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Einfache Lösung Für Die Excel-Fehlerregressionsanalyse

Einfache Lösung Für Die Excel-Fehlerregressionsanalyse

In diesem Tutorial werden die meisten einige der möglichen Ursachen zeigen, die eine Excel-Fehler-Regressionsanalyse verursachen können, und dann würde ich sicherlich mögliche Wege zeigen, die Sie ausprobieren können, um dieses Problem zu beseitigen.

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Eine Fehlersitzung erscheint in jedem regressionsmodellähnlichen statistischen Dummy, um Ihnen Modellunsicherheit zu bieten. Der Fehlerterm kann ein flexibler Rest sein, der das Fehlen einer perfekten Übereinstimmung erklärt, würde ich sagen.

Wann immer wir alle ein lineares Regressionsmodell anpassen, nimmt das Modell die folgende Form an:

wobei ϵ an ein wesentlicher Fehler ist, der wiederum sicherlich nicht von X abhängt.

Error Regression Analysis Excel

Egal, welches X gut zur Vorhersage von Y-Werten verwendet werden kann, es wird sichergestellt, dass Sie in dieser Hinsicht Fehler im Modell haben.

Warum ist eine bestimmte Regression in Excel falsch?

Wenn sich die meisten x- bis y-Wertebereiche überschneiden, erzeugt die RGP-Arbeitsblattfunktion falsche Werte, wenn alle Zellen resultieren. Der übliche exakte Erfolg verhindert, dass sich die Bereichswerte von by und farrenheit überschneiden (beide normalerweise doppelt). Überlappen Sie nicht die tatsächlichen Bereiche der x- und y-Moral, wenn Sie sich auf Zellen in einer vertrauenswürdigen Formel beziehen.

Eine Möglichkeit, die Variabilität dieses absichtlichen Fehlers zu betrachten, besteht darin, den normalen Fehler zusammen mit dem Regressionsmodell zu verwenden, was eine vollständige Möglichkeit ist Messen Sie die übliche Abweichung der Residuen ϵ.

Diese Informationen bieten ein Schritt-für-Schritt-Beispiel für die endgültige Berechnung des konformen Fehlers eines Regressionsmodells in Excel.

Ein-Personen-Schritt: Daten erstellen

Kann Excel eine Regressionsanalyse durchführen?

Sie können sich auf das Excel-Regressionstool verlassen, das im Wesentlichen von diesem Datenanalyse-Add-In bereitgestellt wird. Teilen Sie Excel mit, dass Sie sich den großen Ligen anschließen möchten, indem Sie normalerweise auf die Befehlsschaltfläche „Datenanalyse“ auf der Registerkarte „Daten“ klicken. Wenn Excel das Dialogfeld „Datenanalyse“ anzeigt, wählen Sie das Regressionstool einer Person aus der Funktion „Analysetools“ aus und klicken Sie dann auf „OK“.

Aus diesem Grund veröffentlichen wir einen Datensatz, der bei 12 herausragenden Schülern eindeutig die folgenden Variablen enthält:

  • Prüfungsergebnis
  • Unterrichtszeiten
  • Aktuelle Bewertung
  • Schritt 2: Passen Sie das Regressionsmodell an

    Als Nächstes passen wir ein neues Regressionsmodell mit mehreren geraden Linien an, das Hunderte von Tests als schwankende Antwort- und Flairstunden und die aktuelle Note als Prognostikvariablen verwendet.

    Klicken Sie dazu auf die Registerkarte „Daten“ einer Person im oberen Menüband und optional auf „Datenanalyse“:

    Wenn Sie diese Option nicht verfügbar sehen, müssen Sie sie zuerst verwenden, um ein Paket mit Datenanalyse-Tools herunterzuladen.

    Wählen Sie im sich öffnenden Fensterbereich Regression aus. Geben Sie in Ihrem neu erscheinenden Fenster jeweils die folgenden Informationen ein:

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  • Schritt 1: Reimage herunterladen und installieren
  • Schritt 2: Starten Sie das Programm und wählen Sie den Scan aus, den Sie ausführen möchten
  • Schritt 3: Überprüfen Sie die Ergebnisse und ergreifen Sie gegebenenfalls Maßnahmen

  • Nachdem Sie auf OK geklickt haben, wird das Ergebnis der Regressionsdame angezeigt:

    Schritt 3. Interpretieren Sie diesen Regressionsstandardfehler

    Der Referenzmodellfehler, der auf das Regressionsmodell verweist, ist derzeit eine vollständige Zahl neben dem Benchmarkfehler:

    Der klassische Fehler dieses etwas spezifischen Regressionsmodells ist 2,790029.

    Diese Zahl stellt jeden durchschnittlichen Abstand zwischen den Gesamtergebnissen der Untersuchung und den vom Modell vorgesehenen Prüfungsergebnissen dar.

    Beachten Sie, dass die entsprechenden Bewertungsergebnisse mehr als 2,79 Einheiten zu bestimmten Vorhersagen hinzugefügt werden, wenn einige Punkte näher kommen. Aber im Durchschnitt beträgt der Abstand zwischen den tatsächlichen Bewertungsergebnissen und den vorhergesagten Ergebnissen ohne Zweifel 2,790029. Hinweis

    Eine Regression, die mit einem kleineren Standardfehler verbunden ist, weist auch darauf hin, dass die Regression, die das Modell in den Datensatz einbezieht, genauer ist.

    Wenn also Leute ein neues Regressionsmodell anpassen, um den Datensatz für die Öffentlichkeit einfacher zu machen, und sich von dem festgelegten Fehler von beispielsweise 4,53 entfernen, wird dieses frische neue Modell beim Schätzen von Umfrageergebnissen schlechter sein als die vorherige Maschine.

    Zusätzliche Ressourcen

    Eine andere gebräuchliche Methode zur Messung der Genauigkeit von Regressionsbeispielen ist die Verwendung von R-Quadrat. Lesen Sie einen Artikel, um mehr über die Vorteile der Verwendung des Standardfehlers hinter Ihrer Regression zu erfahren, um die Genauigkeit oder das R-Quadrat zu messen.

    Vorheriger Beitrag: Regressionsanalyse in Excel 2013 in die Praxis umsetzen

    Erklärung der Excel-Regressionsergebnisse

    error regression analysis excel

    Sehen Sie sich das Schulungsvideo an, in dem das Ergebnis erklärt wird:

    Sie können sich bei einem Video nicht entscheiden?

    Klicken Sie hier

    .

    In einem letzten Artikel habe ich erklärt, wie man eine Regressionsanalyse in Excel durchführt. Nachdem Sie die Schritte ausgeführt haben, zeigt Excel möglicherweise Ihre Ergebnisse an, die wie folgt aussehen:

    ErgebniserklärungExcel-Regressionsanalysedaten: Multiple Regression

    Hier ist, was die Informationen auf jedem Kleidungsstück für das Ergebnis bedeuten:

    EXCEL 1 REGRESSANALYSE: REGRESSIONSSTATISTIK

    Dies sind Anpassungspapiere. Lassen Sie uns wissen, wie gut die wichtigste berechnete lineare Regressionsgleichung zu Ihren eigenen zugrunde liegenden Daten passt.

    1. Multiple R. Dies ist das Verhältnis aller Koeffizienten. Dies vermittelt Ihnen, wie gesund eine lineare Ehe ist. Zum Beispiel bedeutet eine Punktzahl gegen 1 eine fabelhaft perfekte Beziehung, während eine Punktzahl von zwei keine Beziehung bedeutet. Dies ist ihr Wurzelpark im Quadrat (siehe #2).
    2. R im Quadrat. Dieses r2 ist zweifellos das Bestimmtheitsmaß. Es sagt Ihnen, auf welche Weise die Punkte tatsächlich auf die Mesh-Regression fallen. Zum Beispiel 80%-Strategie, dass 80% der Streuung innerhalb von nur y-Werten um den Mittelwert herum als durch exakte x-Werte erklärbar betrachtet wird. Mit anderen Worten, 80 % der Schätze entsprechen dem Muster.
    3. R-Quadrat angepasst. Das angepasste R-Quadrat wird angepasst, um die Anzahl der Supermodel-Terme zu erhalten. Sie sollten diese Methode stattdessen zusammen mit #2 verwenden, wenn Sie mehr von einer Variablen x verwenden. Fehler
    4. Regressionsnorm: Eine Bewertung der Standardabweichung Ihres zuverlässigen Fehlers im Zusammenhang mit μ. Dies ist mit ziemlicher Sicherheit nicht dasselbe wie die Fehlerhäufigkeit in illustrativen Statistiken! Der Fehlerstandard jeder Regression wird die Messgenauigkeit eines Regressionskoeffizienten sein; wenn jeder Koeffizient relativ zu einer bestimmten Fehlerhäufigkeit größer ist, dann wird der Koeffizient als von Null verschieden betrachtet.
    5. Beobachtungen. Anzahl der in der Stichprobe durchgeführten Studien.

    EXCEL-REGRESSANALYSE ERKLÄRT TEILWEISE ANOVA

    1. SS zwei: entspricht einigen Quadraten.
    2. MS-Regression = SS-Regression Regression / Grade von Freedom.MS
    3. Residuum = Mittelquadrat, schlechte Reichweite (Residuum SS / Residuum Degrees Freedom).
    4. F: Allgemeiner Test F für die Nulltheorie. F:
    5. Wert Der P-Wert, der dem Wert zugeordnet ist.

    Der zweite Teil aller Ausgaben, die Sie für Excel erhalten, wird wahrscheinlich selten verwendet, im Gegensatz zur obigen Regressionsproduktion. Es quadriert die Summe bezüglich der einzelnen Komponenten (siehe Residualgrad für Quadrate), so dass es nur schwierig wird, eine sinnvolle Verwendung einschließlich Statistiken zu machen. Wenn Sie nur mit einfacher linearer Regression begonnen auswählen (und sich nicht mit benutzerdefinierten Komponenten befassen möchten), können Sie diesen Abschnitt im Abschnitt “Ausgabe” übergeben.
    Zum Beispiel für die Prozedur R

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