Меню Рубрики

Как сделать анализ данных регрессия

Регрессионный анализ — это статистический метод исследования, позволяющий показать зависимость того или иного параметра от одной либо нескольких независимых переменных. В докомпьютерную эру его применение было достаточно затруднительно, особенно если речь шла о больших объемах данных. Сегодня, узнав как построить регрессию в Excel, можно решать сложные статистические задачи буквально за пару минут. Ниже представлены конкретные примеры из области экономики.

Само это понятие было введено в математику Фрэнсисом Гальтоном в 1886 году. Регрессия бывает:

  • линейной;
  • параболической;
  • степенной;
  • экспоненциальной;
  • гиперболической;
  • показательной;
  • логарифмической.

Рассмотрим задачу определения зависимости количества уволившихся членов коллектива от средней зарплаты на 6 промышленных предприятиях.

Задача. На шести предприятиях проанализировали среднемесячную заработную плату и количество сотрудников, которые уволились по собственному желанию. В табличной форме имеем:

Для задачи определения зависимости количества уволившихся работников от средней зарплаты на 6 предприятиях модель регрессии имеет вид уравнения Y = а + а1x1 +…+аkxk, где хi — влияющие переменные, ai — коэффициенты регрессии, a k — число факторов.

Для данной задачи Y — это показатель уволившихся сотрудников, а влияющий фактор — зарплата, которую обозначаем X.

Анализу регрессии в Excel должно предшествовать применение к имеющимся табличным данным встроенных функций. Однако для этих целей лучше воспользоваться очень полезной надстройкой «Пакет анализа». Для его активации нужно:

  • с вкладки «Файл» перейти в раздел «Параметры»;
  • в открывшемся окне выбрать строку «Надстройки»;
  • щелкнуть по кнопке «Перейти», расположенной внизу, справа от строки «Управление»;
  • поставить галочку рядом с названием «Пакет анализа» и подтвердить свои действия, нажав «Ок».

Если все сделано правильно, в правой части вкладки «Данные», расположенном над рабочим листом «Эксель», появится нужная кнопка.

Теперь, когда под рукой есть все необходимые виртуальные инструменты для осуществления эконометрических расчетов, можем приступить к решению нашей задачи. Для этого:

  • щелкаем по кнопке «Анализ данных»;
  • в открывшемся окне нажимаем на кнопку «Регрессия»;
  • в появившуюся вкладку вводим диапазон значений для Y (количество уволившихся работников) и для X (их зарплаты);
  • подтверждаем свои действия нажатием кнопки «Ok».

В результате программа автоматически заполнит новый лист табличного процессора данными анализа регрессии. Обратите внимание! В Excel есть возможность самостоятельно задать место, которое вы предпочитаете для этой цели. Например, это может быть тот же лист, где находятся значения Y и X, или даже новая книга, специально предназначенная для хранения подобных данных.

В Excel данные полученные в ходе обработки данных рассматриваемого примера имеют вид:

Прежде всего, следует обратить внимание на значение R-квадрата. Он представляет собой коэффициент детерминации. В данном примере R-квадрат = 0,755 (75,5%), т. е. расчетные параметры модели объясняют зависимость между рассматриваемыми параметрами на 75,5 %. Чем выше значение коэффициента детерминации, тем выбранная модель считается более применимой для конкретной задачи. Считается, что она корректно описывает реальную ситуацию при значении R-квадрата выше 0,8. Если R-квадрата 2 (RI) представляет собой числовую характеристику доли общего разброса и показывает, разброс какой части экспериментальных данных, т.е. значений зависимой переменной соответствует уравнению линейной регрессии. В рассматриваемой задаче эта величина равна 84,8%, т. е. статистические данные с высокой степенью точности описываются полученным УР.

F-статистика, называемая также критерием Фишера, используется для оценки значимости линейной зависимости, опровергая или подтверждая гипотезу о ее существовании.

Значение t-статистики (критерий Стьюдента) помогает оценивать значимость коэффициента при неизвестной либо свободного члена линейной зависимости. Если значение t-критерия > tкр, то гипотеза о незначимости свободного члена линейного уравнения отвергается.

В рассматриваемой задаче для свободного члена посредством инструментов «Эксель» было получено, что t=169,20903, а p=2,89Е-12, т. е. имеем нулевую вероятность того, что будет отвергнута верная гипотеза о незначимости свободного члена. Для коэффициента при неизвестной t=5,79405, а p=0,001158. Иными словами вероятность того, что будет отвергнута верная гипотеза о незначимости коэффициента при неизвестной, равна 0,12%.

Таким образом, можно утверждать, что полученное уравнение линейной регрессии адекватно.

Множественная регрессия в Excel выполняется с использованием все того же инструмента «Анализ данных». Рассмотрим конкретную прикладную задачу.

Руководство компания «NNN» должно принять решение о целесообразности покупки 20 % пакета акций АО «MMM». Стоимость пакета (СП) составляет 70 млн американских долларов. Специалистами «NNN» собраны данные об аналогичных сделках. Было принято решение оценивать стоимость пакета акций по таким параметрам, выраженным в миллионах американских долларов, как:

  • кредиторская задолженность (VK);
  • объем годового оборота (VO);
  • дебиторская задолженность (VD);
  • стоимость основных фондов (СОФ).

Кроме того, используется параметр задолженность предприятия по зарплате (V3 П) в тысячах американских долларов.

Прежде всего, необходимо составить таблицу исходных данных. Она имеет следующий вид:

  • вызывают окно «Анализ данных»;
  • выбирают раздел «Регрессия»;
  • в окошко «Входной интервал Y» вводят диапазон значений зависимых переменных из столбца G;
  • щелкают по иконке с красной стрелкой справа от окна «Входной интервал X» и выделяют на листе диапазон всех значений из столбцов B,C, D, F.

Отмечают пункт «Новый рабочий лист» и нажимают «Ok».

Получают анализ регрессии для данной задачи.

«Собираем» из округленных данных, представленных выше на листе табличного процессора Excel, уравнение регрессии:

СП = 0,103*СОФ + 0,541*VO – 0,031*VK +0,405*VD +0,691*VZP – 265,844.

В более привычном математическом виде его можно записать, как:

y = 0,103*x1 + 0,541*x2 – 0,031*x3 +0,405*x4 +0,691*x5 – 265,844

Данные для АО «MMM» представлены в таблице:

источник

Расчет параметров уравнения линейной регрессии, проверку их статистической значимости и построения интервальных оценок можно выполнить значительно быстрее автоматически при использовании Пакета анализа Excel (программа «Регрессия»)

Пусть исходные данные примера 2.1 (расходы на питание – личный доход) представлены в Excel.

Выбираем команду Анализ данных→Регрессия.

В диалоговом окне режимаРегрессиязадаются следующие параметры:

® Входной интервал У– вводится ссылка на ячейки, содержащие данные по результативному признаку.

® Входной интервал Х – вводится ссылка на ячейки, содержащие факторные признаки.

® Метки – установите флажок в активное состояние, если выделены и заголовки столбцов.

® Константа- ноль – установите флажок в активное состояние, если оцениваете регрессионное уравнение без свободного члена.

При необходимости задаются и другие параметры.

Результаты расчетов с использованием инструмента Регрессия выводятся под общим названием Вывод итоговв виде следующих таблиц.

Регрессионная статистика
Множественный R 0,952
R- квадрат 0,907
Нормированный R- квадрат 0,875
Стандартная ошибка 1,817
Наблюдения
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 96,1 96,1 29,12 0,01247
Остаток 9,9 3,3
Итого
Коэффи- циенты Стандартная ошибка t-статис- тика P- зна- чение Нижнее 95% Верхние 95%
Y – пересеч. -1,75 1,65 -1,06 0,36669 -7,001 3,501
X 0,775 0,14361 5,40 0,01247 0,318 1,232

Результаты работы программы «Регрессия» полностью совпадают с полученными ранее расчетами.

При необходимости выводятся предсказанные значения результативного признака и значения остатков.

ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение Предсказанное у Остатки
-0,2 1,2
2,9 -0,9
-2
9,1 1,9
12,2 -0,2

Коэффициенты регрессии, их стандартные ошибки и коэффициент детерминации составляют:

a= -1,75; b=0,775; = 1,65; =0,143; = 0,907

Результаты регрессионного анализа принято записывать в виде:

ȳ= -1,75+0,775х ; = 0,907,

где в скобках указаны стандартные ошибки коэффициентов регрессии.

Статическая значимость коэффициента = 0,907 устанавливается поF – тесту. Поскольку ЗначимостьF= 0,0124

Обычно проверка значимости коэффициента а не производится. Оценим статистическую значимость коэффициентаb.

Поскольку P – значение = 0,0124

Оценим статистическую значимость коэффициента b. Поскольку Р – значение = 0,000158 2 — коэффициент детерминированности;

sey — стандартная ошибка для оценки y;

F — F-статистика, используемая для определения того, является ли наблюдаемая взаимосвязь между зависимой и независимой переменными случайной или нет;

df — степени свободы, используемые для нахождения F-критических значений в статистической таблице (для определения уровня надежности модели нужно сравнить значения в таблице с F-статистикой функции ЛИНЕЙН);

ssreg — регрессионая сумма квадратов;

ssresid — остаточная сумма квадратов.

Характеристики выводятся на экран дисплея в виде приведенного ниже массива (таблицы):

mn mn-1 m2 m1 b
sen Sen-1 se2 se1 seb
r 2 Seу
F Df
ssreg ssresid

Порядок выполнения расчетов следующий:

1. Вводятся исходные данные или открывается существующий файл, содержащий исходные данные.

2. В рабочем окне Excel выделяется диапазон ячеек 5*(n+1) (5 число строк, (n+1) — число столбцов, n – число показателей факторов) для вывода результатов расчета.

3. Активизируются «Мастер функций» любым из способов:

а) в главном меню выбирается Вставка/Функция;

б) на панели инструментов Стандартная нажимается кнопка (fx)


4. В появившемся окне «Мастер функций шаг 1 из 2» среди категорий выбирается Статистические, среди функций — ЛИНЕЙН шаг 1 из 2 (рис. 3.1.1)

Рис. 3. 1. 1. Диалоговое окно «Мастер функций шаг 1 из 2»

5. В появившемся втором окне «Мастер функций» (рис. 3. 1. 2)

вводятся аргументы, т.е. указываются диапазоны ячеек рабочего окна EXCEL, в которых находятся исходные данные для У и Х, а также значения аргументов константа и статистика.

Рис. 3. 1. 2. Второе диалоговое окно «Мастер функций»

Рис. 3. 1. 3. Результат вычисления функции ЛИНЕЙН

6. Нажимается кнопка ОК. В выделенном диапазоне рабочего окна

Excel появляется результат — численное значение для коэффициента регрессии (b). Чтобы вывести всю статистику следует нажать клавишу , а затем — комбинацию клавиш + + .

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Только сон приблежает студента к концу лекции. А чужой храп его отдаляет. 8889 — | 7572 — или читать все.

195.133.146.119 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.

Отключите adBlock!
и обновите страницу (F5)

очень нужно

источник

Регрессионный анализ является одним из самых востребованных методов статистического исследования. С его помощью можно установить степень влияния независимых величин на зависимую переменную. В функционале Microsoft Excel имеются инструменты, предназначенные для проведения подобного вида анализа. Давайте разберем, что они собой представляют и как ими пользоваться.

Но, для того, чтобы использовать функцию, позволяющую провести регрессионный анализ, прежде всего, нужно активировать Пакет анализа. Только тогда необходимые для этой процедуры инструменты появятся на ленте Эксель.

    Перемещаемся во вкладку «Файл».

Открывается окно параметров Excel. Переходим в подраздел «Надстройки».

В самой нижней части открывшегося окна переставляем переключатель в блоке «Управление» в позицию «Надстройки Excel», если он находится в другом положении. Жмем на кнопку «Перейти».

Теперь, когда мы перейдем во вкладку «Данные», на ленте в блоке инструментов «Анализ» мы увидим новую кнопку – «Анализ данных».

Существует несколько видов регрессий:

  • параболическая;
  • степенная;
  • логарифмическая;
  • экспоненциальная;
  • показательная;
  • гиперболическая;
  • линейная регрессия.

О выполнении последнего вида регрессионного анализа в Экселе мы подробнее поговорим далее.

Внизу, в качестве примера, представлена таблица, в которой указана среднесуточная температура воздуха на улице, и количество покупателей магазина за соответствующий рабочий день. Давайте выясним при помощи регрессионного анализа, как именно погодные условия в виде температуры воздуха могут повлиять на посещаемость торгового заведения.

Общее уравнение регрессии линейного вида выглядит следующим образом: У = а0 + а1х1 +…+акхк . В этой формуле Y означает переменную, влияние факторов на которую мы пытаемся изучить. В нашем случае, это количество покупателей. Значение x – это различные факторы, влияющие на переменную. Параметры a являются коэффициентами регрессии. То есть, именно они определяют значимость того или иного фактора. Индекс k обозначает общее количество этих самых факторов.

    Кликаем по кнопке «Анализ данных». Она размещена во вкладке «Главная» в блоке инструментов «Анализ».

Открывается небольшое окошко. В нём выбираем пункт «Регрессия». Жмем на кнопку «OK».

Открывается окно настроек регрессии. В нём обязательными для заполнения полями являются «Входной интервал Y» и «Входной интервал X». Все остальные настройки можно оставить по умолчанию.

В поле «Входной интервал Y» указываем адрес диапазона ячеек, где расположены переменные данные, влияние факторов на которые мы пытаемся установить. В нашем случае это будут ячейки столбца «Количество покупателей». Адрес можно вписать вручную с клавиатуры, а можно, просто выделить требуемый столбец. Последний вариант намного проще и удобнее.

В поле «Входной интервал X» вводим адрес диапазона ячеек, где находятся данные того фактора, влияние которого на переменную мы хотим установить. Как говорилось выше, нам нужно установить влияние температуры на количество покупателей магазина, а поэтому вводим адрес ячеек в столбце «Температура». Это можно сделать теми же способами, что и в поле «Количество покупателей».

С помощью других настроек можно установить метки, уровень надёжности, константу-ноль, отобразить график нормальной вероятности, и выполнить другие действия. Но, в большинстве случаев, эти настройки изменять не нужно. Единственное на что следует обратить внимание, так это на параметры вывода. По умолчанию вывод результатов анализа осуществляется на другом листе, но переставив переключатель, вы можете установить вывод в указанном диапазоне на том же листе, где расположена таблица с исходными данными, или в отдельной книге, то есть в новом файле.

После того, как все настройки установлены, жмем на кнопку «OK».

Результаты регрессионного анализа выводятся в виде таблицы в том месте, которое указано в настройках.

Одним из основных показателей является R-квадрат. В нем указывается качество модели. В нашем случае данный коэффициент равен 0,705 или около 70,5%. Это приемлемый уровень качества. Зависимость менее 0,5 является плохой.

Ещё один важный показатель расположен в ячейке на пересечении строки «Y-пересечение» и столбца «Коэффициенты». Тут указывается какое значение будет у Y, а в нашем случае, это количество покупателей, при всех остальных факторах равных нулю. В этой таблице данное значение равно 58,04.

Значение на пересечении граф «Переменная X1» и «Коэффициенты» показывает уровень зависимости Y от X. В нашем случае — это уровень зависимости количества клиентов магазина от температуры. Коэффициент 1,31 считается довольно высоким показателем влияния.

Как видим, с помощью программы Microsoft Excel довольно просто составить таблицу регрессионного анализа. Но, работать с полученными на выходе данными, и понимать их суть, сможет только подготовленный человек.

Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.

источник

Анализ данных регрессия в excel подробное описание. Регрессия в программе Excel. Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы

Показывает влияние одних значений (самостоятельных, независимых) на зависимую переменную. К примеру, как зависит количество экономически активного населения от числа предприятий, величины заработной платы и др. параметров. Или: как влияют иностранные инвестиции, цены на энергоресурсы и др. на уровень ВВП.

Результат анализа позволяет выделять приоритеты. И основываясь на главных факторах, прогнозировать, планировать развитие приоритетных направлений, принимать управленческие решения.

· параболической (y = a + bx + cx 2);

· экспоненциальной (y = a * exp(bx));

· логарифмической (y = b * 1n(x) + a);

Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в Excel и интерпретацию результатов. Возьмем линейный тип регрессии.

Задача. На 6 предприятиях была проанализирована среднемесячная заработная плата и количество уволившихся сотрудников. Необходимо определить зависимость числа уволившихся сотрудников от средней зарплаты.

Модель линейной регрессии имеет следующий вид:

Где а – коэффициенты регрессии, х – влияющие переменные, к – число факторов.

В нашем примере в качестве У выступает показатель уволившихся работников. Влияющий фактор – заработная плата (х).

В Excel существуют встроенные функции, с помощью которых можно рассчитать параметры модели линейной регрессии. Но быстрее это сделает надстройка «Пакет анализа».

Активируем мощный аналитический инструмент:

1. Нажимаем кнопку «Офис» и переходим на вкладку «Параметры Excel». «Надстройки».

2. Внизу, под выпадающим списком, в поле «Управление» будет надпись «Надстройки Excel» (если ее нет, нажмите на флажок справа и выберите). И кнопка «Перейти». Жмем.

3. Открывается список доступных надстроек. Выбираем «Пакет анализа» и нажимаем ОК.

После активации надстройка будет доступна на вкладке «Данные».

Теперь займемся непосредственно регрессионным анализом.

1. Открываем меню инструмента «Анализ данных». Выбираем «Регрессия».

2. Откроется меню для выбора входных значений и параметров вывода (где отобразить результат). В полях для исходных данных указываем диапазон описываемого параметра (У) и влияющего на него фактора (Х). Остальное можно и не заполнять.

3. После нажатия ОК, программа отобразит расчеты на новом листе (можно выбрать интервал для отображения на текущем листе или назначить вывод в новую книгу).

В первую очередь обращаем внимание на R-квадрат и коэффициенты.

R-квадрат – коэффициент детерминации. В нашем примере – 0,755, или 75,5%. Это означает, что расчетные параметры модели на 75,5% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Чем выше коэффициент детерминации, тем качественнее модель. Хорошо – выше 0,8. Плохо – меньше 0,5 (такой анализ вряд ли можно считать резонным). В нашем примере – «неплохо».

Читайте также:  Как выглядит анализ на маркеры гепатита

Коэффициент 64,1428 показывает, каким будет Y, если все переменные в рассматриваемой модели будут равны 0. То есть на значение анализируемого параметра влияют и другие факторы, не описанные в модели.

Коэффициент -0,16285 показывает весомость переменной Х на Y. То есть среднемесячная заработная плата в пределах данной модели влияет на количество уволившихся с весом -0,16285 (это небольшая степень влияния). Знак «-» указывает на отрицательное влияние: чем больше зарплата, тем меньше уволившихся. Что справедливо.

Построение линейной регрессии, оценивание ее параметров и их значимости можно выполнить значительнее быстрей при использовании пакета анализа Excel (Регрессия). Рассмотрим интерпретацию полученных результатов в общем случае (k объясняющих переменных) по данным примера 3.6.

В таблице регрессионной статистики приводятся значения:

Множественный R – коэффициент множественной корреляции ;

R квадрат – коэффициент детерминации R 2 ;

Нормированный R квадрат – скорректированный R 2 с поправкой на число степеней свободы;

Стандартная ошибка – стандартная ошибка регрессии S ;

Наблюдения – число наблюдений n .

В таблице Дисперсионный анализ приведены:

1. Столбец df — число степеней свободы, равное

для строки Регрессия df = k ;

2. Столбец SS – сумма квадратов отклонений, равная

3. Столбец MS дисперсии, определяемые по формуле MS = SS /df :

для строки Регрессия – факторная дисперсия;

для строкиОстаток – остаточная дисперсия.

4. Столбец F – расчетное значение F -критерия, вычисляемое по формуле

5. Столбец Значимость F –значение уровня значимости, соответствующее вычисленной F -статистике.

Значимость F = FРАСП(F- статистика, df (регрессия), df (остаток)).

Если значимость F , а затем на комбинацию клавиш + + .

Дополнительная регрессионная статистика будет выводиться в порядке, указанном в следующей схеме:

Значение коэффициента b Значение коэффициента a
Стандартная ошибка b Стандартная ошибка a
Стандартная ошибка y
F-статистика
Регрессионная сумма квадратов

Рисунок 4 Результат вычисления функции ЛИНЕЙН

Получили уровнение регрессии:

Делаем вывод: С увеличением среднедушевого прожиточного минимума на 1 руб. среднедневная заработная плата возрастает в среднем на 0,92 руб.

Означает, что 52% вариации заработной платы (у) объясняется вариацией фактора х — среднедушевого прожиточного минимума, а 48% — действием других факторов, не включённых в модель.

По вычисленному коэффициенту детерминации можно рассчитать коэффициент корреляции: .

Связь оценивается как тесная.

4. С помощью среднего (общего) коэффициента эластичности определим силу влияния фактора на результат.

Для уравнения прямой средний (общий) коэффициент эластичности определим по формуле:

Средние значения найдём, выделив область ячеек со значениями х, и выберем Формулы / Автосумма / Среднее , и то же самое произведём со значениями у.

Рисунок 5 Расчёт средних значений функции и аргумент

Таким образом, при изменении среднедушевого прожиточного минимума на 1% от своего среднего значения среднедневная заработная плата изменится в среднем на 0,51%.

С помощью инструмента анализа данных Регрессия можно получить:
— результаты регрессионной статистики,
— результаты дисперсионного анализа,
— результаты доверительных интервалов,
— остатки и графики подбора линии регрессии,
— остатки и нормальную вероятность.

Порядок действий следующий:

1) проверьте доступ к Пакету анализа . В главном меню последовательно выберите: Файл/Параметры/Надстройки .

2) В раскрывающемся списке Управление выберите пункт Надстройки Excel и нажмите кнопку Перейти.

3) В окне Надстройки установите флажок Пакет анализа , а затем нажмите кнопку ОК .

Если Пакет анализа отсутствует в списке поля Доступные надстройки , нажмите кнопку Обзор , чтобы выполнить поиск.

Если выводится сообщение о том, что пакет анализа не установлен на компьютере, нажмите кнопку Да , чтобы установить его.

4) В главном меню последовательно выберите: Данные / Анализ данных / Инструменты анализа / Регрессия , а затем нажмите кнопку ОК .

5) Заполните диалоговое окно ввода данных и параметров вывода:

Входной интервал Y — диапазон, содержащий данные результативного признака;

Входной интервал X — диапазон, содержащий данные факторного признака;

Метки — флажок, который указывает, содержит ли первая строка названия столбцов или нет;

Константа — ноль — флажок, указывающий на наличие или отсутствие свободного члена в уравнении;

Выходной интервал — достаточно указать левую верхнюю ячейку будущего диапазона;

6) Новый рабочий лист — можно задать произвольное имя нового листа.

Рисунок 6 Диалоговое окно ввода параметров инструмента Регрессия

Результаты регрессионного анализа для данных задачи представлены на рисунке 7.

Рисунок 7 Результат применения инструмента регрессия

5. Оценим с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений. Воспользуемся результатами регрессионного анализа представленного на Рисунке 8.

Рисунок 8 Результат применения инструмента регрессия «Вывод остатка»

Составим новую таблицу как показано на рисунке 9. В графе С рассчитаем относительную ошибку аппроксимации по формуле:

Рисунок 9 Расчёт средней ошибки аппроксимации

Средняя ошибка аппроксимации рассчитывается по формуле:

Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как не превышает 8 — 10%.

6. Из таблицы с регрессионной статистикой (Рисунок 4) выпишем фактическое значение F-критерия Фишера:

Поскольку при 5%-ном уровне значимости, то можно сделать вывод о значимости уравнения регрессии (связь доказана).

8. Оценку статистической значимости параметров регрессии проведём с помощью t-статистики Стьюдента и путём расчёта доверительного интервала каждого из показателей.

Выдвигаем гипотезу Н 0 о статистически незначимом отличии показателей от нуля:

.

для числа степеней свободы

На рисунке 7 имеются фактические значения t-статистики:

t-критерий для коэффициента корреляции можно рассчитать двумя способами:

где — случайная ошибка коэффициента корреляции.

Данные для расчёта возьмём из таблицы на Рисунке 7.

Фактические значения t-статистики превосходят табличные значения:

Поэтому гипотеза Н 0 отклоняется, то есть параметры регрессии и коэффициент корреляции не случайно отличаются от нуля, а статистически значимы.

Доверительный интервал для параметра a определяется как

Для параметра a 95%-ные границы как показано на рисунке 7 составили:

Доверительный интервал для коэффициента регрессии определяется как

Для коэффициента регрессии b 95%-ные границы как показано на рисунке 7 составили:

Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов приводит к выводу о том, что с вероятностью параметры a и b, находясь в указанных границах, не принимают нулевых значений, т.е. не являются статистически незначимыми и существенно отличны от нуля.

7. Полученные оценки уравнения регрессии позволяют использовать его для прогноза. Если прогнозное значение прожиточного минимума составит:

Тогда прогнозное значение прожиточного минимума составит:

Ошибку прогноза рассчитаем по формуле:

где

Дисперсию посчитаем также с помощью ППП Excel. Для этого:

1) Активизируйте Мастер функций : в главном меню выберете Формулы / Вставить функцию .

3) Заполните диапазон, содержащий числовые данные факторного признака. Нажмите ОК .

Рисунок 10 Расчёт дисперсии

Получили значение дисперсии

Для подсчёта остаточной дисперсии на одну степень свободы воспользуемся результатами дисперсионного анализа как показано на Рисунке 7.

Доверительные интервалы прогноза индивидуальных значений у при с вероятностью 0,95 определяются выражением:

Интервал достаточно широк, прежде всего, за счёт малого объёма наблюдений. В целом выполненный прогноз среднемесячной заработной платы оказался надёжным.

Условие задачи взято из: Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордеенко и др.; Под ред. И.И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2003. — 192 с.: ил.

Метод линейной регрессии позволяет нам описывать прямую линию, максимально соответствующую ряду упорядоченных пар (x, y). Уравнение для прямой линии, известное как линейное уравнение, представлено ниже:

ŷ — ожидаемое значение у при заданном значении х,

x — независимая переменная,

a — отрезок на оси y для прямой линии,

На рисунке ниже это понятие представлено графически:

На рисунке выше показана линия, описанная уравнением ŷ =2+0.5х. Отрезок на оси у — это точка пересечения линией оси у; в нашем случае а = 2. Наклон линии, b, отношение подъема линии к длине линии, имеет значение 0.5. Положительный наклон означает, что линия поднимается слева направо. Если b = 0, линия горизонтальна, а это значит, что между зависимой и независимой переменными нет никакой связи. Иными словами, изменение значения x не влияет на значение y.

Часто путают ŷ и у. На графике показаны 6 упорядоченных пар точек и линия, в соответствии с данным уравнением

На этом рисунке показана точка, соответствующая упорядоченной паре х = 2 и у = 4. Обратите внимание, что ожидаемое значение у в соответствии с линией при х = 2 является ŷ. Мы можем подтвердить это с помощью следу­ющего уравнения:

Значение у представляет собой фактическую точку, а значение ŷ — это ожидаемое значение у с использованием линейного уравнения при заданном значении х.

Следующий шаг — определить линейное уравнение, максимально соответствующее набору упорядоченных пар, об этом мы говорили в предыдущей статье, где определяли вид уравнения по .

Для того, чтобы воспользоваться инструментом регрессионного анализа встроенного в Excel, необходимо активировать надстройку Пакет анализа . Найти ее можно, перейдя по вкладке Файл –> Параметры (2007+), в появившемся диалоговом окне Параметры Excel переходим во вкладку Надстройки. В поле Управление выбираем Надстройки Excel и щелкаем Перейти. В появившемся окне ставим галочку напротив Пакет анализа, жмем ОК.

Во вкладке Данные в группе Анализ появится новая кнопка Анализ данных.

Чтобы продемонстрировать работу надстройки, воспользуемся данными , где парень и девушка делят столик в ванной. Введите данные нашего примера с ванной в столбцы А и В чистого листа.

Перейдите во вкладку Данные, в группе Анализ щелкните Анализ данных. В появившемся окне Анализ данных выберите Регрессия , как показано на рисунке, и щелкните ОК.

Установите необходимыe параметры регрессии в окне Рег­рессия , как показано на рисунке:

Щелкните ОК. На рисунке ниже показаны полученные результаты:

Эти результаты соответствуют тем, которые мы получили путем самостоя­тельных вычислений в .

Добрый день, уважаемые читатели блога! Сегодня мы поговорим о нелинейных регрессиях. Решение линейных регрессий можно посмотреть по ССЫЛКЕ .

Данный способ применяется, в основном, в экономическом моделировании и прогнозировании. Его цель – пронаблюдать и выявить зависимости между двумя показателями.

Основными типами нелинейных регрессий являются:

  • полиномиальные (квадратичная, кубическая);
  • гиперболическая;
  • степенная;
  • показательная;
  • логарифмическая.

Также могут применяться различные комбинации. Например, для аналитики временных рядов в банковской сфере, страховании, демографических исследованиях используют кривую Гомпцера, которая является разновидностью логарифмической регрессии.

В прогнозировании с помощью нелинейных регрессий главное выяснить коэффициент корреляции, который покажет нам есть ли тесная взаимосвязь меду двумя параметрами или нет. Как правило, если коэффициент корреляции близок к 1, значит связь есть, и прогноз будет довольно точен. Ещё одним важным элементом нелинейных регрессий является средняя относительная ошибка (А), если она находится в промежутке Категории: / / от 28.10.2017

  • Главная
  • Linux
  • Анализ данных регрессия в excel подробное описание. Регрессия в программе Excel. Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы

источник

Регрессионный анализ является одним из самых востребованных методов статистического исследования. С его помощью можно установить степень влияния независимых величин на зависимую переменную. В функционале Microsoft Excel имеются инструменты, предназначенные для проведения подобного вида анализа. Давайте разберем, что они собой представляют и как ими пользоваться.

Но, для того, чтобы использовать функцию, позволяющую провести регрессионный анализ, прежде всего, нужно активировать Пакет анализа. Только тогда необходимые для этой процедуры инструменты появятся на ленте Эксель.

    Перемещаемся во вкладку «Файл».

Открывается окно параметров Excel. Переходим в подраздел «Надстройки».

В самой нижней части открывшегося окна переставляем переключатель в блоке «Управление» в позицию «Надстройки Excel», если он находится в другом положении. Жмем на кнопку «Перейти».

Теперь, когда мы перейдем во вкладку «Данные», на ленте в блоке инструментов «Анализ» мы увидим новую кнопку – «Анализ данных».

Существует несколько видов регрессий:

  • параболическая,
  • степенная,
  • логарифмическая,
  • экспоненциальная,
  • показательная,
  • гиперболическая,
  • линейная регрессия.

О выполнении последнего вида регрессионного анализа в Экселе мы подробнее поговорим далее.

Внизу, в качестве примера, представлена таблица, в которой указана среднесуточная температура воздуха на улице, и количество покупателей магазина за соответствующий рабочий день. Давайте выясним при помощи регрессионного анализа, как именно погодные условия в виде температуры воздуха могут повлиять на посещаемость торгового заведения.

Общее уравнение регрессии линейного вида выглядит следующим образом: У = а0 + а1х1 +…+акхк . В этой формуле Y означает переменную, влияние факторов на которую мы пытаемся изучить. В нашем случае, это количество покупателей. Значение x – это различные факторы, влияющие на переменную. Параметры a являются коэффициентами регрессии. То есть, именно они определяют значимость того или иного фактора. Индекс k обозначает общее количество этих самых факторов.

    Кликаем по кнопке «Анализ данных». Она размещена во вкладке «Главная» в блоке инструментов «Анализ».

Открывается небольшое окошко. В нём выбираем пункт «Регрессия». Жмем на кнопку «OK».

Открывается окно настроек регрессии. В нём обязательными для заполнения полями являются «Входной интервал Y» и «Входной интервал X». Все остальные настройки можно оставить по умолчанию.

В поле «Входной интервал Y» указываем адрес диапазона ячеек, где расположены переменные данные, влияние факторов на которые мы пытаемся установить. В нашем случае это будут ячейки столбца «Количество покупателей». Адрес можно вписать вручную с клавиатуры, а можно, просто выделить требуемый столбец. Последний вариант намного проще и удобнее.

В поле «Входной интервал X» вводим адрес диапазона ячеек, где находятся данные того фактора, влияние которого на переменную мы хотим установить. Как говорилось выше, нам нужно установить влияние температуры на количество покупателей магазина, а поэтому вводим адрес ячеек в столбце «Температура». Это можно сделать теми же способами, что и в поле «Количество покупателей».

С помощью других настроек можно установить метки, уровень надёжности, константу-ноль, отобразить график нормальной вероятности, и выполнить другие действия. Но, в большинстве случаев, эти настройки изменять не нужно. Единственное на что следует обратить внимание, так это на параметры вывода. По умолчанию вывод результатов анализа осуществляется на другом листе, но переставив переключатель, вы можете установить вывод в указанном диапазоне на том же листе, где расположена таблица с исходными данными, или в отдельной книге, то есть в новом файле.

После того, как все настройки установлены, жмем на кнопку «OK».

Результаты регрессионного анализа выводятся в виде таблицы в том месте, которое указано в настройках.

Одним из основных показателей является R-квадрат. В нем указывается качество модели. В нашем случае данный коэффициент равен 0,705 или около 70,5%. Это приемлемый уровень качества. Зависимость менее 0,5 является плохой.

Ещё один важный показатель расположен в ячейке на пересечении строки «Y-пересечение» и столбца «Коэффициенты». Тут указывается какое значение будет у Y, а в нашем случае, это количество покупателей, при всех остальных факторах равных нулю. В этой таблице данное значение равно 58,04.

Значение на пересечении граф «Переменная X1» и «Коэффициенты» показывает уровень зависимости Y от X. В нашем случае — это уровень зависимости количества клиентов магазина от температуры. Коэффициент 1,31 считается довольно высоким показателем влияния.

Как видим, с помощью программы Microsoft Excel довольно просто составить таблицу регрессионного анализа. Но, работать с полученными на выходе данными, и понимать их суть, сможет только подготовленный человек.

Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.

Само это понятие было введено в математику в 1886 году. Регрессия бывает:

  • линейной,
  • параболической,
  • степенной,
  • экспоненциальной,
  • гиперболической,
  • показательной,
  • логарифмической.

Рассмотрим задачу определения зависимости количества уволившихся членов коллектива от средней зарплаты на 6 промышленных предприятиях.

Задача. На шести предприятиях проанализировали среднемесячную заработную плату и количество сотрудников, которые уволились по собственному желанию. В табличной форме имеем:

Для задачи определения зависимости количества уволившихся работников от средней зарплаты на 6 предприятиях модель регрессии имеет вид уравнения Y = а 0 + а 1 x 1 +…+а k x k , где х i — влияющие переменные, a i — коэффициенты регрессии, a k — число факторов.

Для данной задачи Y — это показатель уволившихся сотрудников, а влияющий фактор — зарплата, которую обозначаем X.

Анализу регрессии в Excel должно предшествовать применение к имеющимся табличным данным встроенных функций. Однако для этих целей лучше воспользоваться очень полезной надстройкой «Пакет анализа». Для его активации нужно:

  • с вкладки «Файл» перейти в раздел «Параметры»,
  • в открывшемся окне выбрать строку «Надстройки»,
  • щелкнуть по кнопке «Перейти», расположенной внизу, справа от строки «Управление»,
  • поставить галочку рядом с названием «Пакет анализа» и подтвердить свои действия, нажав «Ок».

Если все сделано правильно, в правой части вкладки «Данные», расположенном над рабочим листом «Эксель», появится нужная кнопка.

Теперь, когда под рукой есть все необходимые виртуальные инструменты для осуществления эконометрических расчетов, можем приступить к решению нашей задачи. Для этого:

  • щелкаем по кнопке «Анализ данных»,
  • в открывшемся окне нажимаем на кнопку «Регрессия»,
  • в появившуюся вкладку вводим диапазон значений для Y (количество уволившихся работников) и для X (их зарплаты),
  • подтверждаем свои действия нажатием кнопки «Ok».

В результате программа автоматически заполнит новый лист табличного процессора данными анализа регрессии. Обратите внимание! В Excel есть возможность самостоятельно задать место, которое вы предпочитаете для этой цели. Например, это может быть тот же лист, где находятся значения Y и X, или даже новая книга, специально предназначенная для хранения подобных данных.

В Excel данные полученные в ходе обработки данных рассматриваемого примера имеют вид:

Прежде всего, следует обратить внимание на значение R-квадрата. Он представляет собой коэффициент детерминации. В данном примере R-квадрат = 0,755 (75,5%), т. е. расчетные параметры модели объясняют зависимость между рассматриваемыми параметрами на 75,5 %. Чем выше значение коэффициента детерминации, тем выбранная модель считается более применимой для конкретной задачи. Считается, что она корректно описывает реальную ситуацию при значении R-квадрата выше 0,8. Если R-квадрата t кр, то гипотеза о незначимости свободного члена линейного уравнения отвергается.

В рассматриваемой задаче для свободного члена посредством инструментов «Эксель» было получено, что t=169,20903, а p=2,89Е-12, т. е. имеем нулевую вероятность того, что будет отвергнута верная гипотеза о незначимости свободного члена. Для коэффициента при неизвестной t=5,79405, а p=0,001158. Иными словами вероятность того, что будет отвергнута верная гипотеза о незначимости коэффициента при неизвестной, равна 0,12%.

Таким образом, можно утверждать, что полученное уравнение линейной регрессии адекватно.

Множественная регрессия в Excel выполняется с использованием все того же инструмента «Анализ данных». Рассмотрим конкретную прикладную задачу.

Руководство компания «NNN» должно принять решение о целесообразности покупки 20 % пакета акций АО «MMM». Стоимость пакета (СП) составляет 70 млн американских долларов. Специалистами «NNN» собраны данные об аналогичных сделках. Было принято решение оценивать стоимость пакета акций по таким параметрам, выраженным в миллионах американских долларов, как:

  • кредиторская задолженность (VK),
  • объем годового оборота (VO),
  • дебиторская задолженность (VD),
  • стоимость основных фондов (СОФ).

Кроме того, используется параметр задолженность предприятия по зарплате (V3 П) в тысячах американских долларов.

Прежде всего, необходимо составить таблицу исходных данных. Она имеет следующий вид:

  • вызывают окно «Анализ данных»,
  • выбирают раздел «Регрессия»,
  • в окошко «Входной интервал Y» вводят диапазон значений зависимых переменных из столбца G,
  • щелкают по иконке с красной стрелкой справа от окна «Входной интервал X» и выделяют на листе диапазон всех значений из столбцов B,C, D, F.

Отмечают пункт «Новый рабочий лист» и нажимают «Ok».

Получают анализ регрессии для данной задачи.

«Собираем» из округленных данных, представленных выше на листе табличного процессора Excel, уравнение регрессии:

СП = 0,103*СОФ + 0,541*VO — 0,031*VK +0,405*VD +0,691*VZP — 265,844.

В более привычном математическом виде его можно записать, как:

y = 0,103*x1 + 0,541*x2 — 0,031*x3 +0,405*x4 +0,691*x5 — 265,844

Данные для АО «MMM» представлены в таблице:

Подставив их в уравнение регрессии, получают цифру в 64,72 млн американских долларов. Это значит, что акции АО «MMM» не стоит приобретать, так как их стоимость в 70 млн американских долларов достаточно завышена.

Как видим, использование табличного процессора «Эксель» и уравнения регрессии позволило принять обоснованное решение относительно целесообразности вполне конкретной сделки.

Теперь вы знаете, что такое регрессия. Примеры в Excel, рассмотренные выше, помогут вам в решение практических задач из области эконометрики.

Регрессионный анализ в Microsoft Excel – наиболее полное руководств по использованию MS Excel для решения задач регрессионного анализа в области бизнес-аналитики. Конрад Карлберг доступно объясняет теоретические вопросы, знание которых поможет вам избежать многих ошибок как при самостоятельном проведении регрессионного анализа, так и при оценке результатов анализа, выполненного другими людьми. Весь материал, от простых корреляций и t-тестов до множественного ковариационного анализа, основан на реальных примерах и сопровождается подробным описанием соответствующих пошаговых процедур.

В книге обсуждаются особенности и противоречия, связанные с функциями Excel для работы с регрессией, рассматриваются последствия использования каждой их опции и каждого аргумента и объясняется, как надежно применять регрессионные методы в самых разных областях, от медицинских исследований до финансового анализа.

Конрад Карлберг. Регрессионный анализ в Microsoft Excel. – М.: Диалектика, 2017. – 400 с.

Скачать заметку в формате или , примеры в формате

В распоряжении статистиков имеется множество показателей вариации (изменчивости). Один из них – сумма квадратов отклонений индивидуальных значений от среднего. В Excel для него используется функция КВАДРОТКЛ(). Но чаще используется дисперсия. Дисперсия — это среднее квадратов отклонений. Дисперсия нечувствительна к количеству значений в исследуемом наборе данных (в то время как сумма квадратов отклонений растет с числом измерений).

Программа Excel предлагает две функции, возвращающие дисперсию: ДИСП.Г() и ДИСП.В():

  • Используйте функцию ДИСП.Г(), если подлежащие обработке значения образуют генеральную совокупность. Т.е., значения, содержащиеся в диапазоне, являются единственными значениями, которые вас интересуют.
  • Используйте функцию ДИСП.В(), если подлежащие обработке значения образуют выборку из совокупности большего объема. Предполагается, что имеются дополнительные значения, дисперсию которых вы также можете оценить.

Если такая величина, как среднее значение или коэффициент корреляции, рассчитывается на основе генеральной совокупности, то она называется параметром. Аналогичная величина, рассчитываемая на основе выборки, называется статистикой. Отсчитывая отклонения от среднего значения в данном наборе, вы получите сумму квадратов отклонений меньшей величины, чем если бы отсчитывали их от любого другого значения. Аналогичное утверждение справедливо и для дисперсии.

Чем больше объем выборки, тем точнее рассчитанное значение статистики. Но не существует ни одной выборки с объемом меньше объема генеральной совокупности, относительно которой вы могли бы быть уверены в том, что значение статистики совпадает со значением параметра.

Допустим, у вас есть набор из 100 значений роста, среднее которых отличается от среднего по генеральной совокупности, каким бы малым ни было это различие. Рассчитав дисперсию для выборки, вы получите некоторое ее значение, скажем, 4. Это значение меньше любого другого, которое можно получить, рассчитывая отклонение каждого из 100 значений роста относительно любого значения, отличного от среднего по выборке, в там числе и относительно истинного среднего по генеральной совокупности. Поэтому вычисленная дисперсия будет отличаться, причем в меньшую сторону, от дисперсии, которую вы получили бы, если бы каким-то образом узнали и использовали не выборочное среднее, а параметр генеральной совокупности.

Средняя сумма квадратов, определенная для выборки, дает нижнюю оценку дисперсии генеральной совокупности. Вычисленную таким способом дисперсию называют смещенной оценкой. Оказывается, чтобы исключить смещение и получить несмещенную оценку, достаточно разделить сумму квадратов отклонений не на n , где n — размер выборки, а на n – 1 .

Величина n – 1 называется количеством (числом) степеней свободы. Существуют разные способы расчета этой величины, хотя все они включают либо вычитание некоторого числа из размера выборки, либо подсчет количества категорий, в которые попадают наблюдения.

Суть различия между функциями ДИСП.Г() и ДИСП.В() состоит в следующем:

  • В функции ДИСП.Г() сумма квадратов делится на количество наблюдений и, следовательно, представляет смещенную оценку дисперсии, истинное среднее.
  • В функции ДИСП.В() сумма квадратов делится на количество наблюдений минус 1, т.е. на количество степеней свободы, что дает более точную, несмещенную оценку дисперсии генеральной совокупности, из которой была извлечена данная выборка.

Стандартное отклонение (англ. standard deviation , SD) – есть квадратный корень из дисперсии:

Возведение отклонений в квадрат переводит шкалу измерений в другую метрику, являющуюся квадратом исходной: метры — в квадратные метры, доллары — в квадратные доллары и т.д. Стандартное отклонение — это корень квадратный из дисперсии, и поэтому оно возвращает нас к исходным единицам измерения. Что удобнее.

Часто приходится рассчитывать стандартное отклонение после того, как данных были подвергнуты некоторым манипуляциям. И хотя в этих случаях результаты несомненно являются стандартными отклонениями, их принято называть стандартными ошибками . Существует несколько разновидностей стандартных ошибок, в том числе стандартная ошибка измерения, стандартная ошибка пропорции, стандартная ошибка среднего.

Предположим, вы собрали данные о росте 25 случайно выбранных взрослых мужчин в каждом из 50 штатов. Далее вы вычисляете средний рост взрослых мужчин в каждом штате. Полученные 50 средних значений в свою очередь можно считать наблюдениями. Исходя из этого, вы могли бы рассчитать их стандартное отклонение, которое и является стандартной ошибкой среднего . Рис. 1. позволяет сравнить распределение 1250 исходных индивидуальных значений (данные о росте 25 мужчин по каждому из 50 штатов) с распределением средних значений 50 штатов. Формула для оценки стандартной ошибки среднего (т.е. стандартного отклонения средних значений, а не индивидуальных наблюдений):

где – стандартная ошибка среднего, s – стандартное отклонение исходных наблюдений, n – количество наблюдений в выборке.

Рис. 1. Вариация средних значений от штата к штату значительно меньше вариации индивидуальных результатов наблюдений

В статистике существует соглашение относительно использования греческих и латинских букв для обозначения статистических величин. Греческими буквами принято обозначать параметры генеральной совокупности, латинскими — выборочные статистики. Следовательно, если речь идет о стандартном отклонении генеральной совокупности, мы записываем его как σ, если же рассматривается стандартное отклонение выборки, то используем обозначение s. Что касается символов для обозначения средних, то они согласуются между собой не столь удачно. Среднее по генеральной совокупности обозначается греческой буквой μ. Однако для представления выборочного среднего традиционно используется символ X̅.

z-оценка выражает положение наблюдения в распределении в единицах стандартного отклонения. Например, z = 1,5 означает, что наблюдение отстоит от среднего на 1,5 стандартного отклонения в сторону больших значений. Термин z-оценка используют для индивидуальных оценок, т.е. для измерений, приписываемых отдельным элементам выборки. В отношении таких статистик (например, среднее значение по штату) используют термин z-значение :

где X̅ – среднее значение выборки, μ – среднее значение генеральной совокупности, – стандартная ошибка средних набора выборок:

где σ – стандартная ошибка генеральной совокупности (индивидуальных измерений), n – размер выборки.

Предположим, вы работаете инструктором в гольф-клубе. Вы имели возможность в течение длительного времени измерять дальность ударов и знаете, что ее среднее значение составляет 205 ярдов, а стандартное отклонение — 36 ярдов. Вам предложили новую клюшку, утверждая, что она увеличит дальность удара на 10 ярдов. Вы просите каждого из последующих 81 посетителей клуба выполнить пробный удар новой клюшкой и записываете его дальность удара. Оказалось, что средняя дальность удара новой клюшкой составляет 215 ярдов. Какова вероятность того, что разница в 10 ярдов (215 – 205) обусловлена исключительно ошибкой выборки? Или по-другому: какова вероятность того, что при более масштабном тестировании новая клюшка не продемонстрирует увеличение дальности удара по сравнению с имеющимся долговременным средним показателем 205 ярдов?

Мы можем проверить это, сформировав z-значение. Стандартная ошибка среднего:

Нам нужно найти вероятность того, что среднее по выборке будет отстоять от среднего по генеральной совокупности на 2,5σ. Если вероятность будет маленькой, значит отличия обусловлены не случайностью, а качеством новой клюшки. В Excel для определения вероятности z-значения нет готовой функции. Однако можно использовать формулу =1-НОРМ.СТ.РАСП(z-значение,ИСТИНА), где функция НОРМ.СТ.РАСП() возвращает площадь под нормальной кривой слева от z-значения .

Рис. 2. Функция НОРМ.СТ.РАСП() возвращает площадь под кривой слева от z-значения, чтобы увеличить изображение кликните на нем правой кнопкой мыши и выберите Открыть картинку в новой вкладке

Второй аргумент функции НОРМ.СТ.РАСП() может принимать два значения: ИСТИНА – функция возвращает площадь области под кривой слева от точки, заданной первым аргументом, ЛОЖЬ – функция возвращает высоту кривой в точке, заданной первым аргументом.

Если среднее значение (μ) и стандартное отклонение (σ) генеральной совокупности не известны, используется t-значение (подробнее см. ). Структуры z- и t-значения отличаются тем, что для нахождения t-значения используется стандартное отклонение s, полученное на основе выборочных результатов, а не известное значение параметра генеральной совокупности σ. Нормальная кривая имеет единственную форму, а форма распределения t-значений варьирует в зависимости от количества степеней свободы df (от англ. degrees of freedom ) выборки, которую оно представляет. Количество степеней свободы выборки равно n – 1 , где n — размер выборки .

Рис. 3. Форма t-распределений, возникающих в тех случаях, когда параметр σ неизвестен, отличается от формы нормального распределения

В Excel есть две функции для t-распределения также называемого распределением Стьюдента: СТЬЮДЕНТ.РАСП() возвращает величину площади под кривой слева от заданного t-значения, а СТЬЮДЕНТ.РАСП.ПХ() – справа.

Корреляция — это мера зависимости между элементами набора упорядоченных пар. Корреляция характеризуется коэффициентам корреляции Пирсона – r. Коэффициент может принимать значения в интервале от –1,0 до +1,0.

где S x и S y – стандартные отклонения переменных Х и Y , S xy – ковариация:

В этой формуле ковариация делится на стандартные отклонения переменных Х и Y , тем самым удаляя из ковариации эффекты масштабирования, связанные с единицами измерения. В Excel используется функция КОРРЕЛ(). В названии этой функции отсутствуют уточняющие элементы Г и В, которые используются в названиях таких функций, как СТАНДОТКЛОН(), ДИСП() или КОВАРИАЦИЯ(). Хотя коэффициенте корреляции по выборке предоставляемая смещенную оценку, однако причина смещения иная, нежели в случае дисперсии или стандартного отклонения.

В зависимости от величины генерального коэффициента корреляции (часто обозначаемого греческой буквой ρ ), коэффициент корреляции r дает смещенную оценку, причем эффект смещения усиливается с уменьшением размера выборок. Тем не менее мы не пытаемся корректировать это смещение аналогично тому, как, например, делали это при вычислении стандартного отклонения, когда подставляли в соответствующую формулу не количество наблюдений, а количество степеней свободы. В действительности количество наблюдений, используемое для вычисления ковариации, не оказывает никакого влияния на величину.

Стандартный коэффициент корреляции предназначен для использования с переменными, связанными между собой линейным соотношением. Наличие нелинейности и/или ошибок в данных (выбросы) приводят к неверному расчету коэффициента корреляции. Для диагностики проблем с данными рекомендуется строить точечные диаграммы. Это единственный тип диаграмм в Excel, в котором и горизонтальная, и вертикальная оси трактуются как оси значений. Линейная же диаграмма один из столбцов определяет, как ось категорий, что искажает картину данных .

Рис. 4. Линии регрессии кажутся одинаковыми, однако сравните между собой их уравнения

Наблюдения, использованные для построения линейной диаграммы, располагаются вдоль горизонтальной оси эквидистантно. Надписи делений вдоль этой оси — это и есть всего лишь надписи, а не числовые значения.

Несмотря на то что корреляция часто означает наличие причинно-следственной связи, она не может служить доказательством того, что так оно и есть. Статистика не используется для демонстрации того, истинна или ложна теория. Для исключения конкурирующих объяснений результатов наблюдений ставят плановые эксперименты . Статистика же привлекается для обобщения информации, собранной в ходе таких экспериментов, и количественной оценки вероятности того, что принимаемое решение может быть неверным при имеющейся доказательной базе.

Если две переменные связаны между собой, так что значение коэффициента корреляции превышает, скажем, 0,5, то в этом случае можно прогнозировать (с некоторой точностью) неизвестное значение одной переменной по известному значению другой. Для получения прогнозных значений цены, исходя из данных, приведенных на рис. 5, можно использовать любой из нескольких возможных способов, но почти наверняка вы не будете использовать тот, который представлен на рис. 5. И все же вам стоит с ним ознакомиться, поскольку ни один другой способ не позволяет так же отчетливо продемонстрировать связь между корреляцией и прогнозированием, как этот. На рис. 5 в диапазоне В2:С12 представлена случайная выборка из десяти домов и приведены данные о площади каждого дома (в квадратных футах) и его продажной цене.

Рис. 5. Прогнозные значения продажной цены образуют прямую линию

Найдите средние значения, стандартные отклонения и коэффициент корреляции (диапазон А14:С18). Рассчитайте z-оценки площади (Е2:Е12). Например, ячейка ЕЗ содержит формулу: =(В3-$В$14)/$В$15. Вычислите z-оценки прогнозной цены (F2:F12). Например, ячейка F3 содержит формулу: =ЕЗ*$В$18. Переведите z-оценки в цены в долларах (Н2:Н12). В ячейке НЗ формула: =F3*$C$15+$C$14.

Обратите внимание: прогнозное значение всегда стремится сместиться в сторону среднего, равного 0. Чем ближе к нулю коэффициент корреляции, тем ближе к нулю прогнозная z-оценка. В нашем примере коэффициент корреляции между площадью и продажной ценой равен 0,67, и прогнозная цена равна 1,0*0,67, т.е. 0,67. Этому соответствует превышение значения над средним значением, равное двум третям стандартного отклонения. Если бы коэффициент корреляции был равен 0,5, то прогнозная цена составила бы 1,0*0,5, т.е. 0,5. Этому соответствует превышение значения над средним значением, равное лишь половине стандартного отклонения. Всякий раз, когда значение коэффициента корреляции отличается от идеального, т.е. больше -1,0 и меньше 1,0, оценка прогнозируемой переменной должна быть ближе к своему среднему значению, чем оценка предикторной (независимой) переменной к своему. Это явление называется регрессией к среднему, или просто регрессией.

В Excel есть несколько функций для определения коэффициентов уравнения линии регрессии (в Excel она называется линией тренда) у =kx+b . Для определения k служит функция

Здесь у – прогнозируемая переменная, а х – независимая переменная. Вы должны строго следовать этому порядку переменных. Наклон линии регрессии, коэффициент корреляции, стандартные отклонения переменных и ковариация тесно связаны между собой . Функция ОТРЕЗОК() возвращает значение, отсекаемое линией регрессии на вертикальной оси:

Рис. 6. Соотношение между стандартными отклонениями преобразует ковариацию в коэффициент корреляции и наклон линии регрессии

Обратите внимание, что количество значений х и у, предоставляемых функциям НАКЛОН() и ОТРЕЗОК() в качестве аргументов, должно быть одинаковым.

В регрессионном анализе используется еще один важный показатель – R 2 (R-квадрат), или коэффициент детерминации. Он определяет, какой вклад в общую изменчивость данных вносит выявленная с помощью регрессии зависимость между х и у . В Excel для него есть функция КВПИРСОН(), которая принимает точно те же аргументы, что и функция КОРРЕЛ().

О двух переменных с ненулевым коэффициентом корреляции между ними говорят, что они объясняют дисперсию или имеют объясненную дисперсию. Обычно объясненная дисперсия выражается в процентах. Так R2 = 0,81 означает, что 81% дисперсии (разброса) двух переменных является объясненной. Остальные 19% обусловлены случайными флуктуациями.

В Excel имеется функция ТЕНДЕНЦИЯ, которая упрощает вычисления. Функция ТЕНДЕНЦИЯ():

  • принимает предоставляемые вами известные значения х и известные значения у ,
  • вычисляет наклон линии регрессии и константу (отрезок),
  • возвращает прогнозные значения у , определяемые на основании применения уравнения регрессии к известным значениям х .

Функция ТЕНДЕНЦИЯ() является функцией массива (если вы ранее не сталкивались с такими функциями, рекомендую ).

Рис. 7. Использование функции ТЕНДЕНЦИЯ() позволяет ускорить и упростить вычисления по сравнению с использованием пары функций НАКЛОН() и ОТРЕЗОК()

Чтобы ввести функцию ТЕНДЕНЦИЯ() в виде формулы массива в ячейки G3:G12, выделите диапазон G3:G12, введите формулу ТЕНДЕНЦИЯ (СЗ:С12,ВЗ:В12), нажмите и удерживайте клавиши и только после этого нажмите клавишу . Обратите внимание, что формула заключена в фигурные скобки: . Так Excel сообщает вам о том, что данная формула воспринята именно как формула массива. Не вводите сами скобки: если вы попытаетесь ввести их самостоятельно в составе формулы, Excel воспримет ваш ввод как обычную текстовую строку.

У функции ТЕНДЕНЦИЯ() есть еще два аргумента: новые_значения_х и конст . Первый позволяет построить прогноз на будущее, а второй может заставить линию регрессии пройти через начало координат (значение ИСТИНА говорит Excel использовать расчетную константу, значение ЛОЖЬ – константу = 0). Excel позволяет нарисовать регрессионную прямую на графике так, чтобы она проходила через начало координат. Начните с построения точечной диаграммы, после чего щелкните правой кнопкой мыши на одном из маркеров ряда данных. Выберите в открывшемся контекстном меню пункт Добавить линию тренда , выберите вариант Линейная , при необходимости прокрутите панель вниз, установите флажок Настроить пересечение , убедитесь, что в связанном с ним текстовом поле задано значение 0,0.

Если у вас есть три переменных, и вы хотите определить корреляцию между двумя из них, исключив влияние третьей, можно использовать частную корреляцию . Предположим, вас интересует связь между процентной долей жителей города, закончивших колледж, и количеством книг в городских библиотеках. Вы собрали данные по 50 городам, но… Проблема в том, что оба этих параметра могут зависеть от благосостояния жителей того или иного города. Разумеется, очень трудно подобрать другие 50 городов, характеризующихся в точности одинаковым уровнем благосостояния жителей.

Применяя статистические методы для исключения влияния, оказываемого фактором благосостояния как на финансовую поддержку библиотек, так и на доступность обучения в колледже, вы могли бы получить более точную количественную оценку степени зависимости между интересующими вас переменными, а именно: количеством книг и количеством выпускников. Такая условная корреляция между двумя переменными, когда значения других переменных фиксированы, и называется частной корреляцией. Один из способов ее расчета заключается в использовании уравнения:

Где rCB.W — коэффициент корреляции между переменными Колледж (College) и Книги (Books) при исключенном влиянии (фиксированном значении) переменной Благосостояние (Wealth), rCB — коэффициент корреляции между переменными Колледж и Книги, rCW — коэффициент корреляции между переменными Колледж и Благосостояние, rBW — коэффициент корреляции между переменными Книги и Благосостояние.

С другой стороны, частную корреляцию можно рассчитать на основе анализа остатков, т.е. разностей между прогнозными значениями и связанными с ними результатами фактических наблюдений (оба метода представлены на рис. 8).

Рис. 8. Частная корреляция, как корреляция остатков

Для упрощения подсчета матрицы коэффициентов корреляции (В16:Е19) используйте пакет анализа Excel (меню Данные –> Анализ –> Анализ данных ). По умолчанию этот пакет в Excel не активен. Для его установки пройдите по меню Файл –> Параметры –> Надстройки . Внизу открывшегося окна ПараметрыExcel найдите поле Управление , выберите НадстройкиExcel , кликните Перейти . Поставьте галочку напротив надстройки Пакет анализа . Кликните Анализ данных , выберите опцию Корреляция . В качестве входного интервала укажите $B$2:$D$13, поставьте галочку Метки в первой строке , в качестве выходного интервала укажите $B$16:$E$19.

Еще одна возможность – определить получастную корреляцию. Например, вы исследуете влияние роста и возраста на вес. Таким образом, у вас две предикторные переменные – рост и возраст, и одна прогнозируемая переменная – вес. Вы хотите исключить влияние одной предикторной переменной на другую, но не на прогнозную переменную:

где Н – Рост (Height), W– Вес (Weight), А – Возраст (Age), в индексе получастного коэффициента корреляции используются круглые скобки, с помощью которых указывается, влияние какой переменной устраняется и из какой именно переменной. В данном случае обозначение W(Н.А) указывает на то, что влияние переменной Возраст удаляется из переменной Рост, но не из переменной Вес.

Может создаться впечатление, что обсуждаемый вопрос не имеет существенного значения. Ведь важнее всего то, насколько точно работает общее уравнение регрессии, тогда как проблема относительных вкладов отдельных переменных в суммарную объясненную дисперсию представляется второстепенной. Однако это далеко не так. Как только вы начинаете задумываться над тем, стоит ли вообще использовать какую-то переменную в уравнении множественной регрессии, проблема становится важной. Она может влиять на оценку правильности выбора модели для анализа.

Функция ЛИНЕЙН() возвращает 10 статистик регрессионного анализа. Функция ЛИНЕЙН() является функцией массива. Для ее ввода выделите диапазон, содержащий пять строк и два столбца, напечатайте формулу, и нажмите :

Рис. 9. Функция ЛИНЕЙН(): а) выделите диапазон D2:E6, б) введите формулу, как показано в строке формул, в) нажмите

Функция ЛИНЕЙН() возвращает:

  • коэффициент регрессии (или наклон, ячейка D2),
  • отрезок (или константа, ячейка Е3),
  • стандартные ошибки коэффициента регрессии и константы (диапазон D3:E3),
  • коэффициент детерминации R 2 для регрессии (ячейка D4),
  • стандартная ошибка оценки (ячейка Е4),
  • F-критерий для полной регрессии (ячейка D5),
  • количество степеней свободы для остаточной суммы квадратов (ячейка Е5),
  • регрессионная сумма квадратов (ячейка D6),
  • остаточная сумма квадратов (ячейка Е6).

Рассмотрим каждую из этих статистик и их взаимодействие.

Стандартная ошибка в нашем случае – это стандартное отклонение, вычисляемое для ошибок выборки. Т.е., это ситуация, когда генеральная совокупность имеет одну статистику, а выборка – другую. Разделив коэффициент регрессии на стандартную ошибку, вы получите значение 2,092/0,818 = 2,559. Иными словами, коэффициент регрессии, равный 2,092, отстоит от нуля на две с половиной стандартные ошибки.

Если коэффициент регрессии равен нулю, то наилучшей оц

Показывает влияние одних значений (самостоятельных, независимых) на зависимую переменную. К примеру, как зависит количество экономически активного населения от числа предприятий, величины заработной платы и др. параметров. Или: как влияют иностранные инвестиции, цены на энергоресурсы и др. на уровень ВВП.

Результат анализа позволяет выделять приоритеты. И основываясь на главных факторах, прогнозировать, планировать развитие приоритетных направлений, принимать управленческие решения.

  • линейной (у = а + bx),
  • параболической (y = a + bx + cx 2 ),
  • экспоненциальной (y = a * exp(bx)),
  • степенной (y = a*x^b),
  • гиперболической (y = b/x + a),
  • логарифмической (y = b * 1n(x) + a),
  • показательной (y = a * b^x).

Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в Excel и интерпретацию результатов. Возьмем линейный тип регрессии.

Задача. На 6 предприятиях была проанализирована среднемесячная заработная плата и количество уволившихся сотрудников. Необходимо определить зависимость числа уволившихся сотрудников от средней зарплаты.

Модель линейной регрессии имеет следующий вид:

Где а – коэффициенты регрессии, х – влияющие переменные, к – число факторов.

В нашем примере в качестве У выступает показатель уволившихся работников. Влияющий фактор – заработная плата (х).

В Excel существуют встроенные функции, с помощью которых можно рассчитать параметры модели линейной регрессии. Но быстрее это сделает надстройка «Пакет анализа».

Активируем мощный аналитический инструмент:

  1. Нажимаем кнопку «Офис» и переходим на вкладку «Параметры Excel». «Надстройки».
  2. Внизу, под выпадающим списком, в поле «Управление» будет надпись «Надстройки Excel» (если ее нет, нажмите на флажок справа и выберите). И кнопка «Перейти». Жмем.
  3. Открывается список доступных надстроек. Выбираем «Пакет анализа» и нажимаем ОК.

После активации надстройка будет доступна на вкладке «Данные».

Теперь займемся непосредственно регрессионным анализом.

  1. Открываем меню инструмента «Анализ данных». Выбираем «Регрессия».
  2. Откроется меню для выбора входных значений и параметров вывода (где отобразить результат). В полях для исходных данных указываем диапазон описываемого параметра (У) и влияющего на него фактора (Х). Остальное можно и не заполнять.
  3. После нажатия ОК, программа отобразит расчеты на новом листе (можно выбрать интервал для отображения на текущем листе или назначить вывод в новую книгу).

В первую очередь обращаем внимание на R-квадрат и коэффициенты.

R-квадрат – коэффициент детерминации. В нашем примере – 0,755, или 75,5%. Это означает, что расчетные параметры модели на 75,5% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Чем выше коэффициент детерминации, тем качественнее модель. Хорошо – выше 0,8. Плохо – меньше 0,5 (такой анализ вряд ли можно считать резонным). В нашем примере – «неплохо».

Коэффициент 64,1428 показывает, каким будет Y, если все переменные в рассматриваемой модели будут равны 0. То есть на значение анализируемого параметра влияют и другие факторы, не описанные в модели.

Коэффициент -0,16285 показывает весомость переменной Х на Y. То есть среднемесячная заработная плата в пределах данной модели влияет на количество уволившихся с весом -0,16285 (это небольшая степень влияния). Знак «-» указывает на отрицательное влияние: чем больше зарплата, тем меньше уволившихся. Что справедливо.

Корреляционный анализ помогает установить, есть ли между показателями в одной или двух выборках связь. Например, между временем работы станка и стоимостью ремонта, ценой техники и продолжительностью эксплуатации, ростом и весом детей и т.д.

Если связь имеется, то влечет ли увеличение одного параметра повышение (положительная корреляция) либо уменьшение (отрицательная) другого. Корреляционный анализ помогает аналитику определиться, можно ли по величине одного показателя предсказать возможное значение другого.

Коэффициент корреляции обозначается r. Варьируется в пределах от +1 до -1. Классификация корреляционных связей для разных сфер будет отличаться. При значении коэффициента 0 линейной зависимости между выборками не существует.

Рассмотрим, как с помощью средств Excel найти коэффициент корреляции.

Для нахождения парных коэффициентов применяется функция КОРРЕЛ.

Задача: Определить, есть ли взаимосвязь между временем работы токарного станка и стоимостью его обслуживания.

Ставим курсор в любую ячейку и нажимаем кнопку fx.

  1. В категории «Статистические» выбираем функцию КОРРЕЛ.
  2. Аргумент «Массив 1» — первый диапазон значений – время работы станка: А2:А14.
  3. Аргумент «Массив 2» — второй диапазон значений – стоимость ремонта: В2:В14. Жмем ОК.

Чтобы определить тип связи, нужно посмотреть абсолютное число коэффициента (для каждой сферы деятельности есть своя шкала).

Для корреляционного анализа нескольких параметров (более 2) удобнее применять «Анализ данных» (надстройка «Пакет анализа»). В списке нужно выбрать корреляцию и обозначить массив. Все.

Полученные коэффициенты отобразятся в корреляционной матрице. Наподобие такой:

На практике эти две методики часто применяются вместе.

  1. Строим корреляционное поле: «Вставка» — «Диаграмма» — «Точечная диаграмма» (дает сравнивать пары). Диапазон значений – все числовые данные таблицы.
  2. Щелкаем левой кнопкой мыши по любой точке на диаграмме. Потом правой. В открывшемся меню выбираем «Добавить линию тренда».
  3. Назначаем параметры для линии. Тип – «Линейная». Внизу – «Показать уравнение на диаграмме».
  4. Жмем «Закрыть».

Теперь стали видны и данные регрессионного анализа.

Адрес для вопросов и предложений по сайту: [email protected]

Copyright © 2008–2019. ООО «Компания БКС» . г. Москва, Проспект Мира, д. 69, стр. 1
Все права защищены. Любое использование материалов сайта без разрешения запрещено.
Лицензия на осуществление брокерской деятельности № 154-04434-100000 , выдана ФКЦБ РФ 10.01.2001 г.

Данные являются биржевой информацией, обладателем (собственником) которой является ПАО Московская Биржа. Распространение, трансляция или иное предоставление биржевой информации третьим лицам возможно исключительно в порядке и на условиях, предусмотренных порядком использования биржевой информации, предоставляемой ОАО Московская Биржа. ООО «Компания Брокеркредитсервис» , лицензия № 154-04434-100000 от 10.01.2001 на осуществление брокерской деятельности. Выдана ФСФР. Без ограничения срока действия.

Материалы, представленные в данном разделе, не являются индивидуальными инвестиционными рекомендациями. Финансовые инструменты либо операции, упомянутые в данном разделе, могут не подходить Вам, не соответствовать Вашему инвестиционному профилю, финансовому положению, опыту инвестиций, знаниям, инвестиционным целям, отношению к риску и доходности. Определение соответствия финансового инструмента либо операции инвестиционным целям, инвестиционному горизонту и толерантности к риску является задачей инвестора. ООО «Компания БКС» не несет ответственности за возможные убытки инвестора в случае совершения операций, либо инвестирования в финансовые инструменты, упомянутые в данном разделе. Информация не может рассматриваться как публичная оферта, предложение или приглашение приобрести, или продать какие-либо ценные бумаги, иные финансовые инструменты, совершить с ними сделки. Информация не может рассматриваться в качестве гарантий или обещаний в будущем доходности вложений, уровня риска, размера издержек, безубыточности инвестиций. Результат инвестирования в прошлом не определяет дохода в будущем. Не является рекламой ценных бумаг. Перед принятием инвестиционного решения Инвестору необходимо самостоятельно оценить экономические риски и выгоды, налоговые, юридические, бухгалтерские последствия заключения сделки, свою готовность и возможность принять такие риски. Клиент также несет расходы на оплату брокерских и депозитарных услуг, подачи поручений по телефону, иные расходы, подлежащие оплате клиентом. Полный список тарифов ООО «Компания БКС» приведен в приложении № 11 к Регламенту оказания услуг на рынке ценных бумаг ООО «Компания БКС». Перед совершением сделок вам также необходимо ознакомиться с: уведомлением о рисках, связанных с осуществлением операций на рынке ценных бумаг, информацией о рисках клиента, связанных с совершением сделок с неполным покрытием, возникновением непокрытых позиций, временно непокрытых позиций, заявлением, раскрывающим риски, связанные с проведением операций на рынке фьючерсных контрактов, форвардных контрактов и опционов, декларацией о рисках, связанных с приобретением иностранных ценных бумаг.

Приведенная информация и мнения составлены на основе публичных источников, которые признаны надежными, однако за достоверность предоставленной информации ООО «Компания БКС» ответственности не несёт. Приведенная информация и мнения формируются различными экспертами, в том числе независимыми, и мнение по одной и той же ситуации может кардинально различаться даже среди экспертов БКС. Принимая во внимание вышесказанное, не следует полагаться исключительно на представленные материалы в ущерб проведению независимого анализа. ООО «Компания БКС» и её аффилированные лица и сотрудники не несут ответственности за использование данной информации, за прямой или косвенный ущерб, наступивший вследствие использования данной информации, а также за ее достоверность.

источник