Tutorial do Excel: Como plotar a linha de regressão no Excel

Introdução


A análise de regressão é uma ferramenta estatística crítica usada para entender a relação entre duas ou mais variáveis. Ajuda a prever o valor de uma variável com base no valor de uma ou mais outras variáveis. Uma das melhores maneiras de visualizar esse relacionamento é plotar uma linha de regressão, que mostra a linha de melhor ajuste através dos pontos de dados. Neste tutorial do Excel, aprenderemos a plotar uma linha de regressão no Excel, o programa de planilha amplamente utilizado. Entender como linhas de regressão da plotagem no Excel é essencial para quem trabalha com dados para analisar tendências, fazer previsões e derivar informações.


Takeaways -chave


  • A análise de regressão ajuda a entender a relação entre variáveis ​​e fazer previsões com base nesse relacionamento.
  • A plotagem de linhas de regressão no Excel é essencial para analisar tendências, fazer previsões e obter informações sobre dados.
  • Compreender os diferentes tipos de modelos de regressão e visualizar linhas de regressão é importante para a análise de dados.
  • Organizar e formatar dados para análise de regressão é uma etapa crucial no processo.
  • Interpretar e personalizar a aparência da linha de regressão no Excel é importante para tomar decisões informadas com base nos dados.


Entendendo a análise de regressão


A análise de regressão é um método estatístico usado para examinar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis ​​independentes. Ajuda a entender como o valor da variável dependente muda quando uma das variáveis ​​independentes é variada.

A. Explicação da análise de regressão

A análise de regressão envolve ajustar uma linha ou curva aos pontos de dados em um gráfico de dispersão de tal maneira que as diferenças entre os valores previstos e os valores reais sejam minimizados. Essa linha ou curva representa o melhor ajuste aos dados e pode ser usada para fazer previsões ou entender a relação entre as variáveis.

B. Tipos de modelos de regressão
  • Regressão linear simples: Envolve uma variável independente.
  • Regressão linear múltipla: Envolve duas ou mais variáveis ​​independentes.
  • Regressão polinomial: Envolve ajustar uma curva aos pontos de dados.
  • Regressão logística: Usado quando a variável dependente é binária (por exemplo, sim/não, 0/1).

C. Importância de visualizar linhas de regressão

A visualização das linhas de regressão pode ajudar a entender a relação entre as variáveis. Ele fornece uma representação clara da tendência dos dados e pode ajudar na tomada de previsões e decisões com base na análise. No Excel, a plotagem de linhas de regressão pode ser uma ferramenta útil para visualizar a relação entre variáveis ​​e comunicar as descobertas a outras pessoas.


Preparação de dados no Excel


Quando se trata de plotar uma linha de regressão no Excel, a primeira etapa é garantir que seus dados sejam organizados e formatados corretamente. Isso tornará o processo de criação da linha de regressão muito mais suave e precisa.

A. Organizar os dados para análise de regressão
  • Comece abrindo sua pasta de trabalho do Excel e navegando na planilha que contém os dados que você deseja analisar.
  • Verifique se seus dados estão organizados de maneira clara e lógica, com a variável independente (x) em uma coluna e a variável dependente (y) em outra.
  • Remova quaisquer dados ou colunas desnecessários que não sejam relevantes para a análise de regressão.

B. Formatando os dados para plotar a linha de regressão
  • Antes de plotar a linha de regressão, é importante formatar os dados para garantir que o Excel o reconheça como dados numéricos.
  • Verifique se as células que contêm seus dados são formatadas como números, e não como texto ou qualquer outro formato.
  • Se seus dados incluirem cabeçalhos, verifique se eles estão claramente rotulados para evitar qualquer confusão ao plotar a linha de regressão.


Realizando análise de regressão no Excel


A análise de regressão é uma ferramenta poderosa para analisar as relações entre variáveis. No Excel, você pode executar facilmente a análise de regressão e plotar a linha de regressão usando os recursos internos. Neste tutorial, levaremos você pelo processo de plotagem de uma linha de regressão no Excel.

A. Usando a ferramenta de análise de dados

A ferramenta de análise de dados no Excel fornece uma maneira rápida e fácil de executar a análise de regressão. Veja como você pode usá -lo:

1. Acessando a ferramenta de análise de dados


  • Vá para a guia Dados na fita do Excel.
  • Clique no botão de análise de dados para acessar a ferramenta.

2. Selecionando a opção de análise de regressão


  • Na lista de ferramentas de análise disponíveis, selecione "regressão" e clique em OK.
  • Especifique o intervalo Y de entrada (variável dependente) e a faixa de entrada x (variável independente).

3. Revisão dos resultados


  • Depois que a análise estiver concluída, o Excel produzirá as estatísticas de regressão, incluindo a equação de regressão e o valor R-quadrado.
  • O Excel também gerará um gráfico de dispersão com a linha de regressão sobreposta nela.

B. Interpretando a saída de regressão

Depois de executar a análise de regressão, é importante entender como interpretar os resultados:

1. Equação de regressão


  • A equação de regressão representa a relação entre as variáveis ​​independentes e dependentes.
  • Ele assume a forma de y = a + bx, onde "a" é a interceptação e "b" é a inclinação.

2. Valor R-Squared


  • O valor R-quadrado indica a proporção da variação na variável dependente previsível da variável independente.
  • Um valor R-quadrado mais alto indica um ajuste melhor da linha de regressão aos dados.

C. Compreendendo o significado dos coeficientes

Ao interpretar a saída de regressão, é crucial entender o significado dos coeficientes:

1. Coeficientes e valores p


  • Cada coeficiente na equação de regressão representa a mudança na variável dependente para uma alteração de uma unidade na variável independente.
  • Os valores de p associados aos coeficientes indicam o significado de seus efeitos na variável dependente.

2. Intervalos de confiança


  • O Excel fornece intervalos de confiança para os coeficientes, que ajudam a avaliar a precisão dos efeitos estimados.
  • Intervalos de confiança mais amplos indicam maior incerteza sobre o verdadeiro valor dos coeficientes.


Plotando a linha de regressão


Ao analisar dados no Excel, pode ser incrivelmente útil representar visualmente o relacionamento entre duas variáveis ​​usando um gráfico de dispersão e a linha de regressão correspondente. Veja como você pode plotar uma linha de regressão no Excel:

A. Usando gráficos de dispersão no Excel
  • Passo 1:


    Abra sua planilha do Excel e selecione os dados que você deseja plotar. Esses dados devem incluir as duas variáveis ​​que você deseja analisar.
  • Passo 2:


    Clique na guia "Inserir" e selecione "dispersão" nas opções do gráfico. Escolha o tipo de plotagem de dispersão que melhor se ajusta aos seus dados.
  • Etapa 3:


    Seu gráfico de dispersão deve agora ser exibido em sua planilha, mostrando o relacionamento entre suas variáveis.

B. Adicionando uma linha de tendência ao enredo de dispersão
  • Passo 1:


    Clique no gráfico de dispersão para selecioná -lo. Em seguida, clique com o botão direito do mouse e escolha "Adicione TrendLine" no menu suspenso.
  • Passo 2:


    No painel "Format TrendLine" que aparece, selecione "Linear" como o tipo de linha de tendência que você deseja adicionar. Isso criará uma linha de regressão que melhor se encaixa nos seus pontos de dados.
  • Etapa 3:


    Você pode personalizar ainda as opções de linha de tendência, como exibir a equação no gráfico ou o valor do quadrado R para mostrar a força do relacionamento.

C. Personalizando a aparência da linha de regressão
  • Passo 1:


    Para alterar a aparência da linha de regressão, clique com o botão direito do mouse na linha e selecione "Format TrendLine".
  • Passo 2:


    Nas opções de formatação, você pode alterar a cor, o estilo e a espessura da linha para destacá -la no seu gráfico.
  • Etapa 3:


    Você também pode ajustar outros elementos, como as opções de marcador para seus pontos de dados para torná -los mais visíveis.


Interpretando a linha de regressão


Ao trabalhar com análise de regressão no Excel, é importante entender como interpretar a linha de regressão para tomar decisões informadas com base nos dados. Aqui estão os principais pontos a serem considerados:

A. Compreendendo a equação da linha
  • Y = mx + b


    A equação da linha de regressão está na forma de y = mx + b, onde y representa a variável dependente, x representa a variável independente, m é a inclinação da linha e B é a interceptação em Y.

  • Interpretando os coeficientes


    Os coeficientes da equação fornecem informações valiosas sobre a relação entre as variáveis. A inclinação (m) indica a taxa de alteração na variável dependente para uma alteração de uma unidade na variável independente, enquanto a interceptação y (b) representa o valor da variável dependente quando a variável independente é zero.


B. Avaliando o ajuste da linha aos dados
  • Plotando a linha de regressão


    A visualização da linha de regressão em um gráfico de dispersão pode ajudar a avaliar o quão bem a linha se encaixa nos pontos de dados. Uma linha de regressão que segue de perto os pontos de dados indica um ajuste forte, enquanto uma linha que se desvia dos pontos de dados sugere um ajuste mais fraco.

  • Calculando o coeficiente de determinação (R-quadrado)


    O valor R-quadrado fornece uma medida da proporção da variação na variável dependente previsível da variável independente. Um valor R mais alto mais próximo de 1 indica um ajuste melhor, enquanto um valor mais baixo indica um ajuste mais pior.


C. Fazendo previsões com base na linha de regressão
  • Usando a linha para previsão


    Depois que a linha de regressão é estabelecida, ela pode ser usada para fazer previsões sobre a variável dependente com base em valores específicos da variável independente. Ao conectar o valor de x à equação, o valor previsto de y pode ser calculado.

  • Avaliando o intervalo de confiança


    É importante considerar o intervalo de confiança ao fazer previsões com base na linha de regressão. A largura do intervalo fornece uma medida de incerteza em torno dos valores previstos, ajudando a avaliar a confiabilidade das previsões.



Conclusão


A. Em resumo, para plotar uma linha de regressão no Excel, você precisa primeiro inserir seus dados e depois usar a guia "Inserir" para adicionar um gráfico de dispersão e, finalmente, adicionar uma linha de tendência para exibir a linha de regressão.

B. O uso da análise de regressão na tomada de decisões é crucial, pois permite que as empresas entendam a relação entre variáveis ​​e façam previsões informadas sobre os resultados futuros. Isso pode ajudar a tomar decisões de negócios estratégicas e otimizar processos.

C. Encorajo todos a praticar linhas de regressão no Excel, pois é uma habilidade valiosa que pode aprimorar suas habilidades de análise e visualização de dados. Ao dominar essa técnica, você pode fazer previsões mais precisas e obter informações mais profundas com seus dados.

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