Microsoft Excel ist der weltweit führende Tabellenkalkulations-Software . Professionals in fast jeder Branche es verwenden, um alle Arten von Daten zu analysieren , aus finanziellen Berichte Sensor-Messwerte . Eine der mächtigsten Funktionen in Excel ist die Regression -Analyse-Tool . Sie können zwei Datensätze und verwenden Excel lineare Regressionsanalyse , um Korrelationen zwischen ihnen zu finden. Things You
Microsoft Excel Excel -Diagramm mit
Regressionsgeraden
brauchen anzeigen Weitere Anweisungen
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Rechts-Klick auf der Regressionsgeraden im Diagramm und wählen Sie Eigenschaften. Überprüfen Sie "Display Gleichung auf Chart " und "Anzeige R- Quadrat-Wert auf Diagramm". Klicken Sie auf OK .
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Blick auf die R- Quadrat-Wert erscheint neben der Regressionsgeraden . Die R- quadrierte Wert stellt den Betrag der Streuung der Daten, die durch die lineare Regression erläutert. Wenn alle Daten liegt exakt auf der Regressionsgeraden , wird der R- quadrierte Wert 1 sein. Wenn die R- Quadrat-Wert 0 ist, bedeutet, dass es keine Korrelation zwischen den beiden Datensätzen.
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Verwandeln Sie Ihre Aufmerksamkeit auf die obige Gleichung der R- Quadrat-Wert aufgeführt. Es wird in der Form " y = mx + b " , wobei m und b durch Zahlen ersetzt wurden . Diese Gleichung beschreibt die lineare Regressionslinie . Das "m" -Wert ist die Steigung der Linie , und die " b"-Wert ist der Ort , wo die Linie kreuzt die vertikale Achse . Sie können diese Gleichung auf Werte in der Datenmenge auf ihren Wert auf der horizontalen Achse vorherzusagen , nur vermehren ihre horizontale Position durch die "m" -Wert und fügen Sie dann die "b" Wert auf das Ergebnis , das Ihnen die beste Schätzung der Lage des Punktes auf der linearen Regressionsanalyse .
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Blick auf die Steigung der Geraden . Wenn es nach unten geneigt auf der rechten Seite sind die Daten " negativ korreliert ", wenn sie nach oben geneigt ist , die Daten " positiv korreliert . " Positive Korrelation bedeutet, dass die Datensätze mit einverstanden sind oder sich gegenseitig verstärken neigen , negative Korrelation bedeutet, dass sie im Widerspruch oder sich gegenseitig ausschließende neigen

.