Hva er en multipel regresjonsformel?
Flere regresjonsformler brukes i analysen av forholdet mellom avhengige og flere uavhengige variabler, og formelen er representert ved ligningen Y er lik et pluss bX1 pluss cX2 pluss dX3 pluss E der Y er avhengig variabel, X1, X2, X3 er uavhengige variabler , a er skjæringspunkt, b, c, d er skråninger, og E er restverdi.
y = mx1 + mx2 + mx3 + b
Hvor,
- Y = den avhengige variabelen til regresjonen
- M = skråning av regresjonen
- X1 = første uavhengige variabelen for regresjonen
- Den x2 = andre uavhengige variabelen for regresjonen
- X3 = tredje uavhengige variabel av regresjonen
- B = konstant
Forklaring av formelen for regresjonsanalyse
Flere regresjoner er en metode for å forutsi den avhengige variabelen ved hjelp av to eller flere uavhengige variabler. Mens forskeren kjører denne analysen, er hovedformålet med forskeren å finne ut forholdet mellom den avhengige variabelen og de uavhengige variablene. For å forutsi den avhengige variabelen velges flere uavhengige variabler som kan hjelpe til med å forutsi den avhengige variabelen. Den brukes når lineær regresjon ikke er i stand til å tjene formålet. Regresjonsanalyse hjelper i prosessen med å validere om prediktorvariablene er gode nok til å hjelpe til med å forutsi den avhengige variabelen.
Eksempler
Du kan laste ned denne Excel-malen for flere regresjonsformler her - Multiple regresjonsformel Excel-malEksempel 1
La oss prøve å forstå begrepet multippel regresjonsanalyse ved hjelp av et eksempel. La oss prøve å finne ut hva som er forholdet mellom avstanden til en UBER-sjåfør og sjåførens alder og antall års erfaring fra sjåføren.
For beregning av flere regresjoner, gå til Data-fanen i Excel og velg deretter dataanalysealternativet. For den videre prosedyren og beregningen refererer til den gitte artikkelen her - Analysis ToolPak i Excel
Regresjonsformelen for eksemplet ovenfor vil være
- y = MX + MX + b
- y = 604,17 * -3,18 + 604,17 * -4,06 + 0
- y = -4377
I dette spesielle eksemplet vil vi se hvilken variabel som er den avhengige variabelen og hvilken variabel som er den uavhengige variabelen. Den avhengige variabelen i denne regresjonsligningen er avstanden som dekkes av UBER-føreren, og de uavhengige variablene er førerens alder og antall erfaringer han har med å kjøre.
Eksempel 2
La oss prøve å forstå begrepet multippel regresjonsanalyse ved hjelp av et annet eksempel. La oss prøve å finne ut hva som er forholdet mellom GPA for en klasse studenter og antall studietimer og studentenes høyde.
For beregningen, gå til Data-fanen i Excel og velg deretter dataanalysealternativet.
Regresjonsligningen for eksemplet ovenfor vil være
y = MX + MX + b
y = 1,08 * 0,03 + 1,08 * -. 002 + 0
y = .0325
I dette spesielle eksemplet vil vi se hvilken variabel som er den avhengige variabelen og hvilken variabel som er den uavhengige variabelen. Den avhengige variabelen i denne regresjonen er GPA, og de uavhengige variablene er studietimer og høyde på studentene.
Eksempel 3
La oss prøve å forstå begrepet multippel regresjonsanalyse ved hjelp av et annet eksempel. La oss prøve å finne ut hva som er forholdet mellom lønnen til en gruppe ansatte i en organisasjon og antall års erfaring og de ansattes alder.
For beregningen, gå til Data-fanen i Excel og velg deretter dataanalysealternativet.
Regresjonsligningen for eksemplet ovenfor vil være
- y = MX + MX + b
- y = 41308 * .- 71 + 41308 * -824 + 0
- y = -37019
I dette spesielle eksemplet vil vi se hvilken variabel som er den avhengige variabelen og hvilken variabel som er den uavhengige variabelen. Den avhengige variabelen i denne regresjonsligningen er lønnen og de uavhengige variablene er de ansattes erfaring og alder.
Relevans og bruk
Flere regresjoner er en veldig nyttig statistisk metode. Regresjon spiller en veldig rolle i finansverdenen. Mye prognoser gjøres ved hjelp av regresjonsanalyse. For eksempel kan salget av et bestemt segment på forhånd forutsies ved hjelp av makroøkonomiske indikatorer som har en veldig god sammenheng med det segmentet.