introduction


En analyse statistique, résidus sont les différences entre les valeurs observées et prédites dans un modèle de régression. Ils sont cruciaux pour évaluer la précision du modèle et identifier tous les modèles ou tendances qui pourraient être manqués. L'une des meilleures façons d'analyser visuellement les résidus est par les tracer dans un graphique. Ce tutoriel vous guidera tout au long du processus de traçage des résidus dans Exceller, une compétence essentielle pour toute personne impliquée dans l'analyse ou la recherche des données.


Points clés à retenir


  • Les résidus sont cruciaux pour évaluer la précision d'un modèle de régression
  • Le traçage des résidus dans Excel est une compétence essentielle pour l'analyse des données
  • Comprendre les résidus aide à identifier l'ajustement du modèle et tous les modèles dans les données
  • L'interprétation des parcelles résiduelles peut aider à identifier l'hétéroscédasticité et la non-linéarité
  • L'utilisation de parcelles résiduelles peut améliorer les modèles de régression et l'analyse globale des données


Comprendre les résidus


Avant de plonger dans la façon de tracer les résidus dans Excel, il est important d'avoir une compréhension claire de ce que sont les résidus et de leur signification dans l'analyse de régression.

A. Définition des résidus

Les résidus, dans le contexte de l'analyse de régression, sont les différences entre les valeurs observées et prédites de la variable dépendante. En termes plus simples, ils représentent la distance verticale entre les points de données réels et la ligne de la meilleure ajustement sur un diagramme de dispersion.

B. signification des résidus dans l'analyse de régression

Les résidus jouent un rôle crucial dans l'évaluation de la précision et de la fiabilité d'un modèle de régression. Ils fournissent des informations précieuses sur la mesure dans laquelle les prédictions du modèle s'écartent des données réelles. En analysant les résidus, nous pouvons évaluer la bonté globale de l'ajustement du modèle de régression et identifier tous les modèles ou valeurs aberrantes qui peuvent indiquer des zones à améliorer.

C. Comment les résidus aident à identifier l'ajustement du modèle

En examinant la distribution et les modèles de résidus, nous pouvons déterminer la pertinence du modèle de régression choisi. Un modèle bien ajusté aura des résidus qui sont diffusés au hasard autour de zéro, indiquant que le modèle capture adéquatement la relation entre les variables indépendantes et dépendantes. D'un autre côté, les modèles ou tendances systématiques dans les résidus suggèrent que le modèle peut manquer des facteurs importants ou présenter un biais dans ses prédictions.


Préparation des données


Avant de tracer des résidus dans Excel, il est essentiel de s'assurer que les données sont bien préparées et organisées pour analyse. Voici les étapes clés à prendre:

A. Assurer que les données sont organisées et propres
  • Supprimer toutes les données en double ou non pertinentes
  • Vérifiez les valeurs manquantes et décidez de la meilleure méthode pour les gérer (par exemple, imputation ou exclusion)
  • Assurez-vous que les données sont dans le bon format pour l'analyse (par exemple, les variables numériques sont stockées en nombres, pas en texte)

B. Sélection des variables appropriées pour l'analyse
  • Déterminer quelles variables sont pertinentes pour l'analyse des résidus
  • Considérez les relations entre les variables et les hypothèses du modèle de régression
  • Décidez si des transformations ou des ajustements sont nécessaires pour les variables

C. Vérification des valeurs aberrantes ou des points de données influents
  • Identifier les valeurs aberrantes ou les points de données influents qui pourraient avoir un impact significatif sur l'analyse de régression
  • Évaluez l'impact potentiel de ces points de données sur le modèle et déterminez s'ils doivent être traités dans l'analyse
  • Utilisez des techniques et visualisations statistiques appropriées pour évaluer la présence de valeurs aberrantes et de points influents


Créer des résidus dans Excel


Lorsque vous travaillez avec l'analyse des données dans Excel, il est important de comprendre comment tracer les résidus pour évaluer la précision d'un modèle de régression. Il existe plusieurs façons de créer des résidus dans Excel, y compris l'utilisation de l'outil d'analyse de régression et le calcul des résidus manuellement à l'aide de formules. Dans ce tutoriel, nous explorerons les différentes méthodes de création de résidus dans Excel et assurerons la précision et la cohérence du calcul résiduel.

A. Utilisation de l'outil d'analyse de régression dans Excel


L'outil d'analyse de régression dans Excel est une fonctionnalité puissante qui vous permet d'effectuer une analyse de régression et d'obtenir facilement des résidus. Pour utiliser cet outil, suivez ces étapes:

  • Sélectionnez les données: Tout d'abord, sélectionnez les données que vous souhaitez analyser, y compris les variables indépendantes et dépendantes.
  • Ouvrez le PAK d'outils d'analyse des données: Accédez à l'onglet "Data", cliquez sur "Analyse des données" dans le groupe d'analyse et sélectionnez "Régression" dans la liste des outils disponibles.
  • Entrez les variables: Dans la boîte de dialogue de régression, saisissez les plages d'entrée et de sortie et sélectionnez les options de résidus et autres sorties.
  • Voir les résidus: Une fois l'analyse terminée, la sortie de régression comprendra les résidus, qui peuvent être utilisés pour tracer contre les valeurs prévues.

B. Calcul des résidus manuellement à l'aide de formules


Si vous préférez calculer les résidus manuellement, vous pouvez le faire en utilisant des formules Excel. Le résidu est calculé comme la différence entre les valeurs réelles et prédites. Suivez ces étapes pour calculer manuellement les résidus:

  • Calculer les valeurs prévues: Utilisez l'équation de régression ou le modèle pour calculer les valeurs prévues pour chaque point de données.
  • Calculer les résidus: Soustrayez les valeurs prévues des valeurs réelles pour obtenir les résidus pour chaque point de données.
  • Organisez les données: Une fois les résidus calculés, organisez-les dans une colonne distincte pour le traçage et l'analyse.

C. assurer la précision et la cohérence du calcul résiduel


Que vous choisissiez d'utiliser l'outil d'analyse de régression ou de calculer les résidus manuellement, il est important d'assurer la précision et la cohérence du calcul résiduel. Voici quelques conseils à considérer:

  • Vérifiez l'entrée: Lorsque vous utilisez l'outil d'analyse de régression, revérifiez les gammes d'entrée et les options pour garantir la sélection des variables et sortie correctes.
  • Vérifiez les formules: Si vous calculez les résidus manuellement, vérifiez la précision des formules utilisées pour calculer les valeurs et les résidus prédits.
  • Comparez les résultats: Comparez les résidus obtenus à partir de différentes méthodes pour assurer la cohérence et la précision dans les calculs.


Tracer des résidus


Lorsque vous travaillez avec des données dans Excel, il est essentiel de comprendre comment tracer les résidus pour évaluer la précision d'un modèle de régression. En examinant les résidus, vous pouvez identifier tous les modèles ou les valeurs aberrantes qui peuvent indiquer des problèmes avec le modèle.

A. Sélection du bon type de tracé pour les données

Avant de tracer les résidus, il est important de considérer le type de tracé qui convient le plus aux données. Selon la nature des données, vous pouvez choisir de créer un diagramme de dispersion, un histogramme ou un tracé de ligne ajusté pour visualiser les résidus.

B. Création de diagrammes de dispersion des résidus contre les valeurs prévues


Une méthode courante pour visualiser les résidus dans Excel est de créer un diagramme de dispersion des résidus par rapport aux valeurs prévues. Cela peut être fait en obtenant d'abord les valeurs prévues du modèle de régression, puis en calculant les résidus en soustrayant les valeurs observées des valeurs prévues. Une fois les résidus calculés, ils peuvent être tracés par rapport aux valeurs prévues pour identifier tous les modèles ou tendances.

C. Évaluation des modèles dans le tracé résiduel

Après avoir créé le tracé résiduel, il est important d'évaluer les modèles qui émergent. Un tracé résiduel bien élevé devrait présenter une dispersion aléatoire, sans modèle ni tendance clair. Cependant, si le tracé résiduel montre un modèle spécifique, tel que l'hétéroscédasticité ou la non-linéarité, cela peut indiquer que le modèle de régression n'est pas approprié pour les données.


Interprétation des parcelles résiduelles


Lorsque vous travaillez avec des modèles de régression linéaire dans Excel, il est important de comprendre comment interpréter les parcelles résiduelles. Les parcelles résiduelles sont un moyen graphique d'évaluer la qualité de l'ajustement du modèle et d'identifier tous les modèles ou tendances des données qui peuvent indiquer des problèmes avec les hypothèses du modèle.

Comprendre les implications de différents modèles dans l'intrigue


L'un des aspects clés de l'interprétation des parcelles résiduelles est de comprendre les implications des différents modèles qui peuvent apparaître dans l'intrigue. Par exemple, si les points de l'intrigue présentent une dispersion aléatoire autour de la ligne horizontale à zéro, cela suggère que les hypothèses du modèle sont remplies et que le modèle est un bon ajustement pour les données. D'un autre côté, s'il existe un modèle ou une tendance claire dans le tracé, cela peut indiquer que le modèle ne capture pas toutes les relations sous-jacentes dans les données.

Identification de l'hétéroscédasticité et de la non-linéarité


Les parcelles résiduelles peuvent également aider à identifier des problèmes tels que l'hétéroscédasticité et la non-linéarité. L'hétéroscédasticité, qui se produit lorsque la variabilité des résidus n'est pas constante à tous les niveaux de la variable indépendante, peut être détectée en observant un motif en forme de ventilateur dans le tracé résiduel. La non-linéarité, en revanche, peut être identifiée en observant un modèle incurvé ou non linéaire dans le tracé, indiquant que le modèle peut ne pas capturer la véritable relation entre les variables.

Vérification de la normalité dans les résidus


Un autre aspect important de l'interprétation des parcelles résiduelles consiste à vérifier la normalité dans les résidus. Un graphique de probabilité normal des résidus peut aider à évaluer si les résidus sont normalement distribués. Si les points du tracé suivent à peu près une ligne droite, cela indique que les résidus sont normalement distribués, ce qui est une hypothèse clé de modèles de régression linéaire.


Conclusion


En conclusion, le traçage des résidus dans Excel est une étape cruciale dans l'analyse de la précision d'un modèle de régression. En inspectant visuellement le graphique résiduel, nous pouvons identifier tous les modèles ou tendances qui indiquent la présence de relations sous-jacentes dans les données qui n'ont pas été capturées par le modèle de régression. Cela nous aide à nous assurer que notre modèle est valide et fiable pour faire des prédictions.

  • Résumer: L'importance du complot des résidus ne peut pas être surestimée. Il nous permet de vérifier les hypothèses du modèle de régression et de détecter toutes les valeurs aberrantes ou les points de données influents.
  • Encouragement: Je vous encourage à utiliser des parcelles résiduelles dans votre analyse de données pour mieux comprendre les relations au sein de vos données et améliorer la précision de vos modèles de régression.
  • Impact: Comprendre et interpréter les résidus est essentiel pour affiner les modèles de régression et prendre des décisions plus éclairées en fonction des données.

En incorporant une analyse résiduelle dans votre flux de travail, vous pouvez améliorer la fiabilité et la validité de vos modèles de régression, conduisant à des prédictions plus précises et à une prise de décision mieux informée.

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