16.15: Microsoft Excel: analyse de régression

L'analyse de régression dans Microsoft Excel est une méthode statistique puissante permettant d'examiner la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Elle est largement utilisée dans des domaines tels que l'économie, la biologie et les affaires pour prédire les résultats, comprendre les relations et prendre des décisions basées sur les données. Le type le plus courant est la régression linéaire, qui tente d'ajuster une ligne droite à travers les points de données pour modéliser la relation entre les variables.

Pour effectuer une analyse de régression dans Excel, utilisez le «Data Analysis Toolpak», qui fournit divers outils statistiques. Accédez à l'onglet «Données», sélectionnez «Analyse des données», puis choisissez «Régression» dans la liste des outils.

Lorsque vous effectuez une régression linéaire, vous spécifiez la «Plage d'entrée Y» pour la variable dépendante et la «Plage d'entrée X» pour la ou les variables indépendantes. Excel calcule ensuite la sortie de régression, qui comprend des statistiques importantes telles que les valeurs de coefficient, le R au carré, l'erreur standard et les valeurs p.

1. R au carré (R²): cela indique dans quelle mesure les données correspondent au modèle. Une valeur R^2 plus proche de 1 implique que le modèle explique une grande partie de la variation de la variable dépendante.
2. Coefficients: montrent la force et la direction de la relation entre les variables dépendantes et indépendantes.
3. Valeur P: aide à déterminer la signification statistique des coefficients. Une valeur p inférieure à 0,05 indique généralement que la relation est significative.

La sortie fournit également une équation de la forme:

Y = b0 + b_1*X,

où b0 est l'intercept et b1 est la pente. Cette équation peut être utilisée pour prédire les valeurs Y pour des entrées X données.

L'outil d'analyse de régression d'Excel offre un moyen rapide d'explorer les relations dans les données, d'identifier les tendances et de faire des prédictions, ce qui le rend inestimable pour l'analyse et la prise de décision basées sur les données.

L’analyse de régression est essentielle en statistique. Considérez les données comme indiqué ici dans la feuille de calcul Microsoft Excel. Le nuage de points des variables comporte une courbe de tendance linéaire et une équation linéaire.

Pour calculer les statistiques de la droite qui s’ajuste le mieux aux données, choisissez la fonction LINEST.

Sélectionnez les variables Y et X appropriées dans les tableaux. Par conséquent, deux valeurs sont renvoyées : la pente et l’ordonnée à l’origine pour l’équation de la ligne de tendance droite.

Une autre application de la même fonction est la prédiction des ventes. Sur la base de l’ensemble de données suivant, si l’on veut prédire les ventes de la 12e semaine, la fonction LINEST peut être utilisée de la manière suivante.

La fonction FORECAST. LINEAR fonctionne de la même manière. Ici, 12, la prédiction est la même pour les tableaux sélectionnés et une valeur X prédéterminée.

De même, la fonction TREND renvoie les valeurs des paramètres dépendants en fonction de la tendance linéaire.

Pour le même exemple de ventes hebdomadaires, sélectionnez la fonction TREND, ajoutez une nouvelle plage de X variables (semaines) et le résultat fournit Y variables (ventes).