Microsoft Excel è il software leader nel mondo di foglio di calcolo. Professionisti in quasi ogni industria utilizzano per analizzare tutti i tipi di dati, da relazioni finanziarie alle letture dei sensori. Una delle caratteristiche più potenti disponibili in Excel è il suo strumento di analisi di regressione. È possibile prendere due set di dati e utilizzare l'analisi di regressione lineare di Excel per trovare correlazioni tra di loro.

Istruzioni

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Pulsante destro del mouse sulla linea di regressione nel grafico, quindi scegliere Proprietà. Verifica "Visualizza equazione su grafico" e "Visualizza il valore R al quadrato sul grafico". Fare clic su OK.

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Esaminare il valore di R al quadrato visualizzato accanto alla retta di regressione. Il valore di R al quadrato rappresenta la quantità di variabilità dei dati che si spiega con l'analisi di regressione lineare. Se tutti i dati si trova esattamente sulla retta di regressione, il valore di R al quadrato sarà 1. Se il valore di R al quadrato è 0, significa che non c'è alcuna correlazione tra i due set di dati.

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Rivolgere la vostra attenzione per l'equazione di cui sopra il valore di R al quadrato. Sarà della forma "y = m x + q", dove m e b sono stati sostituiti da numeri. Questa equazione descrive la retta di regressione lineare. Il valore di "m" è la pendenza della retta, e il valore di "b" è il luogo dove la linea attraversa l'asse verticale. È possibile utilizzare questa equazione per stimare i valori del set di dati basato sul loro valore sull'asse orizzontale; Basta moltiplicare la loro posizione orizzontale per il valore di "m" e quindi aggiungere il valore di "b" al risultato; Questo vi darà la migliore stima della posizione di quel punto sulla base dell'analisi di regressione lineare.

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Guardate la pendenza della retta. Se degrada verso il basso a destra, i dati sono "correlati negativamente," se degrada verso l'alto, i dati sono "correlati positivamente." Correlazione positiva significa che i set di dati tendono a concordare con o si rafforzano reciprocamente; correlazione negativa significa che essi tendono ad essere in disaccordo o mutuamente esclusive.

Consigli & Avvertenze

• Si può spesso bulbo oculare la precisione della regressione lineare; Se i punti dati sono strettamente raggruppati intorno alla linea, è probabile avere un alto grado di correlazione. Inoltre assicurarsi che i dati sono approssimativamente a forma di linea - se non lo è, forse si dovrebbe provare una regressione non lineare.