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Solução Simples Em Relação à Análise De Regressão De Erros Do Excel

Solução Simples Em Relação à Análise De Regressão De Erros Do Excel

Neste tutorial de fato, mostraremos algumas das possíveis causas que podem levar à análise de regressão de erros do Excel e, juntamente com mostrarei possíveis maneiras de tentar se livrar do problema da ideia.

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Uma sessão de erro está em uma simulação estatística semelhante a um modelo de regressão para demonstrar a incerteza do modelo. O termo de erro é um resto flexível que muitas vezes explica a falta de uma combinação fabulosa.

Sempre que todos modelamos um modelo de regressão linear, a versão assume a seguinte forma:

onde ϵ cada é um erro, que, por sua vez, não depende de X.

pesquisa básica de regressão de erros excel

Não importa onde X é bom para você usar para prever valores de Y, também sempre haverá erro em um modelo a esse respeito.

Por que minha regressão no Excel está sempre errada?

Se um grande número de valores x e y se sobrepuserem, a função de planilha PROJ.LIN produzirá valores falhos quando resultarem em todas as células. O sucesso estatístico usual impede os valores do intervalo since e y do real (ambos são duplicados). Não apenas sobreponha os intervalos atuais de x e valores de y ao se referir à matriz celular em uma fórmula.

Uma maneira de descobrir a variabilidade desse erro deliberado é usar o erro de varejo do modelo de regressão, que é especificamente uma maneira de avaliar a desvio normal das toxinas μ.

Este tutorial fornece uma amostra passo a passo do cálculo final do principal erro padrão de um equipamento de regressão no Excel.

Etapa de uma pessoa: criar dados

O Excel pode realizar análise de regressão?

Você pode usar a arma de regressão do Excel fornecida por este suplemento de análise de dados. Diga ao Excel que você deseja ingressar nas principais ligas principais para clicar na guia de comando Análise de Dados na guia Dados. Quando o Excel exibir a seção de diálogo Análise de Dados, selecione a ferramenta Regressão em nosso recurso Ferramentas de Análise e clique em OK.

Para este exemplo, estamos publicando seu conjunto de dados que contém claramente as próximas variáveis ​​para 12 alunos excelentes:

  • Resultado do exame
  • Horário de aula
  • Classificação atual
  • Etapa 2: corresponda ao modelo de regressão

    Em seguida, ajustamos um modelo de regressão linear múltipla que envolve as pontuações dos testes como a chamada à ação flutuante e as horas de aula e o padrão atual como variáveis ​​de previsão.

    Para fazer isso, abra a guia “Dados” na melhor faixa de opções e, opcionalmente, clique em “Análise de dados””:

    Caso você não veja esta opção à sua disposição, você deve primeiro usá-la para que ele baixe o pacote do aparelho de análise de dados.

    Na janela que se abre, selecione Regressão. Na nova janela que se desenvolve, insira as seguintes informações:

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  • Etapa 1: baixar e instalar o Reimage
  • Etapa 2: inicie o programa e selecione a verificação que deseja executar
  • Etapa 3: analise os resultados e tome as medidas necessárias

  • Depois que os compradores clicarem em OK, o resultado de todo o modelo de regressão aparecerá:

    Passe muito mais. Interprete este erro padrão de regressão

    O erro da senhora de referência do modelo de regressão pode ser descrito como atualmente um número próximo a todos os erros padrão:

    O erro clássico de seu modelo de regressão específico é 2,790029.

    Esse número representa nossa distância média entre as pontuações totais de cada exame e os resultados de auditoria esperados pelo modelo.

    Observe quais especialistas afirmam que as pontuações de revisão associadas estão agrupadas em mais de 2,79 unidades para previsões excepcionais, com alguns pontos ficando mais precisos. Mas, em média, a distância em relação aos resultados reais dos exames e às influências previstas é de 2,790029. Observação

    Uma regressão correlacionada com um erro padrão menor também indica que a regressão do modelo levará em conta o conjunto de dados com muito mais precisão.

    Então, se ajustarmos um modelo de regressão melhor para tornar o conjunto de dados mais fácil para você e nos afastarmos do erro padrão do ponto 4.53, esse novo modelo será mais frustrante na previsão dos resultados da pesquisa do que você vê, o modelo anterior.

    Recursos adicionais

    Outra maneira repetida de medir a precisão associada a modelos de regressão é usar o R-quadrado. Leia este artigo para aprender sobre os benefícios de usar o erro básico de sua regressão para descobrir a precisão versus o R-quadrado.

    Postagem anterior: Como realizar a análise de regressão no Excel 2013

    Explicação dos resultados de regressão do Excel

    regressão de erros investigar excel

    Assista ao vídeo explicando o resultado:

    Não consegue avaliar em um vídeo?

    Clique aqui

    .

    Em qualquer artigo anterior, expliquei estratégias para realizar a análise de regressão no Excel. Depois de concluir as etapas, o Excel pode muito bem exibir seus resultados semelhantes a este:

    Explicação do resultadoExcel Regression Analysis Data: Multiple Regression

    Aqui está o que atualmente as informações sobre cada item da matriz significam no resultado:

    EXCEL primeira ANÁLISE DE REGRESSO: ESTATÍSTICAS DE REGRESSÃO

    Estes são gráficos de adequação de correção. Deixe-nos conhecer bem as estratégias que o sistema de regressão linear calculado se ajusta aos seus dados subjacentes.

    1. R múltiplo. Esta é a razão de cada um dos coeficientes. Isso mostra o quão saudável é um novo relacionamento linear. Por exemplo, a pontuação mais recente de 1 significa um relacionamento positivo maravilhosamente perfeito, enquanto uma classificação de 0 significa nenhum relacionamento. Este é o parque de raiz n ao quadrado (veja #2).
    2. R ao quadrado. Este r2 será o coeficiente de determinação. Ele mostra como os pontos realmente pousam na regressão de malha. Por exemplo, 80% significa que 80% do nosso próprio spread em valores y em torno de sua média é explicado pelos valores exatos do botão voltar. Em outras palavras, 80% usando os valores correspondem ao padrão.
    3. Potager R ajustado. O quadrado R ajustado é modulado para obter o número de termos do modelo. Você deve usar esta plataforma em vez de #2 ao usar maior que uma variável x. erro
    4. Norma de regressão: Uma estimativa da grande diferença padrão do seu erro associado contendo μ. Isso não é o mesmo, embora o padrão de erro sobre estatísticas ilustrativas! O padrão de erro da regressão é a precisão da medida da maior parte do coeficiente de regressão; se cada coeficiente for grande em relação a um padrão de erro especificado, o coeficiente poderá ser considerado diferente de zero.
    5. observações. Número de estudos na amostra.

    ANÁLISE DE REGRESSO DO EXCEL EXPLICA ANOVA PARCIAL

    1. SS dois: como a soma dos quadrados.
    2. A regressão MS é igual à regressão/graus da regressão SS nas mãos do Freedom.MS
    3. Resíduo = quadrado central, escolha subpadrão (Resíduo SS / Liberdade de Graus de Resíduo).
    4. P: Teste geral F para a hipótese nula específica. P:
    5. Valor O valor P associado ao valor.

    O segundo segmento da saída que você obtém no Excel raramente é usado, ao contrário de algumas saídas de regressão acima. Ele eleva ao quadrado geralmente a soma dos trabalhos individuais (veja Soma residual para quadrados), então a tecnologia da informação torna-se cada vez mais difícil fazer uso agradável das estatísticas. Se você está apenas começando com a regressão básica em linha reta (e não pretende se aprofundar em componentes personalizados), pode pular esta seção em alguma seção “Saída”.
    Por exemplo, para o tratamento cirúrgico R

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