Fórmula d'anàlisi de regressió | Càlcul pas a pas

Fórmula d’anàlisi de regressió

L’anàlisi de regressió és l’anàlisi de la relació entre variable dependent i independent ja que mostra com canviarà la variable dependent quan una o més variables independents canvien a causa de factors, la fórmula per calcular-la és Y = a + bX + E, on Y és variable dependent, X és variable independent, a és una intercepció, b és pendent i E és residual.

La regressió és una eina estadística per predir la variable dependent amb l'ajut d'una o més d'una variable independent. Mentre realitza una anàlisi de regressió, l’objectiu principal de l’investigador és conèixer la relació entre la variable dependent i la variable independent. Per predir la variable dependent s’escullen una o diverses variables independents que poden ajudar a predir la variable dependent. Ajuda en el procés de validació de si les variables predictores són prou bones com per ajudar a predir la variable dependent.

Una fórmula d’anàlisi de regressió intenta trobar la millor línia d’ajust per a la variable dependent amb l’ajut de les variables independents. L'equació d'anàlisi de regressió és la mateixa que l'equació d'una línia que és

y = MX + b

On,

  • Y = la variable dependent de l'equació de regressió
  • M = pendent de l'equació de regressió
  • x = variable dependent de l'equació de regressió
  • B = constant de l'equació

Explicació

Mentre s’executa una regressió, l’objectiu principal de l’investigador és conèixer la relació entre la variable dependent i la variable independent. Per predir la variable dependent s’escullen una o diverses variables independents que poden ajudar a predir la variable dependent. L’anàlisi de regressió ajuda en el procés de validació de si les variables predictores són prou bones com per ajudar a predir la variable dependent.

Exemples

Podeu descarregar aquesta plantilla Excel de fórmula d’anàlisi de regressió aquí: Plantilla Excel de fórmula d’anàlisi de regressió

Exemple 1

Intentem comprendre el concepte d’anàlisi de regressió amb l’ajut d’un exemple. Intentem esbrinar quina relació hi ha entre la distància que recorre el conductor del camió i l'edat del conductor del camió. Algú realment fa una equació de regressió per validar si allò que pensa sobre la relació entre dues variables també el valida l’equació de regressió.

A continuació es proporcionen dades per al càlcul

Per al càlcul de l’anàlisi de regressió, aneu a la pestanya Dades en excel i seleccioneu l’opció d’anàlisi de dades. Per obtenir més informació sobre el procediment de càlcul, consulteu l'article donat aquí: Analysis ToolPak a Excel

La fórmula d’anàlisi de regressió per a l’exemple anterior serà

  • y = MX + b
  • y = 575.754 * -3.121 + 0
  • y = -1797

En aquest exemple concret, veurem quina variable és la variable dependent i quina variable és la variable independent. La variable dependent d'aquesta equació de regressió és la distància que recorre el conductor del camió i la variable independent és l'edat del conductor del camió. La regressió d’aquest conjunt de variables dependents i independents demostra que la variable independent és un bon predictor de la variable dependent amb un coeficient de determinació raonablement alt. L'anàlisi ajuda a validar que els factors en forma de variable independent se seleccionen correctament. La instantània següent mostra la sortida de regressió de les variables. El conjunt de dades i les variables es presenten al full Excel adjunt.

Exemple 2

Intentem comprendre l'anàlisi de regressió amb l'ajut d'un altre exemple. Intentem esbrinar quina relació hi ha entre l'alçada dels estudiants d'una classe i la qualificació GPA d'aquests estudiants. Algú realment fa una equació de regressió per validar si allò que pensa sobre la relació entre dues variables també el valida l’equació de regressió.

En aquest exemple, a continuació es proporcionen dades per al càlcul en excel

Càlcul de l’anàlisi de regressió, aneu a la pestanya Dades en excel i seleccioneu l’opció d’anàlisi de dades.

La regressió per a l'exemple anterior serà

  • y = MX + b
  • y = 2,65 * .0034 + 0
  • y = 0,009198

En aquest exemple concret, veurem quina variable és la variable dependent i quina variable és la variable independent. La variable dependent d’aquesta equació de regressió és el GPA dels estudiants i la variable independent és l’alçada dels estudiants. L’anàlisi de regressió d’aquest conjunt de variables dependents i independents demostra que la variable independent no és un bon predictor de la variable dependent, ja que el valor del coeficient de determinació és insignificant. En aquest cas, hem d’esbrinar una altra variable predictora per predir la variable dependent per a l’anàlisi de regressió. La instantània següent mostra la sortida de regressió de les variables. El conjunt de dades i les variables es presenten al full Excel adjunt.

Rellevància i usos

La regressió és un mètode estadístic molt útil. Per a qualsevol decisió empresarial amb l'objectiu de validar una hipòtesi que una acció determinada conduirà a l'augment de la rendibilitat d'una divisió es pot validar en funció del resultat de la regressió entre les variables dependents i independents. L’equació d’anàlisi de regressió té un paper molt important en el món de les finances. Moltes previsions es fan mitjançant la regressió. Per exemple, les vendes d’un segment concret es poden predir per endavant amb l’ajut d’indicadors macroeconòmics que tenen una correlació molt bona amb aquest segment. Tant les regressions lineals com les múltiples són útils per als professionals amb la finalitat de fer prediccions de les variables dependents i també validar les variables independents com a predictor de les variables dependents.