Nasıl Excel'de Kaçak Çizimler'e Oku musunuz ?

Regresyon analizi olarak bilinen bir veya daha fazla bağımlı değişkenler üzerinde bilinen puanları kullanarak " x" olarak bilinen bağımsız bir değişken üzerinde puanlarını tahmin etmek için kullanılır " y'ler . " Lineer regresyon analizi matematiksel olarak belirlemek için bir model olarak hizmet eden bir düz çizgi için,denklem hesaplar. Web sitesine göre , Stat Trek , artıklar bu düz hattanbağımsız değişkenin elde edilen her veri noktası arasındakidikey mesafeyi temsil eder. Microsoft Excel 2007 , Microsoft Excel
ihtiyacınız olacak bir lineer regresyon model.Things kullanarakuygunluğunu değerlendirmek için yorumlanması gerekenartıkların bir komplo üreten
Daha Talimatları Göster
2007
1

regresyondax ve y değişkenleri tanımlayın . X değişken ya da bağımsız değişken ölçmek istediğinizsonucu temsil etmektedir. Y değişkenleri veya bağımlı değişkenlergirişler ya da belirleyiciler vardır . Bir kişi fazla kilolu ve haftada çalışılan saat sayısı pound numarasını kullanarak olurdu ER başvuruların sayısını tahmin eden bir model tasarlamak istiyorsanız Örneğin,bağımlı değişkenler kilolu ve haftada çalışılan saat sayısı lira sayısının ise vardır bağımsız değişken ER yatış sayısı .
2

rezidüel arsax ekseniörnektekix değişkeninin tüm değerleri içerdiğini anlayın . Bu örnekte vardınumunede ER kabul herkesen yüksek sayısı 15 ise vedüşükölçek sıfırdan başlar ve 15. onlaynmaksimum değere biri artışlarla yukarı uzanacak , sıfır oldu Sayfa 3

kalan arsay eksenini okumayı öğrenin . Y-ekseni,artıklarını ifade eder. Elde edilen bir veri noktasıöngörü düz çizgi arasındakibüyük mesafe 15 veküçük mesafesi sıfır olsaydı , bu ölçek sıfırdan başlar ve 15. Microsoft Excel 2007maksimum değere biri artışlarla yukarı uzatmak için bir grafik üretir istiyorum her y - değişken .
4

grafik üzerindedüz çizgi x ve grafikley değişken olmak arasındakien uygun ilişkiyi açıklarakıllı çizgi olduğunu anlayın . Çizgi yukarı eğimli veya eğik aşağıya doğru , grafiği , x vey arasındaki ilişkinin doğasına bağlı olarak , yatay olabilir .
5

üzerinde ve düz bir akıllı sınırının altında noktalarınyayılması bak . Bunun aşağıdaki gibiçizgi üstü noktaların eşit sayıda varsa , lineer regresyon graphed x ve yarasındakiilişkiyi tanımlamak için uygundur.
6

dispersement desenleri arayın . Veriler, eşit ve üstündedüz akıllı sınırının altında dağılmış değil bir "U " veya veri noktaları ise kümeleri , düz bir çizgide başka bir şekle , ise , lineer regresyon uygun ve non-lineer modeller kullanılmalıdır değildir .