Spis treści
Indeks 🔎︎

# Analiza regresji

Przeprowadza liniową, logarytmiczną lub potęgową analizę regresji zbioru danych zawierającego jedną zmienną zależną i wiele zmiennych niezależnych.

Na przykład plony (zmienna zależna) mogą być powiązane z opadami deszczu, warunkami temperaturowymi, nasłonecznieniem, wilgotnością, jakością gleby i innymi czynnikami, przy czym wszystkie są zmiennymi niezależnymi.

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):

Wprowadź pojedynczy zakres zawierający wiele niezależnych obserwacji zmiennych (wzdłuż kolumn lub wierszy). Wszystkie obserwacje zmiennej X należy wprowadzić obok siebie w tej samej tabeli.

### 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:

- Regresja liniowa: znajduje funkcję liniową w postaci y = b + a1.[x1] + a2.[x2] + a3.[x3] ..., gdzie ai to i-te nachylenie, [xi] to i-ta zmienna niezależna, a b to punkt przecięcia, który najlepiej pasuje do danych.

- Regresja logarytmiczna: znajduje krzywą logarytmiczną w postaci y = b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3.ln[x3] ..., gdzie ai to i-ty współczynnik, b to punkt przecięcia, a ln[xi] to logarytm naturalny i-tej zmiennej niezależnej, która najlepiej pasuje do danych.

- Regresja potęgowa: znajduje krzywą potęgową w postaci y = exp( b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3.ln[x3] ...), gdzie ai to i-ta potęga, [xi] to i-ta zmienna niezależna, a b to punkt przecięcia, który najlepiej pasuje do danych.

## Opcje

### Poziom ufności

Wartość liczbowa z zakresu od 0 do 1 (z wyłączeniem limitów), wartość domyślna to 0,95. Służy do obliczania odpowiednich przedziałów ufności dla oszacowań kierunków, współczynników lub wyrażeń bezwzględnych.

### Przelicz pozostałe

Wybierz, czy chcesz włączyć obliczanie reszt, co może być przydatne w przypadkach, gdy interesują Cię jedynie szacunki punktów przecięcia i ich statystyki. Reszty dostarczają informacji o odchyleniach rzeczywistych punktów danych od punktów danych przewidywanych przez model regresji.

### Wymuszenie punktu przecięcia na zero

Oblicza model regresji, używając zera jako punktu przecięcia, wymuszając w ten sposób przejście modelu przez początek układu współrzędnych.

Tematy pokrewne

Próbkowanie

Statystyka opisowa

Analiza wariancji (ANOVA)

Korelacja

Kowariancja

Wygładzanie wykładnicze

Średnia ruchoma

Analiza regresji

Sparowany test t-Studenta

Test F

Test z

Test chi-kwadrat

Analiza Fouriera