Što je formula višestruke regresije?
Formula višestruke regresije koristi se u analizi odnosa između ovisnih i više neovisnih varijabli, a formula je predstavljena jednadžbom Y jednako je plus bX1 plus cX2 plus dX3 plus E gdje je Y ovisna varijabla, X1, X2, X3 su neovisne varijable , a je presjek, b, c, d su nagibi, a E je preostala vrijednost.
y = mx1 + mx2 + mx3 + b
Gdje,
- Y = ovisna varijabla regresije
- M = nagib regresije
- X1 = prva neovisna varijabla regresije
- X2 = druga neovisna varijabla regresije
- X3 = treća neovisna varijabla regresije
- B = konstanta
Objašnjenje formule regresijske analize
Višestruke regresije metoda su predviđanja ovisne varijable uz pomoć dvije ili više neovisnih varijabli. Tijekom izvođenja ove analize, glavna svrha istraživača je utvrditi odnos između ovisne varijable i neovisnih varijabli. Da bi se predvidjela ovisna varijabla, odabire se više neovisnih varijabli koje mogu pomoći u predviđanju ovisne varijable. Koristi se kada linearna regresija nije u stanju ispuniti svrhu. Regresijska analiza pomaže u procesu provjere jesu li prediktorske varijable dovoljno dobre da pomognu u predviđanju ovisne varijable.
Primjeri
Ovaj predložak višestruke regresijske formule Excel možete preuzeti ovdje - Predložak višestruke regresijske formule ExcelPrimjer # 1
Pokušajmo shvatiti koncept višestruke regresijske analize uz pomoć primjera. Pokušajmo otkriti kakav je odnos između udaljenosti koju prelazi UBER-ov vozač i starosti vozača te broja godina iskustva vozača.
Za izračun višestruke regresije idite na karticu Podaci u Excelu, a zatim odaberite opciju analize podataka. Za daljnji postupak i izračun poziva se na dati članak ovdje - Analysis ToolPak u Excelu
Formula regresije za gornji primjer bit će
- y = MX + MX + b
- y = 604,17 * -3,18 + 604,17 * -4,06 + 0
- y = -4377
U ovom konkretnom primjeru vidjet ćemo koja je varijabla ovisna varijabla, a koja neovisna varijabla. Ovisna varijabla u ovoj regresijskoj jednadžbi je udaljenost koju prelazi UBER vozač, a neovisne varijable su starost vozača i broj iskustava koja ima u vožnji.
Primjer # 2
Pokušajmo shvatiti koncept višestruke regresijske analize uz pomoć drugog primjera. Pokušajmo otkriti kakav je odnos između prosjeka uspjeha razreda učenika i broja sati učenja i visine učenika.
Za izračun idite na karticu Podaci u Excelu, a zatim odaberite opciju analize podataka.
Jednadžba regresije za gornji primjer bit će
y = MX + MX + b
y = 1,08 * .03 + 1,08 * -. 002 + 0
y = .0325
U ovom konkretnom primjeru vidjet ćemo koja je varijabla ovisna varijabla, a koja neovisna varijabla. Ovisna varijabla u ovoj regresiji je GPA, a neovisne varijable su sati studija i visina učenika.
Primjer # 3
Pokušajmo shvatiti koncept višestruke regresijske analize uz pomoć drugog primjera. Pokušajmo otkriti kakav je odnos između plaće skupine zaposlenika u organizaciji i broja godina iskustva i starosti zaposlenika.
Za izračun idite na karticu Podaci u Excelu, a zatim odaberite opciju analize podataka.
Jednadžba regresije za gornji primjer bit će
- y = MX + MX + b
- y = 41308 * .- 71 + 41308 * -824 + 0
- y = -37019
U ovom konkretnom primjeru vidjet ćemo koja je varijabla ovisna varijabla, a koja neovisna varijabla. Ovisna varijabla u ovoj regresijskoj jednadžbi je plaća, a neovisne varijable su iskustvo i dob zaposlenika.
Relevantnost i upotreba
Višestruka regresija vrlo je korisna statistička metoda. Regresija igra vrlo važnu ulogu u svijetu financija. Mnogo se predviđanja vrši pomoću regresijske analize. Primjerice, prodaja određenog segmenta može se unaprijed predvidjeti uz pomoć makroekonomskih pokazatelja koji imaju vrlo dobru korelaciju s tim segmentom.