Регрессия в Excel позволяет проводить анализ последующего поведения данных
Программа Microsoft Office Excel известна тем, что она полезна в разных областях деятельности, включая и такую дисциплину, как эконометрика, где в работе используется данная программная утилита. В основном все действия практических и лабораторных занятий выполняют в Excel, которая существенно облегчает работу, давая подробные объяснения тех или иных действий. Так, один из инструментов анализа «Регрессия» применяется с целью подбора графика для набора наблюдений за счет метода наименьших квадратов. Рассмотрим, что представляет собой данный инструмент программы и в чем заключается его польза для пользователей. Ниже также предоставлена краткая, но понятная инструкция построения регрессионной модели.
Основные задачи и виды регрессии
Регрессия представляет собой зависимость между заданными переменными, за счет чего можно определить прогноз будущего поведения данных переменных. Переменные это различные периодические явления, включая и поведение человека. Такой анализ программы Excel применяется для того, чтобы проанализировать воздействие на конкретную зависимую переменную значений одной или некоторым количеством переменных. К примеру, на продажи в магазине влияет несколько факторов, включая ассортимент, цены и место локализации магазина. Благодаря регрессии в Excel можно определять степень влияния каждого из указанных факторов по результатам имеющихся продаж, а после применить полученные данные для прогнозирования продаж на другой месяц или для другого магазина, расположенного рядом.
Обычно регрессия представлена в виде простого уравнения, раскрывающего зависимости и силу связи между двумя группами переменных, где одна группа является зависимой или эндогенной, а другая независимой или экзогенной. При наличии группы взаимосвязанных показателей зависимая переменная Y определяется исходя из логики рассуждений, а остальные выступают в роли независимых Х-переменных.
Основные задачи построения регрессионной модели заключаются в следующем:
- Отбор значимых независимых переменных (Х1, Х2, …, Xk).
- Выбор вида функции.
- Построение оценок для коэффициентов.
- Построение доверительных интервалов и функции регрессии.
- Проверка значимости вычисленных оценок и построенного уравнения регрессии.
Регрессионный анализ бывает нескольких видов:
- парный (1 зависимая и 1 независимая переменные),
- множественный (несколько независимых переменных).
Уравнения регрессии бывает двух видов:
- Линейные, иллюстрирующие строгую линейную связь между переменными.
- Нелинейные уравнения, которые могут включать степени, дроби и тригонометрические функции.
Инструкция построения модели
Чтобы выполнить заданное построение в Excel, необходимо следовать указаниям:
- В меню необходимо выбрать «Сервис» «Надстройки» «Пакет анализа». Затем снова заходим в «Сервис» и
Окно параметров регрессии Excel
выбираем «Анализ данных» «Регрессия». После установки на панели Excel появится раздел «Данные», где необходимо будет выбрать «Анализ данных» «Регрессия» (фото 1).
- Во входной интервал Y следует ввести ссылку на диапазон зависимых переменных (1 столбец), а во входной интервал Х ввести ссылку диапазона независимых переменных (до 16 чисел). При этом при наличии заголовков следует поставить в окошке «Метки» флажок.
- В пункте «Константа ноль» устанавливается флажок, а также в поле «Уровень надежности» задается 95% по умолчанию.
- Отмечаем, чтобы вывод данных производился на отдельный лист.
- Нажимаем «ОК», и на отдельном листе или в другом заданном месте появятся коэффициенты при соответствующих переменных.
Для дальнейшего вычисления следует использоваться функцию «Линейн ()», указывая Значения Y, Значения Х, Конст и статистику. После этого определите множество точек на линии регрессии с помощью функции «Тенденция» Значения Y, Значения Х, Новые значения, Конст. При помощи заданных параметров вычислите неизвестное значение коэффициентов, опираясь на заданные условия поставленной задачи.
При выполнении регрессионного анализа Microsoft Excel определяет для каждой точки квадрат разности между прогнозируемым значением Y и фактическим значением Y.