Excel – это эффективный инструмент для статистической обработки данных. И определение корреляций является очень важной составляющей этого процесса. Программа имеет весь необходимый инструментарий для осуществления расчетов такого плана. Сегодня мы более детально разберемся, что нам нужно для осуществления анализа этого типа.
Содержание
- Что представляет собой корреляционный анализ
- Корреляционный анализ в Excel — 2 способа
- Как рассчитать коэффициент корреляции
- Способ 1. Определение корреляции с помощью Мастера Функций
- Способ 2. Вычисление корреляции с помощью пакета анализа
- Как построить поле корреляции в Excel
- Диаграмма рассеивания. Поле корреляции
Что представляет собой корреляционный анализ
Простыми словами, корреляция – это связь между двумя явлениями. В свою очередь, под корреляционным анализом подразумевают выявление этой связи. Очень частое утверждение гласит, что корреляция – это зависимость между разными объектами, но на деле это неточное определение. Ведь существует множество изображений, которые показывают связь между явлениями, которые никак не могут быть зависимы друг от друга или одного третьего фактора, который влияет на них.
Для определения зависимости используется другой тип анализа, который называется регрессионным.
Величина, определяющая степень выраженности взаимосвязи, называется коэффициентом корреляции. Это единственная величина, которая рассчитывается корреляционным анализом по сравнению с регрессионным. Возможные вариации коэффициента корреляции могут быть в пределах от -1 до 1. Если это число положительное, взаимосвязь между динамикой изменения значений прямая. Если же отрицательное, то увеличение числа 1 приводит к аналогичному уменьшению числа 2. Если число меньше единицы по модулю, то корреляция неполная. Например, увеличение числа 1 на единицу приводит к увеличению числа 2 на 0,5. В таком случае коэффициент корреляции составляет 0,5. Если же коэффициент корреляции составляет 0, то взаимосвязи между двумя переменными нет.
Интересный факт: корреляции делятся на истинные и ложные. То есть, иногда то, что графики идут в одинаковом направлении, может быть чистой случайностью, а не закономерным следствием воздействия одной переменной на другую или влияния общего фактора на обе переменные. В узких кругах довольно популярны картинки, где коррелируют между собой абсолютно не связанные явления. Вот некоторые примеры:
- Количество человек, которые стали утопленниками в бассейнах, четко коррелирует с количеством фильмов, в которых Николас Кейдж был актером.
- Количество съеденной моцареллы и количество человек, которые получили докторскую степень, также коррелирует на протяжении 2000-2009 годов. Наверно, действительно, моцарелла как-то влияет на мозг и стимулирует желание совершать научные открытия.
- Почти во всех случаях средний возраст женщин, которые получили статус «Мисс Америка» коррелирует с количеством людей, которые погибли от нахождения в горячем паре.
- Число людей, которое погибло в результате дорожно-транспортного происшествия, четко коррелирует с количеством сметаны, которое съедают люди.
- Мало кто знает, что чем больше курятины человек ест, тем больше сырой нефти импортируется в мире. Правда, это тоже пример ложной корреляции. Кстати, импорт сырой нефти родом из Норвегии тесно связано с количеством людей, которые погибли в результате столкновения автомобиля с поездом. Причем в этом случае корреляция почти 100 процентов.
- А еще маргарин негативно влияет на статистику разводов. Чем больше людей, которые проживали в штате Мэн, потребляли маргарина, тем выше была частота разводов. Правда, здесь еще может быть рациональное зерно. Ведь частота потребления маргарина имеет обратную корреляцию с экономическим положением в семье. В свою очередь, плохое экономическое положение в семье имеет непосредственную связь с количеством разводов. И это уже доказано научно. Так что кто знает, может, эта корреляция и не является такой ложной. Правда, никто этого не перепроверял.
- Количество денег, которое правительство США тратит на развитие науки, космоса и технологий, имеет тесную связь с количеством самоубийств, проведенных в форме повешения или удушения.
Ну и наконец, еще один пример ложной корреляции – чем больше сыра люди едят, тем больше людей умирает из-за того, что они запутываются в своих простынях.
Поэтому несмотря на то, что корреляция является эффективным статистическим инструментом, нужно учиться отфильтровывать истинные взаимосвязи между явлениями и ложные. Иначе исследование может получить такие интересные результаты. А теперь переходим непосредственно к тому, как проводить корреляционный анализ в Excel.
Корреляционный анализ в Excel — 2 способа
Вычисление коэффициента корреляции осуществляется двумя способами. Первый – это использование Мастера функций, который позволяет ввести формулу КОРРЕЛ. Второй инструмент – это пакет анализа, требующий отдельной активации.
Как рассчитать коэффициент корреляции
Давайте продемонстрируем механизм получения коэффициента корреляции на реальном кейсе. Допустим, у нас есть таблица с информацией о суммах продаж и рекламу. Нам нужно понять, в какой степени количество продаж и количество денег, которые были использованы на продвижение, взаимосвязаны.
Способ 1. Определение корреляции с помощью Мастера Функций
Функция КОРРЕЛ – один из самых простых методов, как можно реализовать поставленную задачу. В своем общем виде этот оператор имеет следующий вид: КОРРЕЛ(массив1;массив2). Как же ее ввести? Для этого нужно осуществлять следующие действия:
- С помощью левой кнопки мыши выделяем ту ячейку, в которой будет находиться получившийся коэффициент корреляции. После этого находим слева от строки формул кнопку fx, которая откроет инструмент ввода функций.
- Далее выбираем категорию «Полный алфавитный перечень», в котором ищем функцию КОРРЕЛ. Как видно из названия категории, все названия функций располагаются в алфавитном порядке.
- Далее открывается окно ввода параметров функции. У нас два основных аргумента, каждый из которых являет собой массив данных, которые сравниваются между собой. В поле «Массив 1» указываем координаты первого диапазона, а в поле «Массив 2» – адрес второго диапазона. Для ввода данных массива, используемого для расчета, достаточно выделить нажать левой кнопкой мыши по соответствующему полю и выделить правильный диапазон.
- После того, как мы введем данные в аргументы, нажимаем кнопку «ОК», чем подтверждаем совершенные действия.
После выполнения описанных выше шагов мы видим в ячейке, выбранной нами на первом этапе, коэффициент корреляции. В нашем примере он составляет 0,97, что указывает на очень сильно выраженную взаимосвязь между данными двух диапазонов.
Способ 2. Вычисление корреляции с помощью пакета анализа
Также довольно неплохой инструмент для определения корреляции между двумя диапазонами – пакет анализа. Но перед тем, как его использовать, нам надо его включить. Для этого выполняем следующие действия:
- Нажимаем на кнопку «Файл», которая находится в левом верхнем углу сразу возле вкладки «Главная».
- После этого открываем раздел с настройками.
- В меню слева переходим в предпоследний пункт, озаглавленный, как «Надстройки». Делаем левый клик по соответствующей надписи.
- Открывается окно управления надстройками. Нам нужно переключить поле ввода, находящееся внизу, на пункт «Надстройки Excel» и нажать на «Перейти». Если это поле уже находится в таком положении, то не выполняем никаких изменений.
- Затем включаем пакет анализа в настройках. Для этого ставим соответствующую галочку и нажимаем на кнопку «ОК».
Все, теперь наша надстройка включена. Теперь мы во вкладке «Данные» можем увидеть кнопку «Анализ данных». Если она появилась, то мы все сделали правильно. Нажимаем на нее.
Появляется перечень с выбором разных способов анализа информации. Нам следует выбрать пункт «Корреляция» и нажать на «ОК».
Затем нам нужно ввести настройки. Основное отличие этого метода от предыдущего заключается в том, что нам нужно вводить полностью диапазон, а не разрывать его на две части. В нашем случае, это информация, указанная в двух столбцах «Затраты на рекламу» и «Величина продаж».
Не вносим никаких изменений в параметр «Группирование». По умолчанию выставлен пункт «По столбцам», и он правильный. Эта настройка определяет, каким образом программа будет разбивать данные. Если же наши данные были бы представлены в двух рядах, то надо было бы изменить этот пункт на «По строкам».
В настройках вывода уже стоит пункт «Новый рабочий лист». То есть, информация о корреляции будет располагаться на отдельном листе. Пользователь может настроить место самостоятельно с помощью соответствующего переключателя – на текущий лист или в отдельный файл. Проверяем, все ли настройки были введены правильно. Если да, подтверждаем свои действия нажатием на клавишу «ОК».
Поскольку мы оставили поле с данными о том, куда будут выводиться результаты, таким, каким оно было, мы переходим на новый лист. На нем можно найти коэффициент корреляции. Конечно, он такой же самый, как был в предыдущем методе – 0,97. Причина этого в том, что вычисления производятся одинаковые, исходные данные мы также не меняли. Просто разными методами, но не более.
Таким образом, Эксель дает сразу два метода осуществления корреляционного анализа. Как вы уже понимаете, в результате вычислений итог получится таким же. Но каждый пользователь может выбрать тот метод расчета, который ему больше всего подходит.
Как построить поле корреляции в Excel
Итак, давайте теперь разберемся, как построить поле корреляции. Для начала нужно разобраться, что это вообще такое. Под корреляционным полем подразумевается фактически график корреляции. Главное требование к такой диаграмме – каждая точка должна соответствовать единице совокупности. Поле корреляции поможет установить более глубокие связи и проанализировать данные более качественно. Для начала нам нужно найти коэффициент корреляции между двумя диапазонами, используя функцию КОРРЕЛ.
После того, как мы это сделали, мы теперь можем сделать поле корреляции. Для этого выполняем следующие действия:
- Переходим во вкладку «Вставка» и там находим вариант диаграммы «точечный график».
- После того, как мы его добавили, нажимаем по будущему полю корреляции правой кнопкой мыши и вызываем контекстное меню. Далее нажимаем на «Выбрать данные».
- Далее выбираем наш диапазон в качестве источника данных. После этого подтверждаем свои действия нажатием клавиши ОК. Все остальные действия программа выполнит самостоятельно.
Этот график можно построить не только на основе корреляции, определенной через функцию КОРРЕЛ.
Диаграмма рассеивания. Поле корреляции
До сих пор часть пользователей сидит на старой версии Word. Как построить корреляционное поле в этом случае? Для этого существует специальный инструмент, который называется мастером диаграмм. Найти его можно на панели инструментов по специфическому изображению диаграммы. Если навести на эту иконку мышкой, то появится всплывающая подсказка, которая поможет нам убедиться в том, что это действительно мастер диаграмм.
После этого появится диалоговое окно, в котором нам надо выбрать точечный тип диаграммы. Видим, что логика действий в старых версиях офисного пакета в целом остается той же самой, просто немного другой интерфейс. Немного правее мы можем увидеть, как будет выглядеть точечная диаграмма и выбрать подходящий вид, а также прочитать описание этого типа диаграммы. После этого нажимаем на кнопку «Далее».
Затем выбираем диапазон данных, и наша линия появляется. После этого можно добавить линию регрессии к графику. Для этого необходимо сделать клик правой кнопкой мыши по одной из точек и в появившемся перечне найти «Добавить линию тренда» и сделать клик по этому пункту.
Далее выставляем настройки. Нас интересует тип «Линейная», а в окне параметров нужно поставить флажок «Показывать уравнение на диаграмме».
После подтверждения действий у нас появится что-то типа такого графика.
Как видим, возможных вариантов построения может быть огромное количество.
Оцените качество статьи. Нам важно ваше мнение:
Skip to content
Корреляцию в Excel можно найти по формуле:
=КОРРЕЛ(B3:B11;C3:C11)
Результат показан ниже
Также можно построить график поля корреляции
Для этого, переходим на вкладку Вставка в области диаграммы выбираем точечный график
затем переходим на область графика
и выбираем данные из диапазона B3:C11, затем Ок. В итоги получаем график поля корреляции по точкам
Также быстро корреляцию можно найти через анализ данных
Вкладка Данные, затем Анализ данных. Если у вас эта вкладка не отображается в Excel, то см. здесь как сделать надстройку.
Выбираем корреляцию и жмём Ок.
Такой же выбираем диапазон данных, как и ранее делали
В результате получаем отчёт
Аналитически, корреляция определяется по формуле:
9718
Регрессионный и корреляционный анализ – статистические методы исследования. Это наиболее распространенные способы показать зависимость какого-либо параметра от одной или нескольких независимых переменных.
Ниже на конкретных практических примерах рассмотрим эти два очень популярные в среде экономистов анализа. А также приведем пример получения результатов при их объединении.
Регрессионный анализ в Excel
Показывает влияние одних значений (самостоятельных, независимых) на зависимую переменную. К примеру, как зависит количество экономически активного населения от числа предприятий, величины заработной платы и др. параметров. Или: как влияют иностранные инвестиции, цены на энергоресурсы и др. на уровень ВВП.
Результат анализа позволяет выделять приоритеты. И основываясь на главных факторах, прогнозировать, планировать развитие приоритетных направлений, принимать управленческие решения.
Регрессия бывает:
- линейной (у = а + bx);
- параболической (y = a + bx + cx2);
- экспоненциальной (y = a * exp(bx));
- степенной (y = a*x^b);
- гиперболической (y = b/x + a);
- логарифмической (y = b * 1n(x) + a);
- показательной (y = a * b^x).
Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в Excel и интерпретацию результатов. Возьмем линейный тип регрессии.
Задача. На 6 предприятиях была проанализирована среднемесячная заработная плата и количество уволившихся сотрудников. Необходимо определить зависимость числа уволившихся сотрудников от средней зарплаты.
Модель линейной регрессии имеет следующий вид:
У = а0 + а1х1 +…+акхк.
Где а – коэффициенты регрессии, х – влияющие переменные, к – число факторов.
В нашем примере в качестве У выступает показатель уволившихся работников. Влияющий фактор – заработная плата (х).
В Excel существуют встроенные функции, с помощью которых можно рассчитать параметры модели линейной регрессии. Но быстрее это сделает надстройка «Пакет анализа».
Активируем мощный аналитический инструмент:
- Нажимаем кнопку «Офис» и переходим на вкладку «Параметры Excel». «Надстройки».
- Внизу, под выпадающим списком, в поле «Управление» будет надпись «Надстройки Excel» (если ее нет, нажмите на флажок справа и выберите). И кнопка «Перейти». Жмем.
- Открывается список доступных надстроек. Выбираем «Пакет анализа» и нажимаем ОК.
После активации надстройка будет доступна на вкладке «Данные».
Теперь займемся непосредственно регрессионным анализом.
- Открываем меню инструмента «Анализ данных». Выбираем «Регрессия».
- Откроется меню для выбора входных значений и параметров вывода (где отобразить результат). В полях для исходных данных указываем диапазон описываемого параметра (У) и влияющего на него фактора (Х). Остальное можно и не заполнять.
- После нажатия ОК, программа отобразит расчеты на новом листе (можно выбрать интервал для отображения на текущем листе или назначить вывод в новую книгу).
В первую очередь обращаем внимание на R-квадрат и коэффициенты.
R-квадрат – коэффициент детерминации. В нашем примере – 0,755, или 75,5%. Это означает, что расчетные параметры модели на 75,5% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Чем выше коэффициент детерминации, тем качественнее модель. Хорошо – выше 0,8. Плохо – меньше 0,5 (такой анализ вряд ли можно считать резонным). В нашем примере – «неплохо».
Коэффициент 64,1428 показывает, каким будет Y, если все переменные в рассматриваемой модели будут равны 0. То есть на значение анализируемого параметра влияют и другие факторы, не описанные в модели.
Коэффициент -0,16285 показывает весомость переменной Х на Y. То есть среднемесячная заработная плата в пределах данной модели влияет на количество уволившихся с весом -0,16285 (это небольшая степень влияния). Знак «-» указывает на отрицательное влияние: чем больше зарплата, тем меньше уволившихся. Что справедливо.
Корреляционный анализ в Excel
Корреляционный анализ помогает установить, есть ли между показателями в одной или двух выборках связь. Например, между временем работы станка и стоимостью ремонта, ценой техники и продолжительностью эксплуатации, ростом и весом детей и т.д.
Если связь имеется, то влечет ли увеличение одного параметра повышение (положительная корреляция) либо уменьшение (отрицательная) другого. Корреляционный анализ помогает аналитику определиться, можно ли по величине одного показателя предсказать возможное значение другого.
Коэффициент корреляции обозначается r. Варьируется в пределах от +1 до -1. Классификация корреляционных связей для разных сфер будет отличаться. При значении коэффициента 0 линейной зависимости между выборками не существует.
Рассмотрим, как с помощью средств Excel найти коэффициент корреляции.
Для нахождения парных коэффициентов применяется функция КОРРЕЛ.
Задача: Определить, есть ли взаимосвязь между временем работы токарного станка и стоимостью его обслуживания.
Ставим курсор в любую ячейку и нажимаем кнопку fx.
- В категории «Статистические» выбираем функцию КОРРЕЛ.
- Аргумент «Массив 1» — первый диапазон значений – время работы станка: А2:А14.
- Аргумент «Массив 2» — второй диапазон значений – стоимость ремонта: В2:В14. Жмем ОК.
Чтобы определить тип связи, нужно посмотреть абсолютное число коэффициента (для каждой сферы деятельности есть своя шкала).
Для корреляционного анализа нескольких параметров (более 2) удобнее применять «Анализ данных» (надстройка «Пакет анализа»). В списке нужно выбрать корреляцию и обозначить массив. Все.
Полученные коэффициенты отобразятся в корреляционной матрице. Наподобие такой:
Корреляционно-регрессионный анализ
На практике эти две методики часто применяются вместе.
Пример:
- Строим корреляционное поле: «Вставка» — «Диаграмма» — «Точечная диаграмма» (дает сравнивать пары). Диапазон значений – все числовые данные таблицы.
- Щелкаем левой кнопкой мыши по любой точке на диаграмме. Потом правой. В открывшемся меню выбираем «Добавить линию тренда».
- Назначаем параметры для линии. Тип – «Линейная». Внизу – «Показать уравнение на диаграмме».
- Жмем «Закрыть».
Теперь стали видны и данные регрессионного анализа.
2 способа корреляционного анализа в Microsoft Excel
Смотрите также корреляции, имея таблицу ее строить для что ее нет. установим минимальное значение контроля, анализа. С нужно посмотреть абсолютное есть на значение Влияющий фактор –Ниже на конкретных практическихКОРРЕЛ(массив1;массив2) в новом файле.
.Открывается окно доступных надстроек
Суть корреляционного анализа
результатов анализа былоВ окне надстроек устанавливаемВ списке, который представленКорреляционный анализ – популярный из столбцов Y нескольких переменных.Рассмотрим на примере способы 100 000, а
ее помощью выявляется число коэффициента (для анализируемого параметра влияют заработная плата (х). примерах рассмотрим этиАргументы функции КОРРЕЛ описаныПосле того, как всеОткрывается небольшое окошко. В Эксель. Ставим галочку оставлено по умолчанию, галочку около пункта в окне Мастера метод статистического исследования, и X. ПробовалМатрица коэффициентов корреляции в расчета коэффициента корреляции, максимальное – 200 зависимость и характер каждой сферы деятельности и другие факторы,В Excel существуют встроенные два очень популярные ниже. настройки установлены, жмем нём выбираем пункт
Расчет коэффициента корреляции
около пункта мы перемещаемся на«Пакет анализа» функций, ищем и который используется для строить точечную диаграмму, Excel строится с особенности прямой и 000. Показатели объема связи между двумя есть своя шкала). не описанные в функции, с помощью
Способ 1: определение корреляции через Мастер функций
в среде экономистовМассив1 на кнопку«Регрессия»«Пакет анализа» новый лист. Как. Жмем на кнопку выделяем функцию
- выявления степени зависимости не получается сделать помощью инструмента «Корреляция» обратной взаимосвязи между продаж находятся в разными параметрами экономическогоДля корреляционного анализа нескольких
- модели. которых можно рассчитать анализа. А также — обязательный аргумент. Диапазон«OK». Жмем на кнопку. Жмем на кнопку видим, тут указан
- «OK»КОРРЕЛ одного показателя от так, что бы из пакета «Анализ переменными. этих пределах: явления, производственного процесса. параметров (более 2)Коэффициент -0,16285 показывает весомость параметры модели линейной приведем пример получения ячеек со значениями..«OK» «OK».
коэффициент корреляции. Естественно,.. Жмем на кнопку другого. В Microsoft в нижней(горизонтальной) оси данных».Значения показателей x иМинимальное значение для горизонтальной Диаграмма разброса показывает удобнее применять «Анализ
переменной Х на регрессии. Но быстрее результатов при их
Массив2Результаты регрессионного анализа выводятся.Теперь, когда мы перейдем он тот же,После этого пакет анализа«OK» Excel имеется специальный отображались параметры X,На вкладке «Данные» в
Способ 2: вычисление корреляции с помощью пакета анализа
y: оси Х – вид и тесноту данных» (надстройка «Пакет Y. То есть это сделает надстройка объединении.
- — обязательный аргумент. Второй в виде таблицыОткрывается окно настроек регрессии.
- во вкладку что и при активирован. Переходим во.
- инструмент, предназначенный для в той последовательности, группе «Анализ» открываем
- Y – независимая переменная, 100, т.к. ниже взаимосвязи между парами анализа»). В списке среднемесячная заработная плата «Пакет анализа».Показывает влияние одних значений диапазон ячеек со в том месте, В нём обязательными«Данные»
- использовании первого способа вкладкуОткрывается окно аргументов функции. выполнения этого типа как они стоят пакет «Анализ данных»
- x – зависимая. этого показателя данных данных. К примеру, нужно выбрать корреляцию в пределах даннойАктивируем мощный аналитический инструмент: (самостоятельных, независимых) на значениями. которое указано в для заполнения полями, на ленте в – 0,97. Это«Данные»
- В поле анализа. Давайте выясним, в таблице. (для версии 2007). Необходимо найти силу в таблице нет. между:
- и обозначить массив. модели влияет наНажимаем кнопку «Офис» и зависимую переменную. КЕсли аргумент, который является настройках. являются блоке инструментов объясняется тем, что. Как видим, тут«Массив1» как пользоваться даннойber$erk Если кнопка недоступна,
(сильная / слабая)Диаграмма разброса приобрела следующийкачеством продукта и влияющим Все. количество уволившихся с переходим на вкладку примеру, как зависит массивом или ссылкой,Одним из основных показателей«Входной интервал Y»«Анализ» оба варианта выполняют на ленте появляетсявводим координаты диапазона функцией.: >>> отображались параметры
нужно ее добавить и направление (прямая вид: фактором;Полученные коэффициенты отобразятся в весом -0,16285 (это «Параметры Excel». «Надстройки». количество экономически активного содержит текст, логические являетсяимы увидим новую одни и те новый блок инструментов
ячеек одного изСкачать последнюю версию X, в той («Параметры Excel» -
/ обратная) связиКакие можно сделать выводыдвумя разными характеристиками качества; корреляционной матрице. Наподобие небольшая степень влияния).Внизу, под выпадающим списком, населения от числа значения или пустыеR-квадрат«Входной интервал X» кнопку – же вычисления, просто – значений, зависимость которого Excel последовательности, как они «Надстройки»). В списке
между ними. Формула по данной диаграммедвумя обстоятельствами, влияющими на такой: Знак «-» указывает в поле «Управление» предприятий, величины заработной ячейки, то такие. В нем указывается. Все остальные настройки«Анализ данных»
произвести их можно
lumpics.ru
Регрессионный анализ в Microsoft Excel
«Анализ» следует определить. ВПредназначение корреляционного анализа сводится стоят в таблице. инструментов анализа выбираем коэффициента корреляции выглядит рассеяния: качество, и т.п.На практике эти две на отрицательное влияние: будет надпись «Надстройки платы и др. значения пропускаются; однако качество модели. В можно оставить по
. разными способами.
Подключение пакета анализа
. Жмем на кнопку нашем случае это к выявлению наличияА как вы «Корреляция». так:Каждая точка дает представлениеДиаграммы рассеяния применяются для методики часто применяются
- чем больше зарплата, Excel» (если ее параметров. Или: как
- ячейки, которые содержат нашем случае данный умолчанию.
- Существует несколько видов регрессий:Как видим, приложение Эксель«Анализ данных» будут значения в
- зависимости между различными себе это представляеете?Нажимаем ОК. Задаем параметрыЧтобы упростить ее понимание, об объеме продаж обнаружения корреляции между вместе. тем меньше уволившихся. нет, нажмите на влияют иностранные инвестиции, нулевые значения, учитываются.
- коэффициент равен 0,705В полепараболическая; предлагает сразу два, которая расположена в колонке «Величина продаж».
факторами. То есть, Ось на то для анализа данных. разобьем на несколько и контактах (как данными. Если корреляционнаяПример: Что справедливо. флажок справа и цены на энергоресурсы
Виды регрессионного анализа
Если «массив1» и «массив2″
- или около 70,5%.
- «Входной интервал Y»
- степенная;
- способа корреляционного анализа.
- нем.
- Для того, чтобы
- определяется, влияет ли
она и ось, Входной интервал – несложных элементов. об одномерных совокупностях)
Линейная регрессия в программе Excel
зависимость присутствует, тоСтроим корреляционное поле: «Вставка» выберите). И кнопка и др. на имеют различное количество Это приемлемый уровеньуказываем адрес диапазоналогарифмическая; Результат вычислений, еслиОткрывается список с различными внести адрес массива уменьшение или увеличение что на ней
диапазон ячеек соНайдем средние значения переменных, и о взаимосвязи установить контроль над - «Диаграмма» -
Корреляционный анализ помогает установить, «Перейти». Жмем. уровень ВВП. точек данных, функция качества. Зависимость менее ячеек, где расположеныэкспоненциальная; вы все сделаете вариантами анализа данных. в поле, просто одного показателя на все по возрастанию значениями. Группирование – используя функцию СРЗНАЧ: между этими параметрами. наблюдаемым явлением значительно «Точечная диаграмма» (дает есть ли междуОткрывается список доступных надстроек.Результат анализа позволяет выделять КОРРЕЛ возвращает значение
- 0,5 является плохой. переменные данные, влияниепоказательная; правильно, будет полностью Выбираем пункт выделяем все ячейки изменение другого. идет.
- по столбцам (анализируемыеПосчитаем разницу каждого yКоличество контактов (горизонтальная ось) проще. сравнивать пары). Диапазон показателями в одной
- Выбираем «Пакет анализа» приоритеты. И основываясь ошибки #Н/Д.Ещё один важный показатель факторов на которыегиперболическая; идентичным. Но, каждый«Корреляция» с данными вЕсли зависимость установлена, то
Приложите хотябы картинку данные сгруппированы в и yсредн., каждого распределилось в диапазоне значений – все или двух выборках и нажимаем ОК. на главных факторах,Если какой-либо из массивов расположен в ячейке мы пытаемся установить.линейная регрессия. пользователь может выбрать. Кликаем по кнопке вышеуказанном столбце.
определяется коэффициент корреляции. — как должно столбцы). Выходной интервал х и хсредн. 140-220. Типичное значениеДиаграмма разброса представляет наблюдаемое числовые данные таблицы. связь. Например, междуПосле активации надстройка будет прогнозировать, планировать развитие пуст или если на пересечении строки В нашем случаеО выполнении последнего вида более удобный для«OK»В поле В отличие от
все выглядеть в – ссылка на Используем математический оператор равно примерно 170. явление в пространствеЩелкаем левой кнопкой мыши временем работы станка доступна на вкладке приоритетных направлений, принимать «s» (стандартное отклонение)«Y-пересечение» это будут ячейки регрессионного анализа в него вариант осуществления.«Массив2» регрессионного анализа, это итоге. ячейку, с которой «-».Объемы продаж за анализируемый двух измерений. Если по любой точке и стоимостью ремонта, «Данные».
управленческие решения. их значений равнои столбца столбца «Количество покупателей». Экселе мы подробнее
Разбор результатов анализа
расчета.Открывается окно с параметраминужно внести координаты единственный показатель, который________________________
начнется построение матрицы.Теперь перемножим найденные разности: период (вертикальная ось) одну величину рассматривать на диаграмме. Потом ценой техники иТеперь займемся непосредственно регрессионнымРегрессия бывает: нулю, функция КОРРЕЛ«Коэффициенты» Адрес можно вписать
поговорим далее.Автор: Максим Тютюшев корреляционного анализа. В второго столбца. У рассчитывает данный метод[email protected] Размер диапазона определитсяНайдем сумму значений в находятся в диапазоне как «причину», влияющую правой. В открывшемся продолжительностью эксплуатации, ростом анализом.линейной (у = а возвращает значение ошибки
. Тут указывается какое вручную с клавиатуры,Внизу, в качестве примера,Регрессионный анализ является одним отличие от предыдущего нас это затраты статистического исследования. Коэффициентanvg автоматически. данной колонке. Это примерно от 130 на другую величину, меню выбираем «Добавить
и весом детейОткрываем меню инструмента «Анализ + bx); #ДЕЛ/0!. значение будет у а можно, просто представлена таблица, в из самых востребованных способа, в поле
на рекламу. Точно
lumpics.ru
КОРРЕЛ (функция КОРРЕЛ)
корреляции варьируется в: gooouПосле нажатия ОК в и будет числитель. 000 до 190
Описание
то ей будет линию тренда». и т.д. данных». Выбираем «Регрессия».параболической (y = aУравнение для коэффициента корреляции Y, а в выделить требуемый столбец. которой указана среднесуточная методов статистического исследования.
Синтаксис
«Входной интервал»
так же, как диапазоне от +1
-
А что за выходном диапазоне появляетсяДля расчета знаменателя разницы
-
000. Типичное значение соответствовать ось ХНазначаем параметры для линии.Если связь имеется, то
Замечания
-
Откроется меню для выбора + bx + имеет следующий вид: нашем случае, это Последний вариант намного температура воздуха на С его помощьюмы вводим интервал
-
и в предыдущем до -1. При термин такой: Поле корреляционная матрица. На y и y-средн.,
-
равняется приблизительно 150 (горизонтальная ось). Реагирующей Тип – «Линейная». влечет ли увеличение входных значений и cx2);где
-
количество покупателей, при проще и удобнее.
улице, и количество
можно установить степень не каждого столбца
Пример
случае, заносим данные наличии положительной корреляции корреляции? Что то пересечении строк и х и х-средн. 000. на это влияние Внизу – «Показать одного параметра повышение параметров вывода (гдеэкспоненциальной (y = aявляются средними значениями выборок всех остальных факторах
В поле |
покупателей магазина за |
|
влияния независимых величин |
отдельно, а всех |
|
в поле. |
увеличение одного показателя |
|
даже в Википедии |
столбцов – коэффициенты |
|
Нужно возвести в |
Взаимосвязь между числом контактов |
|
величине соответствует ось |
уравнение на диаграмме». |
|
(положительная корреляция) либо |
отобразить результат). В |
* exp(bx)); |
СРЗНАЧ(массив1) и СРЗНАЧ(массив2). |
равных нулю. В«Входной интервал X» соответствующий рабочий день. |
на зависимую переменную. |
support.office.com
Корреляционно-регрессионный анализ в Excel: инструкция выполнения
столбцов, которые участвуютЖмем на кнопку способствует увеличению второго. такого нет :-( корреляции. Если координаты квадрат. и объемом сбыта
Y (вертикальная ось).Жмем «Закрыть». уменьшение (отрицательная) другого. полях для исходныхстепенной (y = a*x^b);Скопируйте образец данных из этой таблице данноевводим адрес диапазона
Регрессионный анализ в Excel
Давайте выясним при В функционале Microsoft в анализе. В«OK» При отрицательной корреляцииПо графику - совпадают, то выводитсяНаходим суммы значений в является положительной, т.к. Когда четко классифицироватьТеперь стали видны и Корреляционный анализ помогает данных указываем диапазон
гиперболической (y = b/x следующей таблицы и значение равно 58,04. ячеек, где находятся помощи регрессионного анализа, Excel имеются инструменты,
нашем случае это
- . увеличение одного показателя
- так? значение 1. полученных колонках (с
- точки выстроились слева переменные невозможно, распределение
- данные регрессионного анализа.
- аналитику определиться, можно описываемого параметра (У)
- + a); вставьте их вЗначение на пересечении граф
- данные того фактора, как именно погодные
предназначенные для проведения данные в столбцахКак видим, коэффициент корреляции влечет за собойGuest
Между значениями y и помощью функции АВТОСУММА). направо снизу вверх. производится пользователем.В окружающем мире очень ли по величине и влияющего на
логарифмической (y = b ячейку A1 нового
«Переменная X1» влияние которого на условия в виде подобного вида анализа. «Затраты на рекламу» в виде числа уменьшение другого. Чем: Вот аналогичный пример. х1 обнаружена сильная Перемножаем их. Результат Следовательно, чем больше
Построим диаграмму рассеяния для много взаимосвязей между одного показателя предсказать него фактора (Х).
* 1n(x) + листа Excel. Чтобыи переменную мы хотим температуры воздуха могут
Давайте разберем, что и «Величина продаж». появляется в заранее больше модуль коэффициентаanvg прямая взаимосвязь. Между возводим в квадрат
у менеджера было
- небольшой двумерной совокупности объектами, предметами, событиями, возможное значение другого.
- Остальное можно и a); отобразить результаты формул,«Коэффициенты» установить. Как говорилось повлиять на посещаемость они собой представляютПараметр
- выбранной нами ячейке. корреляции, тем заметнее: График то вот
х1 и х2 (функция КОРЕНЬ). контактов с клиентами
данных: отношениями и т.д.
- Коэффициент корреляции обозначается r. не заполнять.
- показательной (y = a выделите их ипоказывает уровень зависимости выше, нам нужно торгового заведения. и как ими«Группирование» В данном случае изменение одного показателя такой. имеется сильная обратная
- Осталось посчитать частное (числитель (точки правее), темПредположим, что затраченные усилия Например, между количеством Варьируется в пределахПосле нажатия ОК, программа * b^x). нажмите клавишу F2,
Y от X. установить влияние температурыОбщее уравнение регрессии линейного
пользоваться.оставляем без изменений он равен 0,97, отражается на измененииТолько кто вам связь. Связь со и знаменатель уже больше прибыли организации каждого менеджера повлияли заключенных контрактов и от +1 до отобразит расчеты наРассмотрим на примере построение а затем — клавишу В нашем случае на количество покупателей вида выглядит следующим
Скачать последнюю версию – что является очень второго. При коэффициенте сказал, что это значениями в столбце известны). он дал (точки на результат его трудовыми затратами, между
-1. Классификация корреляционных новом листе (можно регрессионной модели в ВВОД. При необходимости — это уровень магазина, а поэтому образом: Excel«По столбцам» высоким признаком зависимости равном 0 зависимость имеет какое-то отношение х3 практически отсутствует.Между переменными определяется сильная
выше).
Корреляционный анализ в Excel
работы (так принято сбытом и доходами связей для разных выбрать интервал для Excel и интерпретацию измените ширину столбцов, зависимости количества клиентов вводим адрес ячеекУ = а0 +Но, для того, чтобы, так как у
одной величины от между ними отсутствует к корреляционному анализу?Изобразим наглядно корреляционные отношения прямая связь.Коэффициент корреляции отражает степень считать). Следовательно, число населения, между образованием сфер будет отличаться. отображения на текущем
результатов. Возьмем линейный чтобы видеть все магазина от температуры. в столбце «Температура». а1х1 +…+акхк использовать функцию, позволяющую нас группы данных другой. полностью. Как минимум подразумевается
с помощью графиков.Встроенная функция КОРРЕЛ позволяет взаимосвязи между двумя
контактов необходимо показать и уровнем заработной
При значении коэффициента листе или назначить тип регрессии. данные. Коэффициент 1,31 считается
Это можно сделать. В этой формуле провести регрессионный анализ,
- разбиты именно наКроме того, корреляцию можно
- Теперь давайте попробуем посчитать зависимость одной величиныСильная прямая связь между избежать сложных расчетов.
- показателями. Всегда принимает на горизонтальной оси, платы, вмешательством государства 0 линейной зависимости
вывод в новуюЗадача. На 6 предприятияхДанные1 довольно высоким показателем теми же способами,
Y прежде всего, нужно два столбца. Если вычислить с помощью коэффициент корреляции на от другой. Такой y и х1. Рассчитаем коэффициент парной
значение от -1 а продажи (результат и состоянием экономики.
Корреляционно-регрессионный анализ
между выборками не книгу). была проанализирована среднемесячная
Данные2
- влияния. что и возначает переменную, влияние активировать Пакет анализа. бы они были одного из инструментов,
- конкретном примере. Имеем же тип построенияСильная обратная связь между корреляции в Excel до 1. Если затраченных усилий) –
- Каждое из измерений существует.В первую очередь обращаем заработная плата и
- 3
Как видим, с помощью поле «Количество покупателей».
exceltable.com
Диаграмма рассеяния в Excel и сферы ее применения
факторов на которую Только тогда необходимые разбиты построчно, то который представлен в таблицу, в которой её исключает, поскольку y и х2. с ее помощью. коэффициент расположился около на вертикальной. в этих парахРассмотрим, как с помощью внимание на R-квадрат количество уволившихся сотрудников.9 программы Microsoft ExcelС помощью других настроек мы пытаемся изучить. для этой процедуры тогда следовало бы пакете анализа. Но
помесячно расписана в построена диаграмма зависимости Изменения значений происходят Вызываем мастер функций. 0, то говорятДля построения диаграммы рассеяния можно изучать по средств Excel найти и коэффициенты. Необходимо определить зависимость2 довольно просто составить можно установить метки, В нашем случае,
Что показывает диаграмма рассеяния
инструменты появятся на переставить переключатель в прежде нам нужно отдельных колонках затрата Y от её параллельно друг другу. Находим нужную. Аргументы об отсутствии связи в Excel выделим отдельности. Как одномерную коэффициент корреляции.R-квадрат – коэффициент детерминации. числа уволившихся сотрудников
- 7 таблицу регрессионного анализа.
- уровень надёжности, константу-ноль,
- это количество покупателей. ленте Эксель.
позицию этот инструмент активировать. на рекламу и порядкового номера - Но если y функции – массив между переменными.
столбцы «Контакты», «Объем
Построение диаграммы рассеяния в Excel
совокупность. Но реальныйДля нахождения парных коэффициентов В нашем примере от средней зарплаты.4 Но, работать с отобразить график нормальной ЗначениеПеремещаемся во вкладку«По строкам»Переходим во вкладку величина продаж. Нам не более. растет, х падает. значений y и
Если значение близко к продаж» (включая заголовки). результат получается лишь
применяется функция КОРРЕЛ. – 0,755, илиМодель линейной регрессии имеет12 полученными на выходе вероятности, и выполнитьx«Файл».«Файл»
предстоит выяснить степеньGuest Значения y увеличиваются массив значений х: единице (от 0,9, Перейдем на вкладку при изучении обоихЗадача: Определить, есть ли 75,5%. Это означает, следующий вид:
5 данными, и понимать другие действия. Но,
– это различные.В параметрах вывода по. зависимости количества продаж: Как вы изменили – значения хПокажем значения переменных на например), то между
«Вставка» в группу измерений, взаимосвязи между взаимосвязь между временем что расчетные параметрыУ = а15 их суть, сможет
в большинстве случаев, факторы, влияющие наПереходим в раздел умолчанию установлен пунктВ открывшемся окне перемещаемся
от суммы денежных горизонтальную ось? Почему
уменьшаются. графике: наблюдаемыми объектами существует
- «Диаграммы». Использование данного ними. работы токарного станка модели на 75,5%06
- только подготовленный человек. эти настройки изменять переменную. Параметры«Параметры»
- «Новый рабочий лист» в раздел средств, которая была мне не даётОтсутствие взаимосвязи между значениямиВидна сильная связь между сильная прямая взаимосвязь. инструмента анализа возможно
- При работе с двумерными и стоимостью его объясняют зависимость между+ а17Автор: Максим Тютюшев не нужно. Единственноеa., то есть, данные«Параметры» потрачена на рекламу.
exceltable.com
Коэффициент парной корреляции в Excel
её менять и y и х3. y и х, Если коэффициент близок с помощью точечных данными обычно рисуют обслуживания. изучаемыми параметрами. Чем1
ФормулаВ этой статье описаны на что следуетявляются коэффициентами регрессии.Открывается окно параметров Excel. будут выводиться на.Одним из способов, с она не активна? Изменения х3 происходят т.к. линии идут к другой крайней диаграмм: диаграммы рассеяния. ДругиеСтавим курсор в любую выше коэффициент детерминации,хОписание синтаксис формулы и обратить внимание, так То есть, именно
Расчет коэффициента корреляции в Excel
Переходим в подраздел другом листе. МожноДалее переходим в пункт помощью которого можноФайл удален
хаотично и никак практически параллельно друг
точке диапазона (-1),По умолчанию программа построила названия – «диаграммы ячейку и нажимаем тем качественнее модель.1Результат использование функции это на параметры
они определяют значимость«Надстройки» изменить место, переставив
- «Надстройки» провести корреляционный анализ,
- - велик размер не соотносятся с другу. Взаимосвязь прямая: то между переменными диаграмму разброса такого
- разброса», «точечные диаграммы».
- кнопку fx. Хорошо – выше+…+а
- =КОРРЕЛ(A2:A6;B2:B6)КОРРЕЛ вывода. По умолчанию того или иного.
- переключатель. Это может. является использование функции — [ изменениями y. растет y –
- имеется сильная обратная вида: Подобные графики показывают
В категории «Статистические» выбираем 0,8. Плохо –
кКоэффициент корреляции двух наборовв Microsoft Excel. вывод результатов анализа фактора. ИндексВ самой нижней части быть текущий листВ нижней части следующего КОРРЕЛ. Сама функцияМОДЕРАТОРЫ
Скачать вычисление коэффициента парной растет х, уменьшается
взаимосвязь. Когда значениеИзменим параметры горизонтальной и значения двух переменных функцию КОРРЕЛ. меньше 0,5 (такойх данных в столбцахВозвращает коэффициент корреляции между осуществляется на другом
k
Матрица парных коэффициентов корреляции в Excel
открывшегося окна переставляем (тогда вы должны окна в разделе имеет общий вид] корреляции в Excel y – уменьшается находится где-то посередине
вертикальной оси, чтобы в виде точек.Аргумент «Массив 1» - анализ вряд лик
- A и B. диапазонами ячеек «массив1″ листе, но переставивобозначает общее количество переключатель в блоке будете указать координаты«Управление»КОРРЕЛ(массив1;массив2)ber$erkДля чего нужен такой
- х. от 0 до четыре пары показателей Если в двумерных первый диапазон значений можно считать резонным)..0,997054486 и «массив2». Коэффициент переключатель, вы можете этих самых факторов.«Управление» ячеек вывода информации)
- переставляем переключатель в.: Тип диаграммы не коэффициент? Для определения 1 или от расположились более равномерно данных содержатся какие-либо
– время работы В нашем примереГде а – коэффициентыРегрессионный и корреляционный анализ корреляции используется для установить вывод вКликаем по кнопкев позицию
или новая рабочая позицию
- Выделяем ячейку, в которой точечная, а график
- взаимосвязи между наблюдаемымиКорреляционная матрица представляет собой 0 до -1, в области построения. проблемы (выбросы), то станка: А2:А14. – «неплохо». регрессии, х – – статистические методы
- определения взаимосвязи между указанном диапазоне на«Анализ данных»«Надстройки Excel» книга (файл).«Надстройки Excel»
должен выводиться результат с маркерами.
явлениями и составления таблицу, на пересечении то речь идет Щелкнем сначала правой их легко будет
exceltable.com
Поле корреляции
Аргумент «Массив 2» -Коэффициент 64,1428 показывает, каким
влияющие переменные, к исследования. Это наиболее двумя свойствами. Например, том же листе,. Она размещена во, если он находитсяКогда все настройки установлены,, если он находится расчета. Кликаем по________________________ прогнозов. строк и столбцов
о слабой связи кнопкой мыши по обнаружить с помощью второй диапазон значений будет Y, если
– число факторов. распространенные способы показать можно установить зависимость где расположена таблица вкладке в другом положении. жмем на кнопку
в другом положении. кнопке[email protected]Gooou
которой находятся коэффициенты
(прямой или обратной).
вертикальной оси. Выберем соответствующей диаграммы разброса.
– стоимость ремонта: все переменные вВ нашем примере в зависимость какого-либо параметра между средней температурой
с исходными данными,«Главная»
Жмем на кнопку«OK»
Жмем на кнопку«Вставить функцию»Guest
: Добрый день. корреляции между соответствующими Такую взаимосвязь обычно «Формат оси»:Диаграмма рассеяния – один В2:В14. Жмем ОК. рассматриваемой модели будут качестве У выступает от одной или в помещении и или в отдельнойв блоке инструментов«Перейти»
.«OK», которая размещается слева: Спасибо, разобрался.Необходимо постройте поле значениями. Имеет смысл
не учитывают: считается,На вкладке «Параметры оси» из инструментов статистическогоЧтобы определить тип связи, равны 0. То
показатель уволившихся работников. нескольких независимых переменных. использованием кондиционера. книге, то есть
«Анализ»
.
Так как место вывода.
planetaexcel.ru
от строки формул.
Корреляцию в Excel можно найти по формуле:
Результат показан ниже
Также можно построить график поля корреляции
Для этого, переходим на вкладку Вставка в области диаграммы выбираем точечный график
затем переходим на область графика
и выбираем данные из диапазона B3:C11, затем Ок. В итоги получаем график поля корреляции по точкам
Также быстро корреляцию можно найти через анализ данных
Вкладка Данные, затем Анализ данных. Если у вас эта вкладка не отображается в Excel, то см. здесь как сделать надстройку.
Выбираем корреляцию и жмём Ок.
Такой же выбираем диапазон данных, как и ранее делали
В результате получаем отчёт
Аналитически, корреляция определяется по формуле:
Содержание отчета
2. Краткие теоретические сведения.
3. Порядок выполнения работы.
4. Исходные данные для разработки математической модели.
5. Результаты разработки математической модели.
6. Результаты исследования модели. Построение прогноза.
В задачах 2-4 можно использовать ППП Excel для расчетов характеристик модели.
Работа № 1.
Построение моделей парной регрессии. Проверка остатков на гетероскедастичность.
По 15 предприятиям, выпускающим один и тот же вид продукции известны значения двух признаков:
х — выпуск продукции, тыс. ед.;
у — затраты на производство, млн. руб.
x | y |
5,3 | 18,4 |
15,1 | 22,0 |
24,2 | 32,3 |
7,1 | 16,4 |
11,0 | 22,2 |
8,5 | 21,7 |
14,5 | 23,6 |
10,2 | 18,5 |
18,6 | 26,1 |
19,7 | 30,2 |
21,3 | 28,6 |
22,1 | 34,0 |
4,1 | 14,2 |
12,0 | 22,1 |
18,3 | 28,2 |
Требуется:
1. Построить поле корреляции и сформулировать гипотезу о форме связи.
2. Построить модели:
Линейной парной регрессии.
Полулогарифмической парной регрессии.
2.3 Степенной парной регрессии.
Для этого:
Рассчитать параметры уравнений.
2. Оценить тесноту связи с помощью коэффициента (индекса)
корреляции.
3. Оценить качество модели с помощью коэффициента (индекса)
детерминации и средней ошибки аппроксимации.
4. Дать с помощью среднего коэффициента эластичности
сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.
5. С помощью F-критерия Фишера оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования.
По значениям характеристик, рассчитанных в пунктах 2-5 выбрать лучшее уравнение регрессии.
Используя метод Гольфрельда-Квандта проверить остатки на гетероскедастичность.
8. Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 5% от его среднего уровня. Для уровня значимости =0,05 определить доверительный интервал прогноза.
Строим поле корреляции.
Анализируя расположение точек поля корреляции, предполагаем, что связь между признаками х и у может быть линейной, т.е. у=а+bх, или нелинейной вида: у=а+blnх, у = ах b .
Основываясь на теории изучаемой взаимосвязи, предполагаем получить зависимость у от х вида у=а+bх, т. к. затраты на производство y можно условно разделить на два вида: постоянные, не зависящие от объема производства — a, такие как арендная плата, содержание администрации и т.д.; и переменные, изменяющиеся пропорционально выпуску продукции bх, такие как расход материала, электроэнергии и т.д.
2.1. Модель линейной парной регрессии.
2.1.1. Рассчитаем параметры a и b линейной регрессии у=а+bх.
В Excel имеется еще более быстрый и удобный способ построить график линейной регрессии (и даже основных видов нелинейных регрессий, о чем см. далее). Это можно сделать следующим образом:
1) выделить столбцы с данными X и Y (они должны располагаться именно в таком порядке!);
2) вызвать Мастер диаграмм и выбрать в группе Тип – Точечная и сразу нажать Готово ;
3) не сбрасывая выделения с диаграммы, выбрать появившейся пункт основного меню Диаграмма , в котором следует выбрать пункт Добавить линию тренда ;
4) в появившемся диалоговом окне Линия тренда во вкладке Тип выбрать Линейная ;
5) во вкладке Параметры можно активизировать переключатель Показывать уравнение на диаграмме , что позволит увидеть уравнение линейной регрессии (4.4), в котором будут вычислены коэффициенты (4.5).
6) В этой же вкладке можно активизировать переключатель Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2) . Эта величина есть квадрат коэффициента корреляции (4.3) и она показывает, насколько хорошо рассчитанное уравнение описывает экспериментальную зависимость. Если R 2 близок к единице, то теоретическое уравнение регрессии хорошо описывает экспериментальную зависимость (теория хорошо согласуется с экспериментом), а если R 2 близок к нулю, то данное уравнение не пригодно для описания экспериментальной зависимости (теория не согласуется с экспериментом).
В результате выполнения описанных действий получится диаграмма с графиком регрессии и ее уравнением.
§4.3. Основные виды нелинейной регрессии
Параболическая и полиномиальная регрессии.
Параболической зависимостью величины Y от величины Х называется зависимость, выраженная квадратичной функцией (параболой 2-ого порядка):
Это уравнение называется уравнением параболической регрессии Y на Х . Параметры а , b , с называются коэффициентами параболической регрессии . Вычисление коэффициентов параболической регрессии всегда громоздко, поэтому для расчетов рекомендуется использовать компьютер.
Уравнение (4.8) параболической регрессии является частным случаем более общей регрессии, называемой полиномиальной. Полиномиальной зависимостью величины Y от величины Х называется зависимость, выраженная полиномом n -ого порядка:
где числа а i (i =0,1,…, n ) называются коэффициентами полиномиальной регрессии .
Степенной зависимостью величины Y от величины Х называется зависимость вида:
Это уравнение называется уравнением степенной регрессии Y на Х . Параметры а и b называются коэффициентами степенной регрессии .
Это уравнение описывает прямую на плоскости с логарифмическими координатными осями lnx и ln . Поэтому критерием применимости степенной регрессии служит требование того, чтобы точки логарифмов эмпирических данных lnx i и lnу i находились ближе всего к прямой (4.11).
Показательной (или экспоненциальной ) зависимостью величины Y от величины Х называется зависимость вида:
Это уравнение называется уравнением показательной (или экспоненциальной ) регрессии Y на Х . Параметры а (или k ) и b называются коэффициентами показательной (или экспоненциальной ) регрессии .
Если прологарифмировать обе части уравнения степенной регрессии, то получится уравнение
Это уравнение описывает линейную зависимость логарифма одной величины ln от другой величины x . Поэтому критерием применимости степенной регрессии служит требование того, чтобы точки эмпирических данных одной величины x i и логарифмы другой величины lnу i находились ближе всего к прямой (4.13).
Логарифмической зависимостью величины Y от величины Х называется зависимость вида:
Это уравнение называется уравнением логарифмической регрессии Y на Х . Параметры а и b называются коэффициентами логарифмической регрессии .
Гиперболической зависимостью величины Y от величины Х называется зависимость вида:
Это уравнение называется уравнением гиперболической регрессии Y на Х . Параметры а и b называются коэффициентами гиперболической регрессии и определяются методом наименьших квадратов. Применение этого метода приводит к формулам:
В формулах (4.16-4.17) суммирование проводится по индексу i от единицы до количества наблюдений n .
К сожалению, в Excel нет функции, вычисляющих коэффициенты гиперболической регрессии. В тех случаях, когда заведомо не известно, что измеряемые величины связаны обратной пропорциональностью, рекомендуется вместо уравнения гиперболической регрессии искать уравнение степенной регрессии, так в Excel имеется процедура ее нахождения. Если же между измеряемыми величинами предполагается гиперболическая зависимость, то коэффициенты ее регрессии придется вычислять с помощью вспомогательных расчетных таблиц и операций суммирования по формулам (4.16-4.17).
Добрый день, уважаемые читатели блога! Сегодня мы поговорим о нелинейных регрессиях. Решение линейных регрессий можно посмотреть по ССЫЛКЕ .
Данный способ применяется, в основном, в экономическом моделировании и прогнозировании. Его цель – пронаблюдать и выявить зависимости между двумя показателями.
Основными типами нелинейных регрессий являются:
- полиномиальные (квадратичная, кубическая);
- гиперболическая;
- степенная;
- показательная;
- логарифмическая.
Также могут применяться различные комбинации. Например, для аналитики временных рядов в банковской сфере, страховании, демографических исследованиях используют кривую Гомпцера, которая является разновидностью логарифмической регрессии.
В прогнозировании с помощью нелинейных регрессий главное выяснить коэффициент корреляции, который покажет нам есть ли тесная взаимосвязь меду двумя параметрами или нет. Как правило, если коэффициент корреляции близок к 1, значит связь есть, и прогноз будет довольно точен. Ещё одним важным элементом нелинейных регрессий является средняя относительная ошибка (А ), если она находится в промежутке Категории: / / от 28.10.2017
Известна тем, что она полезна в разных областях деятельности, включая и такую дисциплину, как эконометрика, где в работе используется данная программная утилита. В основном все действия практических и лабораторных занятий выполняют в Excel, которая существенно облегчает работу, давая подробные объяснения тех или иных действий. Так, один из инструментов анализа «Регрессия» применяется с целью подбора графика для набора наблюдений за счет метода наименьших квадратов. Рассмотрим, что представляет собой данный инструмент программы и в чем заключается его польза для пользователей. Ниже также предоставлена краткая, но понятная инструкция построения регрессионной модели.
Основные задачи и виды регрессии
Регрессия представляет собой зависимость между заданными переменными, за счет чего можно определить прогноз будущего поведения данных переменных. Переменные — это различные периодические явления, включая и поведение человека. Такой анализ программы Excel применяется для того, чтобы проанализировать воздействие на конкретную зависимую переменную значений одной или некоторым количеством переменных. К примеру, на продажи в магазине влияет несколько факторов, включая ассортимент, цены и место локализации магазина. Благодаря регрессии в Excel можно определять степень влияния каждого из указанных факторов по результатам имеющихся продаж, а после применить полученные данные для прогнозирования продаж на другой месяц или для другого магазина, расположенного рядом.
Обычно регрессия представлена в виде простого уравнения, раскрывающего зависимости и силу связи между двумя группами переменных, где одна группа является зависимой или эндогенной, а другая — независимой или экзогенной. При наличии группы взаимосвязанных показателей зависимая переменная Y определяется исходя из логики рассуждений, а остальные выступают в роли независимых Х-переменных.
Основные задачи построения регрессионной модели заключаются в следующем:
- Отбор значимых независимых переменных (Х1, Х2, …, Xk).
- Выбор вида функции.
- Построение оценок для коэффициентов.
- Построение доверительных интервалов и функции регрессии.
- Проверка значимости вычисленных оценок и построенного уравнения регрессии.
Регрессионный анализ бывает нескольких видов:
- парный (1 зависимая и 1 независимая переменные);
- множественный (несколько независимых переменных).
Уравнения регрессии бывает двух видов:
- Линейные, иллюстрирующие строгую линейную связь между переменными.
- Нелинейные — уравнения, которые могут включать степени, дроби и тригонометрические функции.
Инструкция построения модели
Чтобы выполнить заданное построение в Excel, необходимо следовать указаниям:
Для дальнейшего вычисления следует использоваться функцию «Линейн ()», указывая Значения Y, Значения Х, Конст и статистику. После этого определите множество точек на линии регрессии с помощью функции «Тенденция» — Значения Y, Значения Х, Новые значения, Конст. При помощи заданных параметров вычислите неизвестное значение коэффициентов, опираясь на заданные условия поставленной задачи.
Тема: КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ И РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ В EXCEL
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №1
1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТА ПАРНОЙ КОРРЕЛЯЦИИ В ПРОГРАММЕ EXCEL
Корреляционная связь — это неполная, вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений.
Парная корреляция — это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой — результативным.
Множественная корреляция возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.
Необходимые условия применения корреляционного анализа:
1. Наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей.
2. Исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации.
Применение корреляционного анализа позволяет решить следующие задачи:
1.Определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов.
2. Установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора.
Имеются данные по 20 сельскохозяйственным хозяйствам. Найти коэффициент корреляции между величинами урожайности зерновых культур и качеством земли и оценить его значимость. Данные приведены в таблице.
Таблица. Зависимость урожайности зерновых культур от качества земли
Качество земли, балл х
Урожайность, ц/га у
Для нахождения коэффициента корреляции использовать функцию КОРРЕЛ .
Значимость коэффициента корреляции проверяется по критерию Стьюдента .
Для рассматриваемого примера r=0,99, n=18.
Для нахождения квантиля распределения Стьюдента используется функция СТЬЮДРАСПОБР со следующими аргументам: Вероятность –0,05, Степени свободы –18.
Сравнив значение t-статистики с квантилем распределения Стьюдента сделать выводы о значимости коэффициента парной корреляции. Если расчетное значение t-статистики больше квантиля распределения Стьюдента, то величина коэффициента корреляции является значимой.
ПОСТРОЕНИЕ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ СВЯЗИ МЕЖДУ ДВУМЯ ВЕЛИЧИНАМИ
По данным задания 1:
1) построить уравнение регрессии (линейную модель), которое характеризует прямолинейную зависимость между качеством земли и урожайностью;
2). выполнить проверку адекватности полученной модели.
1. На листе Excel выделить массив свободных ячеек из пяти строк и двух столбцов.
2. Вызвать функцию ЛИНЕЙН .
3.Указать для функции следующие аргументы: Изв_знач_ y Урожайность, ц/га; Изв_знач_ x — столбец значений показателя Качество земли, балл ; Константа –1, Стат– 1 (позволяет вычислить показатели, используемые для проверки адекватности модели. Если Стат– 0, то такие показатели вычисляться не будут.
4. Нажать комбинацию клавиш Ctrl — Shift — Enter .
В выделенные ячейки выводятся коэффициенты модели, а также показатели, позволяющие проверить модель на адекватность (таблица 2).