16.15: 마이크로소프트 엑셀: 회귀 분석

마이크로소프트 엑셀의 회귀 분석은 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 조사하는 강력한 통계적 방법입니다. 경제학, 생물학, 비즈니스와 같은 분야에서 결과를 예측하고, 관계를 이해하고, 자료 기반 의사 결정을 내리는 데 광범위하게 사용됩니다. 가장 일반적인 유형은 선형 회귀로, 변수 간의 관계를 모델링하기 위해 자료점을 통과하는 직선을 맞추려고 시도합니다.

엑셀에서 회귀 분석을 수행하려면 다양한 통계 도구를 제공하는 "자료 분석 도구"를 사용합니다. "자료" 탭으로 이동하여 "자료 분석"을 선택한 다음 도구 목록에서 "회귀"를 선택합니다.

선형 회귀를 수행할 때 종속 변수의 "입력 Y 범위"와 독립 변수의 "입력 X 범위"를 지정합니다. 그런 다음 엑셀에서 계수 값, R 제곱, 표준 오차, p 값과 같은 중요한 통계를 포함하는 회귀 출력을 계산합니다.

1. R 제곱(R^2): 이는 자료가 모델에 얼마나 잘 맞는지를 나타냅니다. R^2 값이 1에 가까울수록 모델이 종속 변수의 변동을 상당 부분 설명한다는 것을 의미합니다
2. 계수: 종속 변수와 독립 변수 간의 관계의 강도와 방향을 보여줍니다.
3. P 값: 계수의 통계적 유의성을 결정하는 데 도움이 됩니다. p 값이 0.05 미만이면 일반적으로 관계가 유의함을 나타냅니다

출력은 또한 다음과 같은 형태의 방정식을 제공합니다.

Y = b_0 + b_1*X,

여기서 b_0은 절편이고 b_1은 기울기입니다. 이 방정식은 주어진 X 입력에 대한 Y 값을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

엑셀의 회귀 분석 도구는 자료의 관계를 탐색하고 추세를 식별하고 예측을 수행하는 빠른 방법을 제공하므로 자료 기반 분석 및 의사 결정에 매우 중요합니다.

회귀 분석은 통계에서 매우 중요합니다. Microsoft Excel 워크시트에 표시된 대로 데이터를 고려합니다. 변수의 산점도에는 선형 추세선과 선 방정식이 있습니다.

데이터에 가장 적합한 직선의 통계량을 계산하려면 LINEST 함수를 선택하십시오.

배열에서 적절한 Y 변수와 X 변수를 선택합니다. 그 결과, 직선 추세선 방정식에 대한 기울기와 y절편이라는 두 개의 값이 반환됩니다.

동일한 함수의 또 다른 응용 프로그램은 판매량을 예측하는 것입니다. 다음 데이터셋을 기반으로 12주차의 판매량을 예측하고자 하는 경우 LINEST 함수를 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

FORECAST 함수입니다. LINEAR도 같은 방식으로 작동합니다. 여기서, 12에서, 예측은 선택된 어레이들과 미리 결정된 X-값에 대해 동일하다.

마찬가지로, TREND 함수는 선형 추세를 기반으로 종속 매개 변수 값을 반환합니다.

주간 판매량의 동일한 예에서 TREND 함수를 선택하고, 새 X 변수 범위(주)를 추가하면 결과에서 Y 변수(판매량)가 제공됩니다.