다중회귀분석 예제 데이터

Friday, 2nd August 2019Miscellaneous

리퍼트 스케일로 수집된 데이터에 대해 여러 회귀 분석을 하려고 합니다. 나는 5 개의 독립적 인 변수와 하나의 종속 변수가 각각 응답자가 대답 할 자신의 질문을 가지고 있습니다. 나는 엑셀에서 그들을 회귀하고 싶습니다. 회귀 결과를 얻기 위해 거쳐야 할 절차를 알려주시겠습니까? Hello Ronald, 하나의 데이터 집합을 플롯한 다음 지수 추세선을 추가할 수 있습니다. 그런 다음 만든 차트를 클릭하여 다른 세 그래프를 동일한 차트에 추가하고 Design > Data | 데이터를 선택합니다. 그런 다음 추가 단추를 클릭하여 다른 각 그래프를 추가합니다. 새 그래프의 점을 클릭하여 해당 그래프의 트렌라인을 추가할 수 있습니다. 찰스 우리는 다음 세포 C2 :C6에 새로운 변수를 만들, 회귀로 큐브 가구 크기. 이어서 셀 C1에서 제목을 큐브HH 크기를 준다. (se 데이터 제곱 HH SIZE의 경우 큐브가 정확히 0.0의 계수를 가지고 있는 것으로 나타났습니다.) 다른 변수를 구별하는 변수를 찾고 있는 것은 결과에 따라 어떻게 식별할 수 있습니까? 뿐만 아니라 결과의 플롯에 저를 도와주세요. 수많은 결과를 고려할 때, 사용 / 표시 할 데이터의 식별은 나를 위해 매우 도전이다. 나는 당신이 이것에 저를 도울 수 있기를 바랍니다.

감사합니다. 회귀 데이터 분석의 나머지 출력은 그림 6에 나와 있습니다. 데이터 분석 도구가 동일한 작업을 수행하므로 LINEST 함수를 사용할 필요가 없습니다. 예측을 얻으려면 TREND 함수를 사용할 수 있지만 다른 접근 법도 웹 사이트에 설명되어 있습니다. “건강한 아침 식사” 데이터 세트에는 1회 제공량당 지방 1그램과 1회 제공량당 식이 섬유 그램을 비롯한 여러 가지 다른 변수가 포함되어 있습니다. 이러한 변수가 포함될 때 모델이 크게 개선되나요? 그림 8의 색상 잔류 플롯은 분산 가정의 선형성 및 균질성에 적합한 피팅을 보여 주며, 이에 대한 적절한 일치도를 보여줍니다. 품질 잔류 플롯은 약간 덜 확실하지만 샘플 포인트가 너무 적어 적합하지 않습니다. 관측값 1부터 11까지의 관측값은 A4:C14의 원시 데이터와 일치합니다(그림 5에서). 특히 관측값 1의 항목은 다음과 같이 계산할 수 있습니다. 샘플이 충분히 크지 않습니다. (1) 더 많은 데이터를 얻거나 (2) 회귀 모델에서 더 적은 변수를 사용해야 합니다(이 경우에도 더 많은 데이터가 없으면 모델이 정확하지 않습니다).

찰스 도 6 – 회귀 데이터 분석에서 잔차/백분위수 출력 따라서 Σ i (yi – ybar)2 = Σ i (yi – yhati)2 + Σ i (yhati – ybar)2 여기서 yhati는 회귀 선에서 예측된 yi의 값이고 ybar는 y의 샘플 평균이다.