Regresijska analiza

Izvede linearno, logaritemsko ali eksponentno regresijsko analizo množice podatkov, sestavljenih iz ene odvisne spremenljivke in več neodvisnih spremenljivk.

Primer: donos posevka (odvisna spremenljivka) je morda povezana s količino padavin, vrednosti temperature, osončenosti, vlažnosti, kakovosti prsti idr., ki so vse neodvisne spremenljivke.

Podatki

Obseg neodvisnih spremenljivk (X):

Vnesite posamičen obseg, ki vsebuje več opazovanj neodvisnih spremenljivk (vzdolž stolpcev ali vrstic). Vsa opazovanja spremenljivke X je potrebno vnesti soležno ene k drugi v isti tabeli.

Obseg odvisne spremenljivke (Y):

Vnesite obseg, ki vsebuje odvisno spremenljivko, za katero bo izračunana regresija.

Obsega X in Y imata oznake

Potrdite, če želite uporabiti prvo vrstico (ali stolpec) množic podatkov kot imena spremenljivk v izhodnem obsegu.

Rezultati v:

Sklic na levo vrhnjo celico obsega, kjer naj bodo prikazani rezultati.

Vrste izhodne regresije

Določite vrsto regresije. Na voljo so tri vrste:

• Linearna regresija: poišče linearno funkcijo v obliki y = b + a₁.[x₁] + a₂.[x₂] + a₃.[x₃] ..., kjer je a_i i-ti naklon, [x_i] i-ta neodvisna spremenljivka, b pa presečišče, ki najbolje ustreza podatkom.

• Logaritemska regresija: poišče logaritemsko krivuljo v obliki y = b + a₁.ln[x₁] + a₂.ln[x₂] + a₃.ln[x₃], kjer je _i i-ti koeficient, b presečišče in ln[x_i] naravni logaritem i-te neodvisne spremenljivke, ki najbolje ustreza podatkom.

• Eksponentna regresija: poišče eksponentno krivuljo v obliki y = exp( b + a₁.ln[x₁] + a₂.ln[x₂] + a₃.ln[x₃] ..., kjer je _i i-ta potenca, [x_i] i-ta neodvisna spremenljivka, b pa presečišče, ki najbolje ustreza podatkom.

Možnosti

Raven zaupanja

Številska vrednost med 0 in 1 (izključujoče obe vrednosti), privzeto ima vrednost 0,95. Calc uporablja ta odstotek za izračun ustreznih intervalov zaupanja za vsako od ocenjenih vrednosti (in sicer naklonov in presečišča).

Izračunaj preostanke

Določite, ali želite, da se preostanki izračunajo, kar je lahko koristno v primerih, ko vas zanimajo zgolj ocene naklonov in presečišč ter njihova statistika. Ostanki ponujajo informacije o tem, kako dejanske podatkovne točke odstopajo od napovedanih podatkovnih točk na osnovi modela regresije.

Vsili nič za presečišče

Izračuna model regresije z uporabo nič kot presečiščem, kar vsili modelu, da prečka izhodišče.