Microsoft Excel è il software per fogli di calcolo al mondo . Professionisti in quasi tutti i settori utilizzano per analizzare tutti i tipi di dati , da documenti contabili di letture del sensore . Una delle caratteristiche più potenti disponibili in Excel è il suo strumento di analisi di regressione . Si può prendere due set di dati e utilizzare l'analisi di regressione lineare di Excel per trovare correlazioni tra loro. Cose che ti serviranno
Microsoft Excel
grafico di Excel con Linear Regression Linea
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pulsante destro del mouse sulla linea di regressione nel grafico , e scegliere Proprietà. Controllare "equazione di visualizzazione sul grafico " e "Display valore R al quadrato sul grafico " . Fare clic su OK .
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Guardate il valore R al quadrato visualizzata accanto alla linea di regressione . Il valore R quadrato rappresenta la quantità di variabilità dei dati che si spiega con l'analisi di regressione lineare . Se tutti i dati si trova esattamente sulla linea di regressione , il valore R quadrato sarà 1 . Se il valore R al quadrato è 0 , che significa che non vi è alcuna correlazione tra le due serie di dati .
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rivolgere la vostra attenzione per l'equazione di cui sopra il valore R al quadrato . Sarà nella forma " y = mx + b " , dove m e b sono stati sostituiti da numeri . Questa equazione descrive la retta di regressione lineare . Il valore di "m " è la pendenza della linea , e il valore " b " è la posizione in cui la linea attraversa l'asse verticale . È possibile utilizzare questa equazione per prevedere i valori nel set di dati in base al loro valore sull'asse orizzontale , basta moltiplicare la loro posizione orizzontale con il valore " m" e quindi aggiungere il valore "b " per il risultato , questo vi darà la migliore stima della posizione di quel punto sulla base delle analisi di regressione lineare .
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Guardate la pendenza della linea . Se si inclina verso il basso a destra , il dato è " negativamente correlato ", se si inclina verso l'alto , il dato è " correlata positivamente . " Una correlazione positiva indica che i set di dati tendono a concordare con o rafforzano reciprocamente ; correlazione negativa indica che essi tendono ad essere in disaccordo o mutuamente esclusive

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