Analiza regresyjna

Spis treści
Indeks 🔎︎

# Analiza regresji

Performs linear, logarithmic, or power regression analysis of a data set comprising one dependent variable and multiple independent variables.

For example, a crop yield (dependent variable) may be related to rainfall, temperature conditions, sunshine, humidity, soil quality and more, all of them independent variables.

Aby wykonać tę operację...

Wybierz Dane - Statystyka - Regresja

Więcej informacji na temat analizy regresji można znaleźć w odpowiednim artykule w Wikipedii.

## Dane

### Zakres zmiennych niezależnych (X):

Enter a single range that contains multiple independent variable observations (along columns or rows). All X variable observations need to be entered adjacent to each other in the same table.

### Zmienna zależna zakresu (Y):

Wprowadź zakres zawierający zmienną zależną, której regresję chcesz obliczyć.

### Oba zakresy X i Y mają etykiety

Zaznacz, aby użyć pierwszego wiersza (lub kolumny) zbiorów danych jako nazw zmiennych w zakresie wyjściowym.

### Wyniki do:

Odwołanie do lewej górnej komórki zakresu, w której zostaną wyświetlone wyniki.

#### Grupowanie według

Wybierz, czy dane wejściowe mają układ kolumnowy lub wierszowy.

## Typy regresji

Ustal typ regresji. Dostępne są trzy rodzaje:

- Linear Regression: finds a linear function in the form of y = b + a1.[x1] + a2.[x2] + a3.[x3] ..., where ai is the i-th slope, [xi] is the i-th independent variable, and b is the intercept that best fits the data.

- Logarithmic regression: finds a logarithmic curve in the form of y = b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3.ln[x3] ..., where ai is the i-th coefficient, b is the intercept and ln[xi] is the natural logarithm of the i-th independent variable, that best fits the data.

- Power regression: finds a power curve in the form of y = exp( b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3.ln[x3] ...), where ai is the i-th power, [xi] is the i-th independent variable, and b is intercept that best fits the data.

## Opcje

### Poziom ufności

A numeric value between 0 and 1 (exclusive), default is 0.95. Calc uses this percentage to compute the corresponding confidence intervals for each of the estimates (namely the slopes and intercept).

### Calculate residuals

Select whether to opt in or out of computing the residuals, which may be beneficial in cases where you are interested only in the slopes and intercept estimates and their statistics. The residuals give information on how far the actual data points deviate from the predicted data points, based on the regression model.

### Force intercept to be zero

Calculates the regression model using zero as the intercept, thus forcing the model to pass through the origin.

Tematy pokrewne

Sampling

Statystyka opisowa

Analiza wariancji (ANOVA)

Korelacja

Kowariancja

Wygładzanie wykładnicze

Średnia ruchoma

Analiza regresji

Paired t-test

F-test

Z-test

Chi-square test

Analiza Fouriera