Как запустить множественную регрессию в Excel за 5 шагов

Формулы и математические уравнения — это исключительные инструменты, которые помогают людям из всех отраслей получить представление о будущих результатах, что позволяет им делать более обоснованные прогнозы на основе данных. Одним из таких инструментов является метод множественной регрессии, представляющий собой формулу, которую вы можете использовать в Excel для оптимизации получаемой информации в упрощенной и доступной форме. Изучение этого измерения может помочь вам применить свои собственные бизнес-потребности. В этой статье мы обсудим, что такое множественная регрессия, рассмотрим причины, почему ее полезно использовать, и узнаем, как измерить формулу в Excel.

Что такое множественная регрессия?

Множественная регрессия или множественная линейная регрессия — это математический метод, использующий несколько независимых переменных для статистического прогнозирования результата зависимой переменной. Вы можете использовать эту технику, чтобы отвечать на важные бизнес-вопросы, принимать реалистичные финансовые решения и выполнять другие операции, управляемые данными.

Одной из основных целей использования множественной линейной регрессии является определение линейной связи между независимыми переменными и зависимой переменной. Независимые переменные — это элементы, которые вы изменяете и контролируете в ходе анализа, и эти изменения влияют на изменение зависимой переменной.

Какова формула множественной регрессии?

Формула множественной регрессии выглядит следующим образом:

Y = ß0 + ß1×1 + ß2×2 + … + ßpxp

Вот элементы этого уравнения:

• Y: эта цифра представляет собой зависимую переменную.

• x1, x2 и xp: эти элементы представляют собой независимые переменные.

• ß0: представляет собой значение Y, когда каждая независимая переменная равна нулю.

• ß1, ß2 и ßp: они представляют собой оценочные коэффициенты регрессии, которые описывают изменение зависимой переменной относительно изменения независимой переменной на одну единицу.

Зачем запускать множественную регрессию в Excel?

Существует несколько причин запуска множественной регрессии в Excel, например:

• Улучшенные прогнозные данные. Основная причина запуска множественной регрессии в Excel — получение более полных сведений о прогнозируемом целевом объекте. Когда есть несколько переменных, которые вы можете включать и выключать из уравнения, вы можете получить более точное описание конечного результата.

• Улучшенное решение проблем: этот метод полезен для решения проблем, поскольку он предоставляет информацию для оценки того, дают ли конкретные переменные положительные или отрицательные результаты. Если результат неблагоприятный, может стать проще определить проблему и внедрить новые переменные для ее решения.

• Улучшенное принятие решений: успешное выполнение формулы множественной регрессии дает вам необходимые данные для принятия более обоснованных решений. Это гарантирует, что вы сможете сделать выбор или правильно настроить параметры для получения желаемых результатов.

• Создание моделей визуализации. Вы можете реализовать данные, полученные в результате множественного регрессионного анализа, в визуальное представление этой информации. Независимо от того, используете ли вы диаграмму или график, возможность визуализации данных может облегчить понимание для вас и ваших коллег.

• Упрощенный процесс вычислений: Преимущество использования множественной регрессии в Excel заключается в том, что программа интуитивно понятна и позволяет выполнять различные сложные уравнения упрощенным способом. Вы можете найти такую ​​же простоту доступа при расчете или внесении изменений в формулу множественной регрессии.

• Выявление аномалий или выбросов. Когда вы запускаете формулу множественной регрессии, вы можете лучше оценить аномалии или выбросы в ваших данных. Оттуда вы можете определить, что означают эти выбросы, как они влияют на ваши результаты, имеют ли они какое-либо значение и почему они могли произойти.

• Определение относительного влияния: метод множественной регрессии полезен для определения относительного влияния одной переменной на другую. Это может помочь вам определить, насколько релевантна переменная для достижения надлежащего результата, и сможете ли вы извлечь выгоду из использования более значимой переменной.

• Применение в различных сценариях. Множественная регрессия имеет универсальное применение, что позволяет использовать ее для различных сценариев и ситуаций. Это делает его довольно доступным методом, который люди из любой отрасли или сектора бизнеса могут использовать для получения осмысленной информации о своих инициативах и целях.

Как запустить множественную регрессию в Excel

Вот пять шагов, которые помогут вам запустить метод множественной регрессии в Excel:

1. Активируйте пакет инструментов анализа данных

После того, как вы откроете Excel, первым делом убедитесь, что пакет инструментов анализа данных активен. Вы можете сделать это, выполнив следующие действия:

1. Перейдите на вкладку «Данные».

2. Если вы не видите вкладку «Данные», включите ее, перейдя в меню «Файл».

3. Нажмите «Параметры».

4. Нажмите «Надстройки» на левой панели заполненного окна.

5. Нажмите «Перейти», который находится рядом с опцией «Управление: надстройки», расположенной в нижней части окна.

6. Когда появится новое окно, установите флажок «AnalysisToolPak» и нажмите «ОК», чтобы включить надстройку.

2. Введите свои основные данные

Следующим шагом является ввод основных данных вручную. Вы также можете открыть файл данных для автоматического ввода информации в лист Excel. Обязательно расположите данные в соседних столбцах и поместите метки в первую строку каждого столбца.

3. Введите зависимые данные

Третий шаг — выбрать вкладку «Данные», а затем выбрать параметр «Анализ данных» в группе «Анализ». Когда окно «Регрессия» заполнится, добавьте зависимые данные в поле «Входной диапазон Y». Затем выделите столбец данных на листе Excel.

4. Введите свои независимые данные

В том же окне введите свои независимые переменные в поле «Входной X-диапазон». Затем выделите несколько независимых столбцов данных на листе. Убедитесь, что ваши независимые столбцы переменных данных расположены рядом друг с другом.

5. Проведите анализ

Наконец, выберите предпочтительные параметры в области «Остатки». Если вы хотите создать визуализированный вывод, выберите параметры «Графики с линейным соответствием» и «Остаточные графики». Затем нажмите кнопку «ОК», чтобы создать множественный регрессионный анализ в Excel. При необходимости вы можете внести коррективы в уравнение и переменные.

Обратите внимание, что ни одна из компаний, упомянутых в этой статье, не связана с компанией Indeed.