Регрессионный метод – это способ статистического исследования. Для проведения регрессионного анализа часто используют Excel – табличный процессор компании Microsoft, позволяющие быстро систематизировать и просчитывать данные. Программа имеет список определенных инструментов и техник, которые нужно активировать и изучить заранее для проведения подобных расчетов.
Что такое регрессионный анализ?
Исследование данного типа позволяет находить взаимосвязь или зависимость между независимой и постоянной переменной. Используется, например, для поиска различий между социальными группами (мужчинами и женщинами), температурными показателями. С точки зрения геометрии целью процесса является построение прямой или графика. Различают следующие типы регрессионного анализа:
- степенной;
- логарифмический;
- параболический;
- показательный;
- линейный;
- гиперболический;
- экспоненциальный.
Каждый из методов имеет собственное назначение и результаты. Дополнительные варианты – однофакторная и многофакторная технологии регрессионного анализа.
Как подключить пакет анализа?
Excel содержит технику регрессионного анализа внутри программы. Но чтобы начать использование, необходимо произвести активацию пакета функций. После этого требуемые инструменты начнут отображаться на общей панели доступа (в верхней части файла). Этапы действий:
- найти кнопку «Файл» — сверху, слева;
- откроется дополнительный список, внизу располагается подпункт «Параметры»;
- появится специальное окно, следует выбрать раздел «Надстройки» – девятая строка сверху;
- переключатель рядом с «Управлением» нужно перевести в положение «Надстройки Excel», потом клавиша «Перейти»;
- всплывет дополнительное окно с доступными возможностями;
- необходимо поставить галочку в квадратике рядом с пунктом «Пакет анализа» и «Ок»;
- после этого окна закроются, а на панели инструментов начнут отображаться новые символы.
Кнопка появится во вкладке «Данные», справа – «Анализ данных». Перезагрузка программы не требуется.
Линейная регрессия
Чтобы подробно объяснить схему работы, в Excel была создана таблица с указанием определенных данных. Цель – попытка обнаружить связь между температурой и числом посетителей торговой точки. Запустить процесс подсчета и регрессии необходимо с помощью кнопки «Анализ данных».
Откроется диалоговое окошко, из представленного списка выбирают пункт «Регрессия», клавиша «Ок». В полях «Входной интервал Y» и «Входной интервал X» – для первого указывают список ячеек переменного параметра (в примере – покупатели), для второго диапазон по температуре.
Внимание! Пункт «Параметры вывода» осуществляет сохранение результата разными способами – на новом листе, книге и т.д. Удобнее будет переставить значок и получить ответы на той же странице, что и начальная таблица.
Запуска процесса – кнопка «Ок». После необходимо правильно прочитать результат.
Расшифровка результата – анализ данных
Ответы по анализу помещаются в небольшую таблицу «Вывод итогов». Качество показывает R-квадрат – в данном примере 0,70, что является приемлемым. Y-пересечение указывает на уровень переменной, при остальных данных равных «0». Остальные характеристики указывают на взаимосвязь исходников.
Другие виды регрессии
В примере, который представлен выше, используется только две переменных. Такая ситуация является скорее редкостью. Для расчета нескольких или разных показателей используют иные методы регрессии.
Множественная
Техника применяется в случае, когда параметров Х больше одного. Чтобы корректно рассчитать характеристики можно использовать дополнительные инструменты: заданный тренд, коэффициент детерминации, проверка гипотез и иные. Выполнить расчеты может только подготовленный специалист.
Степенная
Для этой модели формула расчета выглядит так: y = a*x˄b. Выбросы для данного метода вычисляются автоматически. Используется, если уровень достоверности техники выше остальных – графа R˄2.
Нелинейная
Для нелинейной методики важно рассчитать коэффициент корреляции. Характеристика указывает на наличие взаимосвязи различных показателей. Как правило, если параметр близок к единице, то взаимодействие есть, а анализ достаточно точный.
Дополнительным элементом является относительная ошибка. Характеристика должна находиться в пределах от 8% до 10% – значит, что расчеты точные и результаты можно использовать дальше.
Кроме основных типов регрессионного анализа в Excel используют различные сочетания техник. К примеру, для исследования данных в банковской сфере, колебаний демографических показателей и других. Чтобы корректно пользоваться результатами, важно детально изучить механизм работы подобного исследования. Чаще всего обращаются к специалистам соответствующего профиля.