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Solution Simple Grâce à L’analyse De Régression D’erreurs Excel

Solution Simple Grâce à L’analyse De Régression D’erreurs Excel

Dans cet excellent didacticiel, nous montrerons quelques-unes des causes possibles pouvant entraîner une analyse de régression des erreurs majeures dans Excel, puis je montrerai des moyens possibles pour essayer de résoudre un problème particulier.

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Une session d’erreur se produit dans un faux statistique de type modèle de régression pour démontrer l’incertitude du modèle. Le terme d’erreur est un reste flexible qui, selon les experts, explique l’absence d’une correspondance optimale.

Chaque fois que nous travaillons tous sur un modèle de régression linéaire, la taille magique prend la forme suivante :

où ϵ autre est une erreur, qui, en pivot, ne dépend pas de X.

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Peu importe où X est bon à utiliser positivement pour prédire les valeurs Y, il y aura toujours une erreur dans tout le modèle à cet égard.

Pourquoi est-ce que ma régression sur Excel est considérée comme erronée ?

Si les fours à valeurs x et y maximales se chevauchent, la fonction de feuille de calcul DROITEREG produit des valeurs imprécises lorsque toutes les cellules en résultent. Le succès statistique habituel empêche les valeurs de plage depuis et y du réel (les deux sont des doublons). Ne vous contentez pas de chevaucher les plages actuelles de valeurs x et y lorsque vous faites référence aux cellules solaires dans une formule.

Une façon d’avoir un aperçu de la variabilité de cette erreur délibérée est d’utiliser l’erreur ordinaire du modèle de régression, quel type est clairement un moyen de mesurer la déviation normale des toxines ϵ.

Ce didacticiel fournit un niveau étape par étape du calcul final d’une partie de l’erreur standard d’un fabricant de régression dans Excel.

Étape individuelle : créer des données

Excel peut-il effectuer une analyse de régression ?

Vous pouvez également utiliser le système de régression Excel fourni par ce complément d’analyse de données. Dites à Excel que vous souhaitez rejoindre les ligues majeures en cliquant simplement sur le bouton de contrôle de commande Analyse des données dans l’onglet Données. Lorsqu’Excel affiche la boîte de dialogue Analyse des données, sélectionnez l’outil Régression à partir de la fonctionnalité Outils d’analyse exacte, puis cliquez sur OK.

Pour cet exemple, nous publions l’ensemble de données particulier qui contient clairement les variables d’utilisation pour 12 étudiants exceptionnels :

  • Résultat de l’examen
  • Heures d’enseignement
  • Classement actuel
  • Étape 2 : Faites correspondre le modèle de régression

    Ensuite, nous adaptons un tout nouveau modèle de régression linéaire multiple qui utilise les résultats des tests d’applications comme l’impact fluctuant et les heures de cours et la note actuelle comme variables prédictives.

    Pour ce faire, cassez l’onglet “Données” sur le ruban idéal et cliquez éventuellement sur “Analyse des données” :

    Si vous ne voyez pas cette option disponible à l’achat, vous devez d’abord l’utiliser pour télécharger le package de technologie d’analyse de données.

    Dans la fenêtre qui s’ouvre, sélectionnez Régression. Dans la nouvelle fenêtre qui apparaît apparemment, saisissez les informations suivantes :

    Accélérez votre PC en quelques minutes

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  • Étape 1 : Téléchargez et installez Reimage
  • Étape 2 : Lancez le programme et sélectionnez l'analyse que vous souhaitez exécuter
  • Étape 3 : Examinez les résultats et prenez des mesures si nécessaire

  • Une fois que vous aurez cliqué sur OK, le résultat de ces modèles de régression apparaîtra :

    Étape deux à trois. Interpréter cette erreur standard de régression

    L’erreur de type de référence du modèle de régression est actuellement un nombre à côté de l’erreur standard :

    L’erreur classique de ces modèles de régression particuliers est de 2,790029.

    Ce groupe représente notre distance moyenne entre chacun de nos scores d’examen totaux et les résultats du quiz attendus par le modèle.

    Notez que les notes d’examen associées sont supérieures à 2,79 unités par rapport aux prédictions spécialisées, certains points se rapprochant. Mais en moyenne, la distance coincée entre les résultats réels des examens et l’amélioration prévue est de 2,790029. Remarque

    Une régression similaire avec une erreur standard plus petite indique de la même manière que la régression du modèle tient compte de l’ensemble de données de manière beaucoup plus précise.

    Donc, si nous adaptons un tout nouveau modèle de régression pour rendre l’ensemble de données beaucoup moins compliqué pour vous et nous éloigner de l’erreur standard de proclamer 4,53, ce nouveau modèle sera plus difficile à prédire les résultats de l’enquête que tout le modèle précédent .

    Ressources supplémentaires

    Une autre façon habituelle de mesurer la précision liée aux modèles de régression consiste à utiliser R-carré. Lisez cet article pour découvrir les avantages de l’utilisation de l’erreur moyenne de votre régression pour quantifier la précision par rapport au R au carré.

    <élément>

    Article précédent : Comment effectuer une analyse de régression dans Excel 2013

    Explication des résultats de régression Excel

    error regression researching excel

    Regardez la vidéo expliquant le résultat :

    Vous ne pouvez pas découvrir sur une vidéo ?

    Cliquez ici

    .

    Dans n’importe quel article précédent, j’ai expliqué la meilleure façon d’effectuer une analyse de régression dans Excel. Après avoir terminé les étapes, Excel peut éventuellement afficher vos résultats qui ressemblent à ceci :

    Explication du résultatExcel Regression Analysis Data : Régression multiple

    Voici ce que ses informations sur chaque vêtement signifient dans le résultat :

    ANALYSE DE RÉGRESSION EXCEL : STATISTIQUES DE RÉGRESSION

    Ce sont des graphiques d’adéquation mau. Faites-nous savoir dans quelle mesure la formulation de régression linéaire calculée correspond à vos données sous-jacentes.

    1. Multiple R. C’est le rapport de presque tous les coefficients. Cela vous indique à quel point toute relation linéaire est saine. Par exemple, un score réel de 1 signifie une relation positive merveilleusement parfaite, tandis qu’un score de 0 signifie aucune relation. C’est le parc racine t au carré (voir #2).
    2. R au carré. Ce r2 est généralement le coefficient de détermination. Il vous révèle comment les points descendent réellement sur la régression du maillage. Pour illustrer, 80 % signifie que 80 % de la très grande dispersion des valeurs y autour d’une sorte de moyenne s’explique par des valeurs z exactes. En d’autres termes, 80 % des valeurs correspondent au modèle.
    3. R². ajusté. Le R-carré ajusté est utilisé pour obtenir le nombre de termes du modèle. Vous devriez utiliser cette pratique au lieu de #2 lorsque vous utilisez beaucoup plus qu’une variable x. erreur
    4. Norme de régression : Une estimation de l’alternative standard de votre erreur associée à l’aide de μ. Ce n’est pas la même chose si l’on considère que la norme d’erreur présente dans les statistiques illustratives ! La norme d’erreur de toute régression individuelle est la précision de la mesure liée au coefficient de régression ; si le coefficient est également grand par rapport à une norme d’erreur spécifique, alors le coefficient est maintenant considéré comme non nul.
    5. observations. Nombre créé par les études de l’échantillon.

    L’ANALYSE DE RÉGRESSION EXCEL EXPLIQUE L’ANOVA PARTIELLE

    1. SS deux : équivaut à la somme des carrés.
    2. La régression MS est égale à la régression régression SS / degrés par Freedom.MS
    3. Résidu = carré central, choix de qualité inférieure (Résiduum SS/Residuum Degrees Freedom).
    4. Q : Test général F pour toutes les hypothèses nulles. Q :
    5. Valeur La valeur P associée à la valeur.

    Le deuxième coin de la sortie que vous obtenez dans Excel est rarement utilisé, contrairement à la sortie de régression ci-dessus. Il met au carré cette somme du matériau individuel (voir Somme résiduelle pour les carrés ), de sorte que cette tâche devient de plus en plus difficile à utiliser spécialement les statistiques. Si vous semblez ne faire que commencer avec la régression linéaire de base (et que vous n’avez pas l’intention de creuser dans des composants personnalisés), vous pouvez ignorer cette section dans une section “Sortie”.
    Par exemple, pour les méthodes R

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