Cómo llevar a cabo un análisis de regresión en excel
Video: Regresión Lineal con excel
funciones de regresión de Excel permiten realizar análisis de regresión. En una palabra, análisis de regresión implica el trazado de pares de variables independientes y dependientes en una tabla XY y luego encontrar una ecuación lineal o exponencial que describe los datos representados.
Video: REGRESION Y CORRELACION CON EXCEL
PRONÓSTICO: Pronóstico de las variables dependientes mediante una línea de mejor ajuste
La función PRONÓSTICO encuentra el valor de y de un punto en una línea de mejor ajuste producido por un conjunto de valores x e Y dado el valor de x. La función utiliza la sintaxis
= PRONÓSTICO (x, conocido_y, conocido_x)
dónde x es el valor de la variable independiente, conocido_y es el rango de hoja de cálculo de la celebración de las variables dependientes, y conocido_x es el rango de hoja de cálculo de la celebración de las variables independientes.
La función de la previsión utiliza el conocido_y y conocido_x Los valores que se proporciona como argumentos para calcular la y = mx + b ecuación que describe la línea recta de mejor ajuste para los datos. La función a continuación, resuelve la ecuación usando el x argumento que se proporciona a la función.
Para utilizar las funciones de regresión lineales, tales como la función de pronóstico, recordar la ecuación para una línea es y = mx + b. y es la variable dependiente, segundo es la ordenada en el origen o constante, metro es la pendiente, y x da el valor de la variable independiente.
INTERCEPT: intersección del eje y de una línea
La función de intercepción encuentra el punto donde la línea de mejor ajuste producido por un conjunto de valores x e Y se cruza con el eje y. La función utiliza la sintaxis
Video: Excel ecuación de regresión cuadrática
= INTERCEPT (conocido_y, conocido_x)
dónde conocido_y se mantiene el rango de hoja de cálculo de las variables dependientes e conocido_x es el rango de hoja de cálculo de la celebración de las variables independientes.
Si alguna vez has dibujaste pares de puntos de datos en un gráfico XY, la forma en que funciona la función de intercepción es bastante familiar. La función de intercepción utiliza el conocido_y y conocido_x Los valores que se proporciona como argumentos para calcular la recta de mejor ajuste para los datos - en esencia averiguar el y = mx + b ecuación para la línea.
La función devuelve el segundo valor, porque ese es el valor de la ecuación cuando el independiente o x, variable es igual a cero.
ESTIMACIÓN.LINEAL
La función ESTIMACION.LINEAL encuentra el metro y segundo valores para una línea basado en conjuntos de y variables. La función utiliza la sintaxis
= ESTIMACION.LINEAL (conocido_y, [conocido_x], [const], [Estadísticas])
dónde conocido_y es igual a la gama de valores y que ya conoce, conocido_x suministra la gama de valores de x que ya sabe, const es un interruptor ajustado a CIERTO (Lo que significa la constante segundo es igual a 0) o para FALSO (Lo que significa la constante segundo se calcula), y es otro interruptor en la posición ya sea CIERTO (Es decir, la función devuelve un montón de otras estadísticas de regresión) o FALSO (sentido basta ya).
La pendiente: pendiente de una recta de regresión
La función de pendiente calcula la pendiente de una línea de regresión utilizando el valores x e y. La función utiliza la sintaxis
= Pendiente (conocido_y, conocido_x)
Una pendiente hacia arriba indica que la independiente, o x, variable afecta positivamente el dependiente, o y, variable. En otras palabras, un aumento de la x produce un aumento de la y. Una pendiente hacia abajo indica que la independiente, o x, variable afecta negativamente a la dependiente, o Y, variable. Cuanto más empinada la pendiente, mayor es el efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente.
Error.TIPICO.XY: Error estándar
La función error.TIPICO.XY encuentra el error estándar de la y-valor predicho de cada uno de los valores de x en una regresión. La función utiliza la sintaxis
= Error.TIPICO.XY (conocido_y, conocido_x)
TENDENCIA
La función de tendencia encuentra valores a lo largo de una línea de tendencia, que la función construye utilizando el método de los mínimos cuadrados. La sintaxis es la siguiente:
= tendencia (conocido_y, [conocido_x], [nueva_matriz_x], [const])
ESTIMACION.LOGARITMICA: regresión exponencial
La función ESTIMACION.LOGARITMICA devuelve una matriz que describe una curva exponencial que mejor se adapte a sus datos. La función utiliza la sintaxis
= LOGEST (conocido_y, [conocido_x], [const], [Estadísticas])
dónde conocido_y es el conjunto de valores de y, conocido_x es el conjunto de valores de x, const es un interruptor ajustado a CIERTO (significa que segundo se calcula normalmente) o FALSO (significa que segundo se ve obligado a ser igual a 1), y estadísticas es un interruptor que está ajustado a CIERTO (En cuyo caso, la función ESTIMACION.LOGARITMICA devuelve las estadísticas de regresión adicionales) o FALSO (Que indica a la función para saltar devolver información adicional).
Video: Tutorial como hacer una regresión lineal en Excel
En una regresión exponencial, Excel devuelve una ecuación que toma la forma y = ABX que mejor se adapte establecen sus datos.
CRECIMIENTO: El crecimiento exponencial
La función de crecimiento calcula un crecimiento exponencial para una serie de nuevos valores de x en base a los valores de x existentes y los valores de y. La función utiliza la sintaxis
= CRECIMIENTO (conocido_y, [conocido_x], [nueva_matriz_x], [const])
dónde conocido_y es el conjunto de valores de y, conocido_x es el conjunto de valores de x, es el conjunto de valores de x para los que desea calcular nuevos valores de y, y const es un interruptor ajustado a CIERTO (Lo que significa que segundo se calcula normalmente) o FALSO (Lo que significa que segundo se ve obligado a ser igual a 1).