Logiss.ru

Ваша компьютерная помощь
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Как работать с регрессионным анализом в Excel

Регрессионный анализ данных в Excel

Регрессионный анализ – это набор статистических методов, позволяющих изучить влияние одной или нескольких независимых переменных на зависимую. Давайте разберемся, каким образом можно выполнить данный анализ в программе Excel.

Включение функции анализа в программе

Для начала нужно активировать функцию программы, с помощью которой мы будем проводить анализ. Для этого делаем следующее:

  1. Открываем меню “Файл”.Переход в меню Файл в Excel
  2. Щелкаем по пункту “Параметры”.Переход к Параметрам Excel
  3. В нижней части содержимого подраздела “Надстройки” выбираем значение “Надстройки Excel” для параметра “Управление”, после чего кликаем “Перейти”.Переход к управлению надстройками в параметрах Эксель

Линейный регрессионный анализ

Выделяют несколько разновидностей регрессий: линейная, гиперболическая, множественная, логарифмически линейная, нелинейная, обратная, парная.

В рамках данной статьи мы рассмотрим линейную регрессию. В общем виде ее функция выглядит так:

В данном уравнении:

  • Y – переменная, влияние на которую нужно найти;
  • X – факторы, влияющие на переменную;
  • A – коэффициенты регрессии, определяющие значимости факторов;
  • N – общее количество факторов.

Чтобы было понятнее, давайте разберем конкретный практический пример. Допустим, у нас есть таблица, в которой представлена информация по среднесуточной температуре и количеству осадков с разбивкой по месяцам.

Таблица зависимости осадков от температуры в Эксель

Наша задача – выяснить, как температура влияет на осадки. Приступи к ее выполнению.

  1. Щелкаем по кнопке “Анализ данных”.Применение функции Анализ данных в Excel
  2. В открывшемся окошке отмечаем пункт “Регрессия”, после чего щелкаем OK.Выбор регрессии как инструмента для анализа данных в Эксель
  3. Перед нами появится окно, в котором нужно настроить параметры регрессии:
    • в поле “Входной интервал_Y” пишем координаты диапазона ячеек, в которых находятся переменные, влияние на которые нам нужно выяснить. У нас это столбец “Количество осадков, мм”. Координаты диапазона можно указать как вручную, используя клавиши на клавиатуре, так и выделив его в самой таблице с помощью зажатой левой кнопки мыши.
    • в поле “Входной интервал_X” указываем координаты диапазона ячеек с данными, влияние которых нам нужно найти. В нашем случае – это столбец “Среднесуточная температура”.
    • Остальные параметры не являются обязательными и, чаще всего, остаются незаполненными. У нас есть возможность установить метки, значения уровня надежности в процентах, константу-ноль, график нормальной вероятности и т.д. Пожалуй, самым важным здесь является способ вывода результатов анализа. Доступны следующие варианты: на новом листе (по умолчанию), в новой книге или в указанном диапазоне на этом же листе. Мы оставим все как есть и жмем кнопку OK.Настройка параметров регрессии для анализа данных в Эксель

Анализ полученных результатов

После корректного заполнения всех параметров и нажатия кнопки OK отобразятся результаты анализа (в зависимости от выбранного способа). В нашем случае – на отдельном листе.

Результаты регрессионного анализа в Excel

Ключевым показателем здесь является R-квадрат (коэффициент детерминации), значение которого характеризует качество модели. Приемлемым считается значение не менее 0,5 (или 50%).

Также следует обратить внимание на ячейку, расположенную на пересечении строки “Y-пересечение” и столбца “Коэффициенты”. Здесь показывается, каким будет значение Y (количество осадков), если все остальные факторы будут равны нулю.

Ячейка на пересечении строки “Переменная X 1” и столбца “Коэффициенты” содержит значение, характеризующее степень зависимости Y от X. Коэф. 0,89 в нашем случае говорит о достаточно сильной связи между переменными.

Заключение

Регрессионный анализ – сложная и трудоемкая задача, которая требует определенных математических и статистических знаний. Но с помощью стандартных инструментов Эксель ее выполнение можно значительно облегчить.

Работа с регрессионным анализом в Excel

Регрессионный анализ один из самых популярных методов статистического исследования. Часто его применяют для обработки данных из таблиц, поэтому в программе Excel есть все необходимое для проведения анализа данного типа.

Как провести регрессионный анализ данных в Excel

Для проведения анализа данного типа вам потребуется выполнить определенные действия. Чтобы вам было удобно воспринимать информацию список действий и важных особенностей будет поделен на смысловые блоки.

Подключения пакета анализа

Для того, чтобы использовать формулы и функции, отвечающие за регрессионный анализ данных требуется для начала включить его поддержку в настройках программы. По умолчанию она отключена, поэтому нужных инструментов в верхней панели вы не найдете. Подключение производится по следующей инструкции:

  1. Откройте документ с табличными данными и нажмите по кнопке “Файл” в верхней левой части интерфейса программы.
  2. Перейдя в окошко настроек программы нажмите по кнопке “Параметры”, что расположена в левом меню.
  3. В открывшемся окне “Параметры” нажмите по пункту “Надстройки”. Он расположен в левой части окна.
  4. В самой нижней части окна найдите и воспользуйтесь строкой “Управление”. Там, из контекстного меню выберите пункт “Надстройки Excel”.
  5. Нажмите кнопку “Перейти” для получения списка надстроек.
  6. Появится окошко с доступными надстройками Excel. Там установите галочку у пункта “Пакет анализа”. Нажмите “Ок”, чтобы эта надстройка добавилась в рабочую область программы.

Теперь во вкладке инструментов “Данные” будет доступен инструмент “Анализ данных“, что будет находится в блоке инструментов “Анализ” в правой части интерфейса.

Чтобы вы лучше могли понимать, как пользоваться данным инструментом, рассмотрим основные виды регрессий, которые представляет инструмент:

  • Параболическая;
  • Степенная;
  • Логарифмическая;
  • Экспоненциальная;
  • Показательная;
  • Гиперболическая;
  • Линейная регрессия.

Собственно, последний вид анализа мы рассматриваем в этой статьей, поэтому ниже пойдет речь исключительно о нем.

Настройка линейного регрессионного анализа

Для работы вам потребуется таблица с заполненными данными, с которых вам нужно получить некоторую статистику. Например, возьмем таблицу, где представлена средняя температура за день и количество покупателей в определенном магазине, а также дни недели. На основе анализа попробуем выяснить, как температура на улице и день недели способны повлиять на посещаемость магазина.

Общее уравнение, которое будет использовано для проведения анализа выглядит следующим образом: У = а0 + а1х1 +…+акхк:

  • Где Y — это переменная, влияние внешних факторов на которую мы рассматриваем. В рассматриваемом примере это количество покупателей.
  • Где X — это фактор или факторы, оказывающие влияние на данную переменную.
  • Где A — это различные коэффициенты регрессии.
  • Индекс K обозначает общее количество факторов регрессии.

Давайте рассмотрим процесс регрессионного анализа на конкретном примере:

  1. Откройте таблицу с заполненными данными. Перейдите во вклакду “Данные”. Там воспользуйтесь инструментом “Анализ данных”, который появится после выполнения предыдущей инструкции.
  2. Выберите наиболее подходящий для вашей задачи тип анализа. В нашем случае это “Регрессия”. Нажмите по ней и затем “Ок” для перехода к настройке анализа.
  3. В появившемся окне настроек обязательными для заполнения являются два поля: “Входной интервал Y” и “Входной интервал X”. Они заполняются следующим образом:
    • “Входной интервал Y”. Сюда укажите диапазон адресов ячеек, где указаны данные, влияние на которые нам нужно изучить. В рассматриваемой таблице это будет “Количество покупателей”. Адрес нужных ячеек можно как вписать вручную, так и выделить их в самой таблице.
    • “Входной интервал X”. Сюда укажите значение данных ячеек, которые должны оказывать влияние на Y. В нашем случае это ячейки со средней дневной температурой на улице.
  4. Остальные данные оставляйте заполненными по умолчанию. Если вам нужно что-то настроить дополнительно, то конечно, можете внести свои корректировки.
  5. Завершив заполнение окна с настройками регрессионного анализа нажмите “Ок” для получения результата.

Изучение полученного результата

Результаты анализа по умолчанию будут выведены на отдельный лист. К сожалению, неопытному пользователю может быть достаточно сложно их разобрать, так как вряд ли там будет написано что-то вроде “средняя температура оказывает такое-то влияние”. Вот перечень параметров, на которые вам требуется обратить внимание и их расшифровка:

  • R-квадрат. Основный показатель, на который требуется обратить внимание. В нем вы видите качество рассматриваемой модели, то есть качество всего анализа. Значение выше 0.7 является приемлемым, следовательно, анализу можно доверять.
  • Пересечение строки “Y-пересечение” и столбца “Коэффициенты”. В этом блоке указывается значение Y, которое предположительно будет без влияния посторонних факторов. В нашем случае это количество покупателей.
  • Пересечение граф “Переменная X1” и “Коэффициенты” указывает на уровень зависимости Y от X. В рассматриваемом примере это зависимость количества посетителей от средней дневной температуры. Значение выше 1 считается высоким показателем.

Как видите, нет никаких проблем в проведении регрессионного анализа с помощью инструментов Excel. Однако адекватно обработать и привести в читабельный вид полученные результаты сможет только специально подготовленный человек.

Как работать с регрессионным анализом в Excel

Регрессионный анализ — это статистический метод исследования, позволяющий показать зависимость того или иного параметра от одной либо нескольких независимых переменных. В докомпьютерную эру его применение было достаточно затруднительно, особенно если речь шла о больших объемах данных.

Подключение пакета анализа

Но, для того, чтобы использовать функцию, позволяющую провести регрессионный анализ, прежде всего, нужно активировать Пакет анализа. Только тогда необходимые для этой процедуры инструменты появятся на ленте Эксель.

  1. Перемещаемся во вкладку «Файл».

Переход во вкладку Файл в Microsoft Excel

Переходим в раздел «Параметры».

Переход в параметры в программе Microsoft Excel

Открывается окно параметров Excel. Переходим в подраздел «Надстройки».

Переход в надстройки в программе Microsoft Excel

В самой нижней части открывшегося окна переставляем переключатель в блоке «Управление» в позицию «Надстройки Excel», если он находится в другом положении. Жмем на кнопку «Перейти».

Перемещение в надстройки в программе Microsoft Excel

Открывается окно доступных надстроек Эксель. Ставим галочку около пункта «Пакет анализа». Жмем на кнопку «OK».

Активация пакета анализа в программе Microsoft Excel

Теперь, когда мы перейдем во вкладку «Данные», на ленте в блоке инструментов «Анализ» мы увидим новую кнопку – «Анализ данных».

Блок настроек Анализ в программе Microsoft Excel

Регрессионный анализ в Excel

Показывает влияние одних значений (самостоятельных, независимых) на зависимую переменную. К примеру, как зависит количество экономически активного населения от числа предприятий, величины заработной платы и др. параметров. Или: как влияют иностранные инвестиции, цены на энергоресурсы и др. на уровень ВВП.

Результат анализа позволяет выделять приоритеты. И основываясь на главных факторах, прогнозировать, планировать развитие приоритетных направлений, принимать управленческие решения.

  • линейной (у = а + bx);
  • параболической (y = a + bx + cx2);
  • экспоненциальной (y = a * exp(bx));
  • степенной (y = a*x^b);
  • гиперболической (y = b/x + a);
  • логарифмической (y = b * 1n(x) + a);
  • показательной (y = a * b^x).

Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в Excel и интерпретацию результатов. Возьмем линейный тип регрессии.

Задача. На 6 предприятиях была проанализирована среднемесячная заработная плата и количество уволившихся сотрудников. Необходимо определить зависимость числа уволившихся сотрудников от средней зарплаты.

Зарплата сотрудников.

Модель линейной регрессии имеет следующий вид:

У = а0 + а1х1 +…+акхк.

Где а – коэффициенты регрессии, х – влияющие переменные, к – число факторов.

В нашем примере в качестве У выступает показатель уволившихся работников. Влияющий фактор – заработная плата (х).

В Excel существуют встроенные функции, с помощью которых можно рассчитать параметры модели линейной регрессии. Но быстрее это сделает надстройка «Пакет анализа».

Активируем мощный аналитический инструмент:

  1. Нажимаем кнопку «Офис» и переходим на вкладку «Параметры Excel». «Надстройки».Надстройки.
  2. Внизу, под выпадающим списком, в поле «Управление» будет надпись «Надстройки Excel» (если ее нет, нажмите на флажок справа и выберите). И кнопка «Перейти». Жмем.Управление.
  3. Открывается список доступных надстроек. Выбираем «Пакет анализа» и нажимаем ОК.

Пакет анализа.

После активации надстройка будет доступна на вкладке «Данные».

Анализ данных.

Теперь займемся непосредственно регрессионным анализом.

  1. Открываем меню инструмента «Анализ данных». Выбираем «Регрессия».Регрессия.
  2. Откроется меню для выбора входных значений и параметров вывода (где отобразить результат). В полях для исходных данных указываем диапазон описываемого параметра (У) и влияющего на него фактора (Х). Остальное можно и не заполнять.Параметры регрессии.
  3. После нажатия ОК, программа отобразит расчеты на новом листе (можно выбрать интервал для отображения на текущем листе или назначить вывод в новую книгу).

Результат анализа регрессии.

В первую очередь обращаем внимание на R-квадрат и коэффициенты.

R-квадрат – коэффициент детерминации. В нашем примере – 0,755, или 75,5%. Это означает, что расчетные параметры модели на 75,5% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Чем выше коэффициент детерминации, тем качественнее модель. Хорошо – выше 0,8. Плохо – меньше 0,5 (такой анализ вряд ли можно считать резонным). В нашем примере – «неплохо».

Коэффициент 64,1428 показывает, каким будет Y, если все переменные в рассматриваемой модели будут равны 0. То есть на значение анализируемого параметра влияют и другие факторы, не описанные в модели.

Коэффициент -0,16285 показывает весомость переменной Х на Y. То есть среднемесячная заработная плата в пределах данной модели влияет на количество уволившихся с весом -0,16285 (это небольшая степень влияния). Знак «-» указывает на отрицательное влияние: чем больше зарплата, тем меньше уволившихся. Что справедливо.

Регрессионный анализ в Microsoft Excel

Regressivnyiy-analiz-v-Microsoft-Excel.png

Регрессионный анализ является одним из самых востребованных методов статистического исследования. С его помощью можно установить степень влияния независимых величин на зависимую переменную. В функционале Microsoft Excel имеются инструменты, предназначенные для проведения подобного вида анализа. Давайте разберем, что они собой представляют и как ими пользоваться.

Использование возможностей табличного процессора «Эксель»

Анализу регрессии в Excel должно предшествовать применение к имеющимся табличным данным встроенных функций. Однако для этих целей лучше воспользоваться очень полезной надстройкой «Пакет анализа». Для его активации нужно:

  • с вкладки «Файл» перейти в раздел «Параметры»;
  • в открывшемся окне выбрать строку «Надстройки»;
  • щелкнуть по кнопке «Перейти», расположенной внизу, справа от строки «Управление»;
  • поставить галочку рядом с названием «Пакет анализа» и подтвердить свои действия, нажав «Ок».

Если все сделано правильно, в правой части вкладки «Данные», расположенном над рабочим листом «Эксель», появится нужная кнопка.

Виды регрессионного анализа

Существует несколько видов регрессий:

  • параболическая;
  • степенная;
  • логарифмическая;
  • экспоненциальная;
  • показательная;
  • гиперболическая;
  • линейная регрессия.

О выполнении последнего вида регрессионного анализа в Экселе мы подробнее поговорим далее.

Корреляционный анализ в Excel

Корреляционный анализ помогает установить, есть ли между показателями в одной или двух выборках связь. Например, между временем работы станка и стоимостью ремонта, ценой техники и продолжительностью эксплуатации, ростом и весом детей и т.д.

Если связь имеется, то влечет ли увеличение одного параметра повышение (положительная корреляция) либо уменьшение (отрицательная) другого. Корреляционный анализ помогает аналитику определиться, можно ли по величине одного показателя предсказать возможное значение другого.

Коэффициент корреляции обозначается r. Варьируется в пределах от +1 до -1. Классификация корреляционных связей для разных сфер будет отличаться. При значении коэффициента 0 линейной зависимости между выборками не существует.

Рассмотрим, как с помощью средств Excel найти коэффициент корреляции.

Для нахождения парных коэффициентов применяется функция КОРРЕЛ.

Задача: Определить, есть ли взаимосвязь между временем работы токарного станка и стоимостью его обслуживания.

Время и стоимость.

Ставим курсор в любую ячейку и нажимаем кнопку fx.

  1. В категории «Статистические» выбираем функцию КОРРЕЛ.
  2. Аргумент «Массив 1» – первый диапазон значений – время работы станка: А2:А14.
  3. Аргумент «Массив 2» – второй диапазон значений – стоимость ремонта: В2:В14. Жмем ОК.

Функция КОРРЕЛ.

Чтобы определить тип связи, нужно посмотреть абсолютное число коэффициента (для каждой сферы деятельности есть своя шкала).

Для корреляционного анализа нескольких параметров (более 2) удобнее применять «Анализ данных» (надстройка «Пакет анализа»). В списке нужно выбрать корреляцию и обозначить массив. Все.

Полученные коэффициенты отобразятся в корреляционной матрице. Наподобие такой:

Корреляционная матрица.

Анализ результатов регрессии для R-квадрата

В Excel данные полученные в ходе обработки данных рассматриваемого примера имеют вид:

регрессия в Excel

Прежде всего, следует обратить внимание на значение R-квадрата. Он представляет собой коэффициент детерминации. В данном примере R-квадрат = 0,755 (75,5%), т. е. расчетные параметры модели объясняют зависимость между рассматриваемыми параметрами на 75,5 %. Чем выше значение коэффициента детерминации, тем выбранная модель считается более применимой для конкретной задачи. Считается, что она корректно описывает реальную ситуацию при значении R-квадрата выше 0,8. Если R-квадрата<0,5, то такой анализа регрессии в Excel нельзя считать резонным.

Линейная регрессия в программе Excel

Внизу, в качестве примера, представлена таблица, в которой указана среднесуточная температура воздуха на улице, и количество покупателей магазина за соответствующий рабочий день. Давайте выясним при помощи регрессионного анализа, как именно погодные условия в виде температуры воздуха могут повлиять на посещаемость торгового заведения.

Общее уравнение регрессии линейного вида выглядит следующим образом: У = а0 + а1х1 +…+акхк. В этой формуле Y означает переменную, влияние факторов на которую мы пытаемся изучить. В нашем случае, это количество покупателей. Значение x – это различные факторы, влияющие на переменную. Параметры a являются коэффициентами регрессии. То есть, именно они определяют значимость того или иного фактора. Индекс k обозначает общее количество этих самых факторов.

  1. Кликаем по кнопке «Анализ данных». Она размещена во вкладке «Главная» в блоке инструментов «Анализ».

Переход в анализ данных в программе Microsoft Excel

Открывается небольшое окошко. В нём выбираем пункт «Регрессия». Жмем на кнопку «OK».

Запуск регрессии в программе Microsoft Excel

Открывается окно настроек регрессии. В нём обязательными для заполнения полями являются «Входной интервал Y» и «Входной интервал X». Все остальные настройки можно оставить по умолчанию.

В поле «Входной интервал Y» указываем адрес диапазона ячеек, где расположены переменные данные, влияние факторов на которые мы пытаемся установить. В нашем случае это будут ячейки столбца «Количество покупателей». Адрес можно вписать вручную с клавиатуры, а можно, просто выделить требуемый столбец. Последний вариант намного проще и удобнее.

В поле «Входной интервал X» вводим адрес диапазона ячеек, где находятся данные того фактора, влияние которого на переменную мы хотим установить. Как говорилось выше, нам нужно установить влияние температуры на количество покупателей магазина, а поэтому вводим адрес ячеек в столбце «Температура». Это можно сделать теми же способами, что и в поле «Количество покупателей».

Ввод интервала в настройках регрессии в программе Microsoft Excel

С помощью других настроек можно установить метки, уровень надёжности, константу-ноль, отобразить график нормальной вероятности, и выполнить другие действия. Но, в большинстве случаев, эти настройки изменять не нужно. Единственное на что следует обратить внимание, так это на параметры вывода. По умолчанию вывод результатов анализа осуществляется на другом листе, но переставив переключатель, вы можете установить вывод в указанном диапазоне на том же листе, где расположена таблица с исходными данными, или в отдельной книге, то есть в новом файле.

Регрессионный анализ в Excel. Подробная иллюстрированная инструкция

Важно понимать, что Excel – это не только программа для создания баз данных, но и профессиональный статистический инструмент. И в статистике есть множество способов обработки числовых значений. Один из них – регрессионный анализ. Он тесно связан с корреляциями. Перед тем, как разобраться в том, как в Эксель осуществлять его на практике, необходимо сперва понять, что же такое регрессионный анализ и чем он отличается от корреляционного.

Термин «корреляция» знаком многим, даже тем, кто не особо хорошо разбирается в статистике. Он уже стал настолько популярным, что нередко его можно услышать в быту. А означает он очень простое явление – взаимосвязь между двумя переменными, когда при изменении одной происходит изменение и другой.

Важно понимать, что корреляция сама по себе устанавливает закономерность, но при этом не указывает на характер этой закономерности. То есть, одна переменная может влиять на другую, а может у них быть какая-то третья переменная, изменение которой влечет изменение обеих сразу. То есть, корреляция дает возможность установить взаимосвязь между явлениями, но не влияние одной на другую.

Линейная регрессия позволяет как раз установить разновидность этой связи, чтобы стало возможным прогнозирование зависимой переменной в зависимости от того, как будет изменяться независимая. А теперь подробнее рассмотрим, как можно почувствовать себя провидцем, не закрывая документа Эксель.

Как подключить пакет анализа в программе Excel

Сразу, с коробки, регрессионный анализ недоступен пользователю. Предварительно его надо включить. Только в этом случае пользователь сможет воспользоваться этими инструментами. Чтобы активировать функцию регрессионного анализа, необходимо выполнить следующие действия:

  1. Открыть меню «Файл». Для этого нужно нажать на одноименную кнопку слева от вкладки «Главная». Регрессионный анализ в Excel. Подробная иллюстрированная инструкция
  2. Далее у нас откроется меню настроек файла. Нас интересует вкладка «Параметры». Регрессионный анализ в Excel. Подробная иллюстрированная инструкция
  3. Теперь у нас появляется возможность настроить параметры Excel. Затем переходим в меню надстроек, выставляем надстройки Excel в перечне, который находится внизу и нажимаем на «Перейти». Регрессионный анализ в Excel. Подробная иллюстрированная инструкцияРегрессионный анализ в Excel. Подробная иллюстрированная инструкция
  4. После этого появляется окошко, в котором можно управлять существующими надстройками. Нас интересует опция «Пакет анализа». Нужно поставить галочку возле нее и нажать на «ОК». Регрессионный анализ в Excel. Подробная иллюстрированная инструкция

Регрессионный анализ в Excel. Подробная иллюстрированная инструкция

Теперь у нас на вкладке «Данные» добавился новый блок инструментов, в котором появилась кнопка «Анализ данных».

А теперь более подробно опишем, какие виды регрессионного анализа бывают и как его осуществлять в Excel.

Какие бывают виды регрессионного анализа

Выделяют несколько видов регрессий:

  1. Параболическая.
  2. Степенная.
  3. Логарифмическая.
  4. Экспоненциальная.
  5. Показательная.
  6. Гиперболическая.
  7. Линейная регрессия.

Давайте более подробно рассмотрим последнюю разновидность в программе для построения электронных таблиц Excel.

Линейная регрессия в Excel

Давайте приведем небольшой пример. Допустим, у нас есть файл с диапазоном данных, содержащим информацию о том, какая средняя температура воздуха за окном в определенный временной период и сколько было покупателей в этот же день. Для этого нужно использовать регрессионный анализ, разобравшись, каким именно способом климатические условия (то есть, температура воздуха) оказывают влияние на то, как это торговое заведение посещается. Для этого нам нужно составить уравнение регрессии, которое выглядит так: У = а0 + а1х1 +…+акхк. Давайте приведем небольшую расшифровку этих данных.

  1. Y. Обозначает переменную, которая зависима от определенных факторов. Именно ее нам и нужно проанализировать. В нашем примере в качестве такой переменной выступает количество покупателей.
  2. х – это совокупность факторов, которые способны изменить значение переменной. В данном случае ею выступает температура воздуха. Но могут включаться и другие значения, которые могут быть измерены математическими.
  3. а – это коэффициент регрессии. Необходим для того, чтобы формула могла определить не только наличие самого фактора, но и степень его влияния на переменную Y.
  4. k – это общее число всех факторов, которые имеются на текущий момент.

Чтобы осуществить анализ линейной регрессии, необходимо выполнить следующие шаги:

  1. Сделать клик по кнопке «Анализ данных», появившейся после добавления соответствующей надстройки. Она располагается на вкладке «Данные» в группе «Анализ». Регрессионный анализ в Excel. Подробная иллюстрированная инструкция
  2. После этого появится крошечное диалоговое окно. Но несмотря на это, оно содержит достаточное количество информации о том, какие инструменты анализа можно использовать. Нас же интересует регрессия. Соответствующий пункт и нужно выбрать. После того, как он будет выделен, можно нажимать кнопку «ОК». Регрессионный анализ в Excel. Подробная иллюстрированная инструкция
  3. После этого нам нужно настроить регрессию. В соответствующем диалоговом окне необходимо обязательно заполнить входные интервалы X и Y. К оставшимся параметрам, если их не заполнять, будут применены настройки, запрограммированные по умолчанию. В поле с входным интервалом Y записываем тот диапазон, в котором находятся переменные, для которых мы пытаемся установить влияние имеющихся факторов. Простыми словами, общее число покупателей. Есть несколько способов ввода адреса: с клавиатуры или же непосредственное их выделение с помощью мыши. Естественно, проще первый вариант в большинстве случаев, но если человек владеет слепым методом печати и точно помнит адрес диапазона, то вручную ему будет все же проще.

Регрессионный анализ в Excel. Подробная иллюстрированная инструкция

Далее вводим факторы (точнее, содержащие информацию о них ячейки) в поле «Входной интервал X». Как указывалось ранее, перед нами стоит задача понять, как влияет температура воздуха на количество клиентов. Для этого необходимо записать адреса ячеек, входящих в столбик «Температура». Как это сделать? Та точно так же, как и с предыдущим полем: ввести вручную или выделить соответствующий диапазон мышью.

Что касается других настроек, то они дают возможность задать метки, уровень надежности показателей, константу-ноль, а также задать ряд других параметров. Но в подавляющем количестве ситуаций нет необходимости корректировать эти настройки. Единственное, что нужно сделать – так это задать правильный переключатель для опции вывода результатов. По стандарту итоги выводятся на другой лист, но пользователь может, если у него будет такое желание, осуществить вывод на тот же лист, что и таблица с первоначальными данными. Также возможен вывод результатов в отдельную книгу. Наконец, после завершения настроек нужно нажать кнопку «ОК», после чего программа все оставшиеся действия выполнит самостоятельно.

Как интерпретировать результаты анализа

Ознакомиться с результатами регрессионного анализа можно в том месте, которое было указано в параметрах. Выглядит он таким приблизительно образом.

Регрессионный анализ в Excel. Подробная иллюстрированная инструкция

Самое главное значение, на которое мы будем ориентироваться – это R-квадрат. В нем записывается качество используемой модели. Чем он выше, тем оно выше. Если оно меньше 0,5, то зависимость считается плохой, если выше – то уже лучше. Чем ближе к 1, тем лучше. Соответственно, максимальный коэффициент – 1.

Также нужно обратить внимание на еще один важный показатель. Его можно найти в ячейке, которая находится на стыке строки Y-пересечение и колонки «Коэффициенты». Здесь можно увидеть значение Y, которое будет равно нулю при определенных условиях. Также можно понять, насколько наша зависимая переменная является зависимой от факторов. Для этого нужно посмотреть, какая цифра стоит на пересечении граф Переменная X1» и «Коэффициенты». Чем коэффициент выше, тем лучше.

Видим, что программа Microsoft Excel открывает широкие возможности для регрессионного анализа. Но конечно, нужна дополнительная подготовка, чтобы читать эти результаты. Но если вы уже разбираетесь в статистике, то будет значительно проще. А теперь давайте приведем некоторые простые примеры, чтобы было более наглядно понятно, как линейная регрессия проводится на практике.

Пример регрессионного анализа №1

А теперь настало время разобрать практические кейсы, как можно использовать линейную регрессию. Допустим, у нас есть набор данных о расходах на ТВ-рекламу, интернет-продвижение и о том, сколько получилось реализовать товара в российской национальной валюте. Все эти данные упакованы в таблицу. Перед нами стоит задача – определить коэффициенты регрессии для независимых переменных (то есть, в нашем случае ими выступают расходы на рекламу по ТВ и в интернете, поскольку оба значения влияют на объем реализуемых товаров). Последовательность действий такая:

  1. Открыть рабочий лист и ввести данные.
  2. Активировать инструмент регрессия способом, описанным выше.
  3. В появившемся диалоговом окне необходимо задать входной интервал X, Y, задать метки
  4. Также не стоит забывать ввести выходной интервал. Для выполнения этой задачи необходимо также указать такие параметры, как «График нормальной вероятности» и «График остатков».

Видим, что для этого кейса нам не нужно принципиально отходить от схемы, описанной выше. Линейная регрессия в этом случае позволяет уменьшить расходы на рекламу и увеличить отдачу от неё. То есть, выражаясь маркетинговым языком, увеличить ROMI – коэффициент возвратности инвестиций на маркетинг.

Пример регрессионного анализа №2

Второй случай, в котором можно проводить регрессионный анализ – это необходимость найти максимальную модель распределения расходов на разные виды рекламы для того, чтобы получить самую большую прибыль. И такую маркетинговую задачу вполне может решить обычный Excel, кто бы мог подумать?

Предположим, максимальный бюджет на рекламу, который может быть потрачен организацией – 170000 рублей. Это ограничение невозможно предусмотреть стандартным средством, описанным выше. Здесь нужно использовать совсем другую надстройку, которая называется «Поиск решения». Есть ее возможность найти в том же разделе, что и описываемую нами. И аналогично пакету анализа, нам необходимо включить эту надстройку в том же самом меню.

Что же собой являет инструмент «Поиск решения»? Это надстройка, позволяющая найти оптимальный способ решения определенной задачи. Она имеет два основных параметра: целевая функция и ограничения. Таким образом, пользователь может находить оптимальную сумму затрат для рекламу в определенных условиях. Это одно из главных преимуществ данного инструмента.

Точно также, как в случае с пакетом анализа, инструмент поиска решения требует наличия математической модели. В качестве неё и выступает целевая функция. В нашем случае она следующая: Y= 2102438,6 + 6,4004 X1 – 54,068 X2 > max. В качестве используемых ограничений используется следующее выражение: X1 + X2 <= 170000, X1>= 0, X2 >=0.

После применения инструмента «Поиск решения» оказывается, что при заданных параметрах и ограничениях оптимально тратить деньги на рекламу по телевидению, поскольку это способно обеспечить максимальную прибыль. Как же пользоваться этим инструментом на практике? Для этого нужно выполнить следующие простые действия.

  1. Для начала нажать «Параметры Excel», после чего отправиться в категорию «Надстройки».
  2. После этого в поле «Управление» найти «Надстройки Excel» и кликнуть по «Перейти».
  3. После этого в списке надстроек активировать «Поиск решения».

После нажатия клавиши ОК надстройка успешно активирована. Далее достаточно просто нажимать на соответствующую кнопку на вкладке «Данные» в той же группе, что и пакет анализа и задать подходящие параметры. После этого программа все сделает самостоятельно. Таким образом, использование регрессии в Excel – очень простая штука. Значительно легче, чем может показаться на первый взгляд, поскольку большую часть действий выполняет программа. Достаточно просто вбить правильные настройки, и дальше можно расслабиться. И да, нужно еще интерпретировать результаты правильно. Но это не проблема. Успехов.

Читайте так же:
Как уменьшить или увеличить значки на рабочем столе
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector