Comment créer une équation de régression dans Excel
Vous pouvez créer une équation de régression dans Excel qui vous aidera à prévoir les valeurs des clients. Pour créer une équation de régression en utilisant Excel, procédez comme suit:
Insérez un graphique de nuage de points dans un espace ou une feuille vide dans un fichier Excel avec vos données.
Vous pouvez trouver le graphique de nuage de points sur le ruban Insérer dans Excel 2007 et plus tard.
Sélectionnez l'axe des x (horizontal) et les données de l'axe y et cliquez sur OK.
Mettez ce que vous voulez prévoir dans le y-axe (si mes données de temps est dans la colonne B). Les robinets sont dans la colonne C.
Vous avez maintenant un nuage de points.
droit; cliquez sur l'un des points et sélectionnez “ Ajouter Trendline ” dans le menu.
La boîte de dialogue Format de Trendline ouvre.
Sélectionnez Options Trendline sur la gauche, si nécessaire, puis sélectionnez l'équation d'affichage sur le graphique et affichage de la valeur R-Squared sur les boîtes de graphique.
Vous avez maintenant un nuage de points avec la ligne de tendance, l'équation, et la valeur de r-squared. L'équation de régression est Y = 4.486x + 86,57.
Le r2 valeur de 0,3143 vous dit que les robinets peuvent expliquer environ 31% de la variation dans le temps. Elle vous indique comment bien la ligne de meilleur ajustement correspond effectivement les données.
Allant au-delà des extrémités des valeurs observées est risqué en utilisant une équation de régression. Il n'y a aucune garantie que la ligne de régression continuera d'être linéaire, car il étend avant et après les points de données.
Méfiez-vous des trois choses suivantes lors de la corrélation des données d'analyse de la clientèle et en utilisant l'analyse de régression:
Restriction de la gamme: Deux variables pourraient avoir une faible corrélation parce que vous êtes seulement à mesurer dans une fourchette étroite. Par exemple, la hauteur et le poids ont une forte corrélation positive, mais si vous ne mesurent que la National Basketball Association (NBA) joueurs, la corrélation serait essentiellement aller. Cela peut se produire, par exemple, si vous cherchez à une gamme étroite de clients - disent, les uns avec les revenus les plus élevés ou la plupart des transactions.
Tierces variables: Il est souvent le cas que d'une autre variable que vous ne mesurez pas est en fait la cause de la relation. Par exemple, les notes au secondaire sont en corrélation avec les grades des collèges. Il peut sembler comme meilleur étudiant à l'école secondaire conduit à de meilleures notes au collège.
Cependant, il est souvent le cas que d'une troisième variable, le statut socio économique (SES) est une meilleure explication des deux classes du secondaire et du collégial. Les étudiants de familles à SSE est plus élevé ont tendance à avoir de meilleures notes à l'école secondaire et au collège que les étudiants issus de familles à faible SSE. En analyse de la clientèle d'une amélioration de l'économie ou d'une société en pleine croissance peuvent être la raison de l'augmentation des ventes, et non vos campagne de marketing ou de changements de fonctionnalités.
Non-linéarité: La relation entre les variables doit être linéaire - qui est, suivre une ligne quelque peu. Si les courbes de la relation à la hausse ou à la baisse, une équation de corrélation et de régression ne sera pas bien décrire la relation.
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