So führen Sie eine multiple Regression in Excel in 5 Schritten aus • BUOM

Formeln und mathematische Gleichungen sind außergewöhnliche Werkzeuge, die Menschen in allen Branchen helfen, Einblicke in zukünftige Ergebnisse zu gewinnen und so fundiertere, datengesteuerte Vorhersagen zu treffen. Ein solches Tool ist die multiple Regression, eine Formel, die Sie in Excel verwenden können, um die erhaltenen Informationen auf vereinfachte und zugängliche Weise zu optimieren. Das Erlernen dieser Dimension kann Ihnen dabei helfen, Ihre eigenen Geschäftsanforderungen umzusetzen. In diesem Artikel besprechen wir, was multiple Regression ist, schauen uns die Gründe an, warum ihre Verwendung sinnvoll ist, und erfahren, wie man die Formel in Excel misst.

Was ist multiple Regression?

Multiple Regression oder multiple lineare Regression ist eine mathematische Methode, die mehrere unabhängige Variablen verwendet, um das Ergebnis einer abhängigen Variablen statistisch vorherzusagen. Mit dieser Technik können Sie wichtige Geschäftsfragen beantworten, realistische Finanzentscheidungen treffen und andere datengesteuerte Vorgänge durchführen.

Einer der Hauptzwecke der Verwendung der multiplen linearen Regression besteht darin, die lineare Beziehung zwischen den unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen zu bestimmen. Unabhängige Variablen sind die Dinge, die Sie während der Analyse ändern und steuern, und diese Änderungen wirken sich auf die Änderung der abhängigen Variablen aus.

Wie lautet die Formel für die multiple Regression?

Die Formel für die multiple Regression sieht folgendermaßen aus:

Y = ß0 + ß1×1 + ß2×2 + … + ßpxp

Hier sind die Elemente dieser Gleichung:

• Y: Diese Zahl stellt die abhängige Variable dar.

• x1, x2 und xp: Diese Elemente repräsentieren die unabhängigen Variablen.

• ß0: stellt den Wert von Y dar, wenn jede unabhängige Variable Null ist.

• ß1, ß2 und ßp: Hierbei handelt es sich um geschätzte Regressionskoeffizienten, die die Änderung der abhängigen Variablen relativ zu einer Änderung der unabhängigen Variablen um eine Einheit beschreiben.

Warum mehrere Regressionen in Excel ausführen?

Es gibt mehrere Gründe, eine mehrfache Regression in Excel auszuführen, zum Beispiel:

• Verbesserte Prognosedaten. Der Hauptgrund für die Ausführung einer Mehrfachregression in Excel besteht darin, umfassendere Informationen über das vorhergesagte Ziel zu erhalten. Wenn Sie mehrere Variablen in die Gleichung einfügen und daraus entfernen können, erhalten Sie eine genauere Beschreibung des Endergebnisses.

• Verbesserte Problemlösung: Diese Methode eignet sich zur Problemlösung, da sie Informationen zur Bewertung liefert, ob bestimmte Variablen zu positiven oder negativen Ergebnissen führen. Wenn das Ergebnis ungünstig ist, kann es einfacher sein, das Problem zu identifizieren und neue Variablen einzuführen, um es zu lösen.

• Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die erfolgreiche Ausführung einer multiplen Regressionsformel erhalten Sie die Daten, die Sie benötigen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie Entscheidungen treffen oder Einstellungen richtig anpassen können, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

• Erstellung von Visualisierungsmodellen. Sie können die aus der multiplen Regressionsanalyse gewonnenen Daten in eine visuelle Darstellung dieser Informationen umsetzen. Unabhängig davon, ob Sie ein Diagramm oder eine Grafik verwenden, kann die Möglichkeit, Daten zu visualisieren, das Verständnis für Sie und Ihre Kollegen erleichtern.

• Vereinfachter Berechnungsprozess: Der Vorteil der Verwendung der multiplen Regression in Excel besteht darin, dass das Programm intuitiv ist und es Ihnen ermöglicht, verschiedene komplexe Gleichungen auf vereinfachte Weise durchzuführen. Den gleichen einfachen Zugriff können Sie auch beim Berechnen oder Vornehmen von Änderungen an Ihrer multiplen Regressionsformel genießen.

• Anomalien oder Ausreißer erkennen. Wenn Sie eine multiple Regressionsformel ausführen, können Sie Anomalien oder Ausreißer in Ihren Daten besser bewerten. Von dort aus können Sie feststellen, was diese Ausreißer bedeuten, wie sie sich auf Ihre Ergebnisse auswirken, ob sie von Bedeutung sind und warum sie möglicherweise aufgetreten sind.

• Bestimmen der relativen Auswirkung: Die Technik der multiplen Regression ist nützlich, um die relative Auswirkung einer Variablen auf eine andere zu bestimmen. Auf diese Weise können Sie feststellen, wie relevant eine Variable für das Erreichen des gewünschten Ergebnisses ist und ob Sie von der Verwendung einer relevanteren Variablen profitieren können.

• Anwendung in verschiedenen Szenarien. Die multiple Regression ist universell anwendbar und kann für eine Vielzahl von Szenarien und Situationen eingesetzt werden. Dies macht es zu einer recht zugänglichen Methode, die Menschen aus allen Branchen und Wirtschaftszweigen nutzen können, um aussagekräftige Einblicke in ihre Initiativen und Ziele zu gewinnen.

So führen Sie eine mehrfache Regression in Excel aus

Hier sind fünf Schritte, die Ihnen bei der Ausführung mehrerer Regressionen in Excel helfen:

1. Aktivieren Sie das Data Analytics Toolkit

Sobald Sie Excel öffnen, müssen Sie zunächst sicherstellen, dass das Data Analysis Toolkit aktiv ist. Sie können dies tun, indem Sie die folgenden Schritte ausführen:

1. Gehen Sie zur Registerkarte Daten.

2. Wenn die Registerkarte „Daten“ nicht angezeigt wird, aktivieren Sie sie, indem Sie zum Menü „Datei“ gehen.

3. Klicken Sie auf Optionen.

4. Klicken Sie im linken Bereich des fertigen Fensters auf „Add-ons“.

5. Klicken Sie auf „Los“ neben der Option „Verwalten: Add-ons“ unten im Fenster.

6. Wenn das neue Fenster erscheint, aktivieren Sie das Kontrollkästchen „AnalysisToolPak“ und klicken Sie auf „OK“, um das Add-In zu aktivieren.

2. Geben Sie Ihre grundlegenden Daten ein

Im nächsten Schritt erfolgt die manuelle Eingabe der Grunddaten. Sie können auch eine Datendatei öffnen, um Informationen automatisch in ein Excel-Arbeitsblatt einzugeben. Achten Sie darauf, die Daten in benachbarten Spalten anzuordnen und Beschriftungen in der ersten Zeile jeder Spalte anzubringen.

3. Geben Sie abhängige Daten ein

Der dritte Schritt besteht darin, die Registerkarte „Daten“ auszuwählen und dann in der Gruppe „Analyse“ die Option „Datenanalyse“ auszuwählen. Wenn das Regressionsfenster voll ist, fügen Sie abhängige Daten zum Feld „Eingabe-Y-Bereich“ hinzu. Wählen Sie dann eine Datenspalte in Ihrem Excel-Arbeitsblatt aus.

4. Geben Sie Ihre unabhängigen Daten ein

Geben Sie im selben Fenster Ihre unabhängigen Variablen in das Feld „Eingabe-X-Bereich“ ein. Wählen Sie dann mehrere unabhängige Datenspalten im Arbeitsblatt aus. Stellen Sie sicher, dass Ihre unabhängigen variablen Datenspalten nebeneinander liegen.

5. Führen Sie eine Analyse durch

Wählen Sie abschließend im Bereich „Restposten“ Ihre bevorzugten Optionen aus. Wenn Sie eine visualisierte Ausgabe erstellen möchten, wählen Sie die Optionen „Linear Fit Plots“ und „Residual Plots“ aus. Klicken Sie dann auf OK, um die multiple Regressionsanalyse in Excel zu erstellen. Bei Bedarf können Sie Anpassungen an der Gleichung und den Variablen vornehmen.

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