Lineare Regression ist ein mathematisches Konzept Statistiker häufig verwenden , um die Gleichung einer Geraden aus einer Menge von Daten schätzen Punkte angenommen, dass im Zusammenhang linear . Berechnen der linearen Regression in Excel ist ein mehrstufiger Prozess, der mehrere Zellen aufgrund der Anzahl von Faktoren benötigt, um die lineare Gleichung zu berechnen. Verstehen zumindest einige der Konzepte und Mathematik in der linearen Regression beteiligt sind, eine größere Wertschätzung und Eignung für statistische Mathematik zu fördern. Anleitung
1
Typ diese Datenpaare beginnend in Zelle C3 . Für diese und die restlichen Schritte , drücken Sie die " Tab"-Taste , wo ein Komma dargestellt. Diese Zahlen werden Datenpaare von einem hypothetischen wissenschaftliches Experiment gesammelt . In diesem Experiment an, es gibt die Möglichkeit, eine lineare Beziehung zwischen "x ", die erste Spalte von Zahlen , und "y ", die zweite Spalte.
X , Y
1 , 5.2
2 , 7.8
3 , 10,7
4 , 13,9
5, 16,5
2
Typ diese zusätzlichen drei Spalten , die mit der ersten Zelle auf der rechten Seite der Zelle mit "y ". Diese Spalten sind Faktoren in den Berechnungen für die Steigung , y -Achsenabschnitt und R linearer Gleichungen der Form y = mx + b . Buchstabe " m " ist die Neigung , "b" ist die y-Achse und "R" ist ein Maß dafür, wie eng die berechnete Linie entspricht den tatsächlichen Datenpunkten. Je näher "R" ist bis 1,0 sind die näher die Datenpunkte bilden eine Linie, deren tatsächliche "m" und "b" Werte sind die Sie Berechnen .
Xy, x ^ 2 , y ^ 2
c4 * d4 , c4 * c4, d4 d4 *
3
die zweite Zeile, die Sie gerade eingegeben auswählen , klicken Sie dann auf die rechte untere Ecke der Zelle ganz rechts . Ziehen Sie nach unten, bis die Auswahl ist fünf Reihen hoch. Diese Aktion erstreckt sich die Formeln für alle xy Datenpaare .
4
Typ diese zusätzlichen sechs Zellen beginnend bei Zelle b11 . Diese Zellen enthalten Summen der Spalten, die Sie im vorherigen Schritt eingegeben .
N , Summe von x, y Summe , Summe der (xy) , Summe von ( x ^ 2 ) , Summe ( y ^ 2 )
count ( c4 : C9) , sum ( c4 : C9) , sum ( d4: d9 ) , sum ( e4 : e9) , sum ( f4 : F9) , sum ( g4 : G9 )
5
Typ diese Formeln beginnend in Zelle C14 . Dies sind Quadrate von zwei der Summation Berechnungen, die Sie im vorherigen Schritt eingegeben .
(Summe aus x ) ^ 2 , ( Summe y ) ^ 2
c12 ^ 2, d12 ^ 2
6
Geben Sie diese Etiketten und Berechnungen beginnend in Zelle C17 . Dies sind die Steigung , y -Achse und "R" Werte der geschätzten Linie , wie in Schritt 2 beschrieben. Nach Eingabe dieser endgültigen Berechnungen , Blick auf die " R"-Wert , 0.9994 ersten . Diese Zahl ist in der Nähe von 1,0 , das die Linie, die Sie berechnet ist nah an der Montage der Datenpunkte bedeutet . Anschließend vergleichen , wie nah die Steigung , 2,87 , ist mit dem Wert 3.0, die die Steigung der aktuellen Zeile verwendet werden, um Datenpunkte zu diesem Artikel zu erstellen ist . Schließlich beziehen die y- Intercept -Wert , 2,21 , auf den Wert 2.0, die die y -Achsenabschnitt der linearen Gleichung verwendet werden, um Datenpunkte zu diesem Artikel zu erstellen ist .
Hang, (B12 * E12- C12 * D12) /(B12 * F12 - C15)
y-Achse , (D12 - D17 * C12) /B12
R , (B12 * E12- C12 * D12) /SQRT ( ( B12 * F12 - C15) * (B12 * G12- D15) )
