seychellesartprojects.org

Co je vzorec vícenásobné regrese?

Při analýze vztahu mezi závislými a více nezávislými proměnnými se používá vzorec pro vícenásobnou regresi a vzorec je představován rovnicí Y se rovná plus bX1 plus cX2 plus dX3 plus E, kde Y je závislá proměnná, X1, X2, X3 jsou nezávislé proměnné , a je intercept, b, c, d jsou svahy a E je zbytková hodnota.

y = mx1 + mx2 + mx3 + b

Kde,

• Y = závislá proměnná regrese
• M = sklon regrese
• X1 = první nezávislá proměnná regrese
• X2 = druhá nezávislá proměnná regrese
• X3 = třetí nezávislá proměnná regrese
• B = konstantní

Vysvětlení vzorce regresní analýzy

Více regresí je metoda pro predikci závislé proměnné pomocí dvou nebo více nezávislých proměnných. Při provádění této analýzy je hlavním účelem výzkumného pracovníka zjistit vztah mezi závislou proměnnou a nezávislými proměnnými. Aby bylo možné předpovědět závislou proměnnou, je vybráno několik nezávislých proměnných, které mohou pomoci při predikci závislé proměnné. Používá se, když lineární regrese není schopna splnit účel. Regresní analýza pomáhá v procesu ověřování, zda jsou proměnné prediktoru dostatečně dobré, aby pomohly předpovědět závislou proměnnou.

Příklady

Tuto šablonu Excel s vícenásobnou regresí vzorců si můžete stáhnout zde - Šablona Excel s vícenásobnou regresí vzorců

Příklad č. 1

Pokusme se pochopit koncept analýzy více regresí pomocí příkladu. Pokusme se zjistit, jaký je vztah mezi vzdáleností ujetou řidičem UBER a věkem řidiče a počtem let zkušeností řidiče.

Pro výpočet vícenásobné regrese přejděte na kartu Data v aplikaci Excel a poté vyberte možnost analýzy dat. Další postup a výpočet se vztahuje k danému článku zde - Analysis ToolPak v aplikaci Excel

Regresní vzorec pro výše uvedený příklad bude

1. y = MX + MX + b
2. y = 604,17 * -3,18 + 604,17 * -4,06 + 0
3. y = -4377

V tomto konkrétním příkladu uvidíme, která proměnná je závislá proměnná a která proměnná je nezávislá proměnná. Závislou proměnnou v této regresní rovnici je vzdálenost ujetá řidičem UBER a nezávislými proměnnými jsou věk řidiče a počet zkušeností, které má při řízení.

Příklad č. 2

Pokusme se pochopit koncept analýzy více regresí pomocí jiného příkladu. Pokusme se zjistit, jaký je vztah mezi GPA třídy studentů a počtem hodin studia a výškou studentů.

Pro výpočet přejděte na kartu Data v aplikaci Excel a poté vyberte možnost analýzy dat.

Regresní rovnice pro výše uvedený příklad bude

y = MX + MX + b

y = 1,08 * .03 + 1,08 * - .002 + 0

y = .0325

 V tomto konkrétním příkladu uvidíme, která proměnná je závislá proměnná a která proměnná je nezávislá proměnná. Závislou proměnnou v této regresi je GPA a nezávislými proměnnými jsou hodiny studia a výška studentů.

Příklad č. 3

Pokusme se pochopit koncept analýzy více regresí pomocí jiného příkladu. Pokusme se zjistit, jaký je vztah mezi platem skupiny zaměstnanců v organizaci a počtem let praxe a věkem zaměstnanců.

Pro výpočet přejděte na kartu Data v aplikaci Excel a poté vyberte možnost analýzy dat.

Regresní rovnice pro výše uvedený příklad bude

• y = MX + MX + b
• y = 41308 * .- 71 + 41308 * -824 + 0
• y = -37019

V tomto konkrétním příkladu uvidíme, která proměnná je závislá proměnná a která proměnná je nezávislá proměnná. Závislou proměnnou v této regresní rovnici je plat a nezávislými proměnnými jsou zkušenost a věk zaměstnanců.

Relevance a použití

Vícenásobná regrese je velmi užitečná statistická metoda. Regrese hraje ve světě financí velmi důležitou roli. Hodně předpovídání se provádí pomocí regresní analýzy. Například prodej konkrétního segmentu lze předem předvídat pomocí makroekonomických ukazatelů, které s tímto segmentem mají velmi dobrou korelaci.