kalle regressioonijoone väärtus on joone järsuse mõõt.
See on arvväärtus, mis ütleb meile, kuidas kaks muutujat on korrelatsioonis. See ütleb meile, kui palju sõltuv muutuja muutub, kui sõltumatu muutuja muutub.
Exceli antud muutujate komplekti regressioonijoone kalde leidmiseks on kolm võimalust:
- Funktsiooni SLOPE kasutamine
- Exceli hajumisdiagrammi kasutamine
Selles õpetuses näitan teile, kuidas kallet arvutada, kasutades kõiki ülaltoodud kolme meetodit.
Mis on kallak? Ülevaade
Kallak on väärtus, mis ütleb meile, kuidas kaks väärtust (tavaliselt x ja y väärtused) on omavahel seotud.
Kui tuua teile lihtne näide, kui teil on andmeid mõne inimese pikkuse ja aastasissetuleku kohta ning arvutate nende andmete kalde, näitab see, kas nende andmepunktide vahel on positiivne või negatiivne korrelatsioon.
Kalde väärtus võib olla positiivne või negatiivne.
Meie näites, kui kalde väärtus on 138, mis tähendab, et pikkuse ja inimeste sissetuleku vahel on positiivne korrelatsioon. Seega, kui kõrgus tõuseb 1 sentimeetri võrra, suureneb sissetulek tõenäoliselt 138 USA dollari võrra.
Peale nõlva on veel üks asi, mida peate teadma, Intercept.
Las ma selgitan seda võrrandiga:
Y = kallak*X + pealtkuulamine
Selles võrrandis oleme juba kalde välja arvutanud, kuid selleks, et tõeliselt teada saada, milline oleks antud X väärtuse Y väärtus, peate teadma ka lõikepunkti.
Õnneks on Excelil ka selle jaoks valem ja ma käsitlen kõigi meetodite pealtkuulamise arvutamist.
Meetod: Exceli SLOPE funktsiooni kasutamine
Lihtsaim viis Excelis kalde arvutamiseks on sisseehitatud kasutamine SLOPE funktsioon.
See leiab antud komplekti kalde väärtuse x-a koordinaadid ühe sammuga.
Kuigi kalde käsitsi arvutamine võib olla keeruline, peate funktsiooni SLOPE korral andma sellele lihtsalt x- ja y -väärtused ning see teeb kogu raskekujunduse taustal.
Funktsiooni SLOPE süntaks Excelis
Kaldefunktsiooni süntaks on järgmine:
= SLOPE (y_vals, x_vals)
Siin, y_vals ja x_vals igaüks koosneb massiivist või lahtrivahemikust, mis sisaldab arvulisi sõltuvaid andmeväärtusi.
Pidage meeles, et peate andma Y väärtused esimese argumendina ja X väärtused teise argumendina. Kui teete seda vastupidi, saate ikkagi tulemuse, kuid see oleks vale.
Oletame, et teil on allpool näidatud andmekogum, kus mul on pikkus (sentimeetrites) X -väärtustena ja keskmine aastane sissetulek (USA dollarites) Y -väärtustena.
Allpool on valem kalde arvutamiseks selle andmestiku abil:
= KALLE (B2: B11, A2: A11)
Ülaltoodud tulemus ütleb mulle, et selle andmestiku põhjal võin eeldada, et kui kõrgus tõuseb 1 cm võrra, suureneb sissetulek 138,58 USD võrra.
Teine levinud statistiline väärtus, mida inimesed sageli kaldega töötades arvutavad, on selle arvutamine Lõika väärtus.
Lihtsalt värskendamiseks on kalde võrrand järgmine:
Y = kallak*X + pealtkuulamine
Kuigi me teame kallakut, peaksime teadma ka lõikepunkti väärtust, et veenduda, et saame X väärtuste arvutamiseks X väärtuse.
Seda saab hõlpsasti teha järgmise valemi abil:
= INTERCEPT (B2: B11, A2: A11)
Sellega saab meie selle andmestiku võrrandiks järgmine:
Y = 138,56*X + 65803,2
Kui ma nüüd küsin, mis oleks sissetulek kõigil, kelle pikkus on 165 cm, saate selle väärtuse lihtsalt välja arvutada.
Y = 138,56*165 + 65803,2
Nii kalde kui ka lõikepunkti väärtused võivad olla positiivsed või negatiivsed
Juhib tähelepanu, kui kasutate Excelis funktsiooni SLOPE
Siin on mõned punktid, mida tuleb meeles pidada, kui otsite funktsiooni SLOPE abil regressioonijoone kallet:
- Funktsiooni SLOPE argumendid peavad olema numbrilised (aktsepteeritakse ka DATE väärtusi). Kui mõni lahtritest on tühi või sisaldab tekstistringi, siis neid ignoreeritakse
- Kui mõnes lahtris/lahtrites on "0", kasutatakse seda arvutamisel
- Neid peaks olema võrdne arv x ja y väärtused, kui neid kasutatakse SLOPE funktsiooni sisendina. Kui annate sellele ebavõrdse suurusega vahemikud, saate vea #N/A
- Punkte peaks olema rohkem kui üks, vastasel juhul tagastab funktsioon SLOPE #DIV! viga
2. meetod - Hajumisdiagrammi kasutamine kalde väärtuse saamiseks
Kui eelistate oma andmeid ja regressioonijoont visualiseerida, saate andmed joonistada hajumisdiagrammile ja kasutada seda trendijoone kaldenurga ja lõikepunkti leidmiseks (seda nimetatakse ka parima sobivusega jooneks).
Oletame, et teil on allpool näidatud andmekogum ja soovite teada saada nende andmete kallakut ja pealtkuulamist.
Allpool on toodud sammud selle tegemiseks.
- Valige nii X kui ka Y andmepunktid (meie näites oleks see veerg pikkus ja sissetulek)
- Klõpsake lindil vahekaarti „Lisa”
- Klõpsake rippmenüüd „Lisa hajumine“ (grupi Diagrammid all)
- Valige kuvatavast rippmenüüst valik „Hajumisdiagramm”
- See lisab teie töölehele hajumisdiagrammi, mis kuvab teie x-y väärtused hajumispunktidena (nagu allpool näidatud)
- Paremklõpsake ühel hajumispunktil ja valige kuvatavast kontekstimenüüst „Lisa trendijoon“. See lisab trendijoone ja avab ka paremal oleva paani „Vorminda trendijoon”
- Märkige paanil Trendline (Vormindusjoon) Trendline'i suvandid ruut „Kuva võrrand diagrammil”
- Sulge paan Vormindusjoon
Ülaltoodud sammud sisestaksid hajumisdiagrammi, millel on trendijoon, ning trendijoonel on ka kalle ja lõikepunkt.
Meie näites saame järgmise võrrandi:
y = 138,56x + 65803
Siin:
- 138,56 on regressioonijoone kalle
- 65803 on regressioonijoone lõikepunkt
Saate seda võrrelda funktsioonidega SLOPE ja INTERCEPT saadud väärtustega (see on sama väärtus).
Kui kalde väärtus on positiivne, näete trendijoont ülespoole ja kui kalle väärtus on negatiivne, näete trendijoont allapoole. Kallaku järsk sõltub selle kalde väärtusest
Kuigi kalde ja lõikepunkti arvutamise valemimeetod on lihtne, on hajumisdiagrammi meetodi eeliseks see, et näete visuaalselt nii andmepunktide jaotust kui ka regressioonijoone kallet.
Ja kui loote niikuinii oma andmete hajumisdiagrammi, oleks trendijoone lisamisega kalde väärtuse saamine tegelikult kiirem kui valemite kasutamine.
Nii et need on kaks tõeliselt lihtsat viisi, mille abil saate Excelis andmekogumi kalde ja lõikepunkti väärtuse arvutada.
Loodan, et leidsite selle õpetuse kasulikuks.
