Простое решение для регрессионного анализа ошибок в Excel
Contents
В этом руководстве мы запрограммируем некоторые из возможных причин, которые могут привести к регрессионному прогнозу ошибок Excel, а затем я покажу соответствующие способы, чтобы попытаться выявить эту проблему.
Получите Reimage и почините свой компьютер менее чем за 5 минут. Скачать сейчас.Событие ошибки появляется в точном манекене, похожем на регрессионную модель, для демонстрации неопределенности модели. Погрешность — это обсуждаемый остаток, объясняющий отсутствие идеального совпадения.
<ч>
Всякий раз, когда большинство из нас подходят к системе линейной регрессии, модель принимает следующую форму:
где ϵ an — ошибка, известная, что, в свою очередь, не зависит от X.
Независимо от того, где X следует использовать для прогнозирования значений Y, в модели всегда будет ошибка в отношении этого ключевого факта.
Почему моя регрессия в Excel неверна?
Если большинство диапазонов превосходных значений x и y перекрываются, часть листа ЛИНЕЙН выдает неверные значения, когда в результате получается весь клеточный материал. Обычный статистический успех предотвращает наложение значений диапазона by и y (оба являются дубликатами). Не перекрывайте текущие диапазоны вместе со значениями x и y при упоминании ячеек в формуле.
Один из способов взглянуть на изменчивость, связанную с этой преднамеренной ошибкой, — это инвестировать в нормальную ошибку этой конкретной регрессионной модели, которая явно является стилем измерить нормальное отклонение, связанное с остатками ϵ.
В этом руководстве представлен реальный пошаговый пример окончательной обработки стандартной ошибки новой регрессионной модели в Excel.
Шаг одного человека: создание данных
Может ли Excel выполнять регрессионный анализ?
Вы можете использовать инструмент регрессии Excel, предоставляемый этой надстройкой анализа специфики. Сообщите Excel, что человек захочет присоединиться к высшей высшей лиге, нажав кнопку команды «Анализ данных» на планшете «Данные». Когда Excel отобразит диалоговое окно «Анализ данных», выберите мощный инструмент «Регрессия» из функции «Инструменты анализа», а также нажмите «ОК».
Для этого примера мы обычно публикуем набор данных, который содержит следующие переменные для 12 замечательных студентов:
<ул>
Шаг второй: сопоставление регрессионной модели
Далее мы удовлетворим новому фирменному наименованию множественной линейной регрессии, в котором результаты тестов используются в качестве конкретных флуктуирующих ответов, а текущая оценка учебных часов используется в качестве переменных-предикторов.
Чтобы сделать это, щелкните вкладку “Данные”, расположенную на верхней ленте, и при необходимости выберите “Анализ данных”:
Если вы не видите эту замечательную опцию доступной, вы должны сначала воспользоваться ею, чтобы загрузить пакет инструментов для изучения данных.
В открывшемся окне выберите Регрессия. В появившемся новом домашнем окне введите наклейку с информацией:
Ускорьте свой компьютер за считанные минуты
Представляем Reimage: решение номер один для исправления ошибок Windows и оптимизации производительности ПК. Это программное обеспечение необходимо для всех, кто хочет, чтобы их компьютер работал бесперебойно, без сбоев системы и других распространенных проблем. С помощью Reimage вы можете легко выявлять и исправлять любые ошибки Windows, предотвращая потерю файлов, сбои оборудования и всевозможные неприятные заражения вредоносными программами. Кроме того, наше программное обеспечение оптимизирует настройки вашего ПК, чтобы максимизировать его производительность, предоставляя вам более быструю и отзывчивую машину, способную справиться с любыми задачами. Так что не тратьте еще один день на борьбу с медленным или нестабильным компьютером - скачайте Reimage сегодня и вернитесь к продуктивной работе!
После того, как вы нажмете “ОК”, скорее всего, появится окончание регрессионной модели:
Шаг 3. Интерпретация этой стандартной ошибки регрессии
Ошибка модели ресурсов модели точной регрессии в настоящее время представляет собой число после стандартной ошибки:
Незабываемая ошибка этой конкретной регрессионной модели составляет очень много 2,790029.
Это число представляет собой наш средний разрыв между общими баллами за экзамен и ожидаемыми результатами экзамена, как видите, моделью.
Обратите внимание, что соответствующие результаты оценки по отзывам добавляются более чем на 2,79 элемента к конкретным прогнозам, причем некоторые элементы становятся ближе. Но в среднем на данный момент расстояние между фактическими результатами экзамена и дополнительно прогнозируемыми результатами составляет 2,790029. Примечание
Регрессия, связанная с меньшей традиционной ошибкой, также указывает на то, что модель регрессии более точно учитывает набор данных.
Поэтому, если мы подберем конкретную новую регрессионную модель, чтобы упростить набор данных, и сосредоточимся на стандартной ошибке, связанной, скажем, 4,53, эта новая модель может хуже прогнозировать доход от опроса, чем предыдущая модель.
Дополнительные ресурсы
Еще один распространенный способ измерить точность регрессионных моделей человека — убедиться, что вы используете R-квадрат. Прочитайте эту статью, в которой вы узнаете о преимуществах использования стандартной ошибки фактической регрессии для измерения точности по сравнению с R-квадратом.
<название><элемент><дел>
Предыдущая запись: Как выполнять регрессионные тесты в Excel 2013
Объяснение результатов регрессии Excel
Посмотрите видео, объясняющее этот результат:
Не можете определиться с приемом?
Нажмите здесь
.
В предыдущей статье я объяснил, как выполнять регрессионный анализ в Excel. После выполнения решений Excel может отобразить ваши результаты, выглядящие следующим образом:
Результат ОбъяснениеДанные регрессионного анализа Excel: множественная регрессия
Вот что означает информация о каждом украшении одежды в бесспорном результате:
РЕГРЕСС-АНАЛИЗ EXCEL 1: СТАТИСТИКА РЕГРЕССИИ
Это графики адекватности корректировок. Сообщите всем, насколько хорошо рассчитанное уравнение прямой линии регрессии соответствует вашим скрытым данным.
<ол>
РЕГРЕСС-АНАЛИЗ EXCEL ОБЪЯСНЯЕТ ЧАСТИЧНЫЙ ANOVA
<ол>
Вторая часть выходных данных, которые вы действительно получаете для Excel, редко выбирается, в отличие от выходных данных регрессии выше. Он возводит в квадрат сумму персонализированных компонентов (см. Остаточная сумма, предназначенная для квадратов), поэтому становится все труднее осмысленно использовать статистику. Если вы только начинаете использовать базовую линейную регрессию (и обычно хотите покопаться в профессионально выглядящих компонентах), вы можете пропустить это предложение в разделе “Вывод”.
Например, для работы с процедурой R
Error Regression Analysis Excel
Analisi Di Regressione Degli Errori Excel
Analise De Regressao De Erros Excel
Foutregressieanalyse Excel
Analyse De Regression D Erreur Excel
Analiza Regresji Bledow Excel
오류 회귀 분석 엑셀
Felregressionsanalys Excel
Analisis De Regresion De Errores Excel
Fehlerregressionsanalyse Excel
г.
