Ausführen einer Regressionsanalyse in Excel 2007

Wichtig :  Dieser Artikel wurde maschinell übersetzt. Bitte beachten Sie den Haftungsausschluss. Die englische Version des Artikels ist als Referenz hier verfügbar: hier.

Bucheinbandabbildung von 'Excel 2007 Inside Out'

Microsoft Office Excel 2007-innen nach außen
Von Mark Dodge und Karl Stinson

Mark Dodge ist eine ehemalige leitende technischen Autor für die Microsoft Office-Benutzer-Unterstützung-Gruppe, und die gemeinsame dokumenterstellung der vier Versionen von Microsoft Excel ausgeführt wird. Er war auch einen technischen-Editor für über zwölf Bücher auf Microsoft Applications. Kennzeichnen verfügt über sechs Urkunden aus Society für technische Kommunikation berücksichtigt wurde.

Karl Stinson wurde ein Industry Journalist seit 1981, Erstellen von einem Herausgeber von PC Magazine und Autor der mehrere Editionen von der Top Running Microsoft Windows®. Er ist eine gemeinsame dokumenterstellung in Microsoft Excel ausführen, sondern die gemeinsame dokumenterstellung, der unter Microsoft Windows NT® Arbeitsstationen, Version 4. Er hat auch geschrieben, dass Musik für solche bekannten Publikationen als Billboards, Monitor Karen Wissenschaft und Globus Boston prüft.

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Inhalt dieses Artikels

Grundlegendes zu exponentielle und lineare regression

Berechnen von lineare regression

Berechnen von exponentielle regression

Microsoft Office Excel 2007 bietet eine Vielzahl von Features, mit denen Sie statistische Daten analysieren können. Dieser Artikel befasst sich wie Regressionsanalyse in Excel 2007 verwenden, um größere Datenmengen zu analysieren.

Grundlegendes zu exponentielle und lineare regression

Excel enthält mehrere Matrixfunktionen zur Durchführung lineare Regression (RGP, TREND, SCHÄTZER, Steigung und STFEHLERYX) und zur Durchführung exponentielle Regression (RKP und Variation). Diese Funktionen als Matrixformeln eingegeben, und sie Array Ergebnisse verursachen. Sie können jede dieser Funktionen mit einem oder mehreren unabhängigen Variablen verwenden. Die folgende Liste definiert die verschiedenen Typen von Regression:

  • Lineare regression    Erzeugt die Steigung einer Zeile, die eine einzelne Gruppe von Daten am besten entspricht. Ausgehend von einem Jahr Einheiten im Wert von Verkaufszahlen, beispielsweise lineare Regression erkennen Sie die geplanten Umsätze für den Monat März des folgenden Jahres durch benennen Sie die Steigung und y-Achsenabschnitt (d. h., der Stelle, an der die Linie die y-Achse schneidet Punkt) der Zeile, die die Umsatzdaten am besten entspricht. Befolgen Sie die Linie nach vorne Zeitpunkt an, können Sie schätzen zukünftiger Umsätze, verwendet, wenn Sie davon ausgehen können, dass Wachstum linearen bleibt.

  • Exponentielle regression    Erzeugt eine exponentielle Kurve, die am besten für eine Reihe von Daten geeignet, die Sie annehmen, dass nicht linear mit der Uhrzeit geändert werden. Beispielsweise wird eine Reihe von Messungen Population Wachstum fast immer besser durch einer exponentiellen Kurve als durch eine Linie dargestellt werden.

  • Mehrere regression    Ist die Analyse von mehr als eine Reihe von Daten, die häufig eine weitere realistische Projektion erzeugt. Sie können lineare und exponentiellen Vielfache ausführen Regression Analysen. Nehmen Sie beispielsweise an, dass Sie den entsprechenden Preis für eines Hauses in Ihrer Region basierend auf Grundfläche, Anzahl der Bäder, viele Größe und Alter project möchten. Verwenden einer Formel für mehrere Regression, können Sie einen Preis, ausgehend vom vorhandenen Häuser gesammelten Informationen in einer Datenbank schätzen.

In der Zukunft Regression?

Des Konzepts der Regression möglicherweise ungewöhnliches sound, da Sie der Ausdruck in der Regel Bewegung nach hinten, zugeordnet ist, während Sie in der Welt der Statistik, Regression häufig verwendet wird, um die Zukunft. Kurz gesagt, ist Regression eines statistischen Verfahrens, das einen mathematischen Ausdruck findet, der eine Reihe von Daten am besten beschreibt.

Versuchen Sie häufig verwenden Unternehmen, sieht die Zukunft Vorhersagen mit sales und %-of-Sales Projektionen basierend auf Verlauf. Eine einfache %-of-Sales Technik identifiziert Aktiva und Passiva, die zusammen mit Sales variieren, bestimmt das Verhältnis der einzelnen und weist diese Prozentsätze an. Zwar %-of-Sales prognostizieren mit häufig für langsam oder konstanter kurzfristig geometrischen ausreichend ist, verliert die Technik Genauigkeit wie Variation Beschleunigung.

Regressionsanalyse komplexere Formeln verwendet, um größere Datenmengen analysieren und Koordinaten auf eine Linie oder Kurve übersetzt werden. In der Vergangenheit nicht, sodass entfernte wurde Regressionsanalyse nicht stark aufgrund der großen Anzahl von Berechnungen, die zur Verwaltung der verwendet. Seit dem Beginn kalkulationstabellenanwendungen, wie Excel Geschenk Regression integrierte Funktionen, weist die Verwendung der Regressionsanalyse mehr weit verbreitet.

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Berechnen von lineare regression

Die Gleichung y = Mx + b algebraisch werden für eine Reihe von Daten mit einem unabhängige Variable where ist die unabhängige Variable X, y ist die abhängige Variable, m die Steigung der die Linie steht für und b darstellt, den y-Achsenabschnitt eine gerade Linie. Wenn eine Zeile ein erwartetes Ergebnis eine Anzahl von unabhängigen Variablen in einer Regressionsanalyse mehrere angibt, nimmt die Gleichung der Regressionsgeraden die form

y=m 1 x 1 +m 2 x 2 +. . .+m n x n +b

in welcher y ist die abhängige Variable X1 bis xn werden n unabhängigen Variablen, m1 bis mn sind die Koeffizienten für jede unabhängige Variable und b ist eine Konstante.

Die Funktion RGP

Die Funktion RGP Formel Weitere allgemeine, um die Werte von m1 bis mn und den Wert von b, einen bekannten Satz von Werten für y und einen bekannten Satz von Werten für jede unabhängige Variable angegebenen zurückzukehren. Diese Funktion nimmt die Form = RGP (Y_Werte, X_Werte, Konstante Stats).

Das Argument Y_Werte ist der Satz von y-Werten, die Sie bereits kennen. Dieses Argument kann eine einzelne Spalte, die eine einzelne Zeile oder eine rechteckige Zellbereich sein. Ist Y_Werte aus nur einer einzigen Spalte, wird jede Spalte in das Argument X_Werte eine unabhängige Variable betrachtet. Entsprechend ist Y_Werte aus nur einer Zeile, wird jede Zeile in das Argument X_Werte eine unabhängige Variable als. Wenn Y_Werte aus nur einer rechteckige Bereich ist, können Sie nur eine unabhängige Variable. X_Werte sollten in diesem Fall einen Zellbereich dieselbe Form und Größe wie Y_Werte. Fehlt das Argument X_Werte , verwendet Excel die Folge 1, 2, 3, 4 und So weiter.

Die Konstante und Stats Argumente sind optional. Wenn entweder in enthalten ist, muss es eine logische Konstante sein – entweder TRUE oder FALSE. (Sie können 1 für TRUE und 0 für FALSE einsetzen.) Die Standardeinstellungen für Konstante und Stats sind wahr und falsch, Hilfethemas. Wenn Sie auf FALSE Konstante festlegen, erzwingt Excel b (den letzten Ausdruck in der lineare Gleichung) 0 sein. Wenn Sie Stats true festlegen, enthält die Matrix RGP zurückgegebene die folgenden Überprüfung Statistiken aus:

SE1 bis s

Standardfehlerwerte für jede zurück

seb

Der Standardfehler der Konstanten b

r2

Koeffizienten von Ermittlung

sey

Standardfehler für y-Wert

F

F-Statistik

Df

Freiheitsgrade

ssreg

Regressionssumme der Quadrate

ssresid

Restwert Summe der Quadrate

Vor dem Erstellen einer Formel RGP verwenden, müssen Sie einen Bereich groß genug für die von der Funktion zurückgegebene Ergebnis-Matrix auswählen. Wenn Sie das Argument Stats weglassen (oder explizit auf FALSE festgelegt), umfasst das Ergebnisarray eine Zelle für jede Ihrer unabhängigen Variablen und eine Zelle für b. Wenn Sie die Überprüfung Statistik einschließen, sieht das Ergebnisarray wie im folgenden Beispiel aus. Geben Sie nachdem Sie auf einen Bereich aus, um das Ergebnisarray enthalten die Funktion, und drücken Sie dann STRG + UMSCHALT + EINGABETASTE, um die Funktion in jeder Zelle des Arrays Ergebnis einzugeben.

mn

Mn – 1

. . .

M2

M1

b

s

s – 1

. . .

SE2

SE1

seb

r2

sey

F

Df

ssreg

ssresid

Beachten Sie, dass mit oder ohne Validierung Statistik der Koeffizienten und die Standardfehlerwerte für die unabhängige Variable in umgekehrter Reihenfolge aus der eingegebenen Daten zurückgegeben werden. Wenn Sie vier unabhängigen Variablen in vier Spalten angeordnet haben, z. B. RGP wertet die Spalte ganz links als X1, aber es gibt m1 in der vierten Spalte des Arrays Ergebnis.

Abbildung 1 zeigt ein einfaches Beispiel für die Verwendung von RGP mit eine unabhängige Variable. Die Einträge in Spalte B dieses Arbeitsblattes darstellen monatliche Produkt Nachfrage für ein kleines Unternehmen. Die Zahlen in Spalte A darstellen der Monate im Zeitraum. Angenommen, Sie möchten die Steigung und y-Achsenabschnitt einer Regressionsgeraden berechnet werden, die am besten die Beziehung zwischen den Bedarf und die Monate an. Zählung ausnehmen möchten den Trend für die Daten zu beschreiben. Dazu markieren Sie den Zellbereich F6:G6, geben Sie die Formel = RGP (B2:B19, A2:A19), und drücken Sie STRG + UMSCHALT + EINGABETASTE. Die resultierende Zahl in Zelle F6 ist 20.613, die Steigung der Regressionsgeraden zurück. die Zahl in Zelle G6 ist 4002.065, der y-Achsenabschnitt der Zeile an.

RGP (Funktion)
Abbildung 1 der RGP berechnet die Steigung und y-Achsenabschnitt einer Regressionsgeraden.

Die Funktionen RGP und RKP Funktionen-Rückgabe nur die y-Achse Koordinaten zur Berechnung von Linien und Kurven verwendet. Der Unterschied zwischen den beiden ist, dass RGP einer geraden Linie Projekte und RKP einer exponentiellen Kurve Projekte. Sie dürfen die entsprechende Funktion, um die Analyse zur hand entsprechen werden. Die Funktion RGP möglicherweise besser geeignet für den Umsatzprognosen und die RKP möglicherweise für statistische Analysen oder Population Trends besser geeignet.

Inside out eine reelle (Platz) Regression Anwendung

Eine häufig verwendete Regressionsmodell ist manchmal als Mitbewerber Markt Analyse (CMA) bezeichnet. Verwenden Sie Realtors CMAs zu einer geschätzten Verkaufspreis für eines Hauses, erreicht basierend auf zurückliegende Verkaufsdaten für vergleichbaren angebotenen im Bereich. Hier ist eine Beispiel für Excel-basierten Version dieses Tools, Rechner Preis Start aufgerufen:

Hauspreisschätzung

Diese Anwendung verwendet die Funktion RGP zum Analysieren der Statistik im Datenbereich Eingabe und generieren eine Matrix von Ergebnissen basierend auf ähnliche Statistik, in dem Sie den gewünschten Bereich. Die Matrix RGP tatsächlich ausgeblendete Zeilen unter den sichtbaren Bereich des Arbeitsblatts, befindet sich in wie nachfolgend dargestellt. Die erste Zeile der Werte in der Matrix RGP Daten wird die Formel geschätzte Kurs zum geschätztes aufgeführt.

RGP-Funktion bei Hauspreisschätzung

In der Regel in dieser Arbeitsmappe Zeilen- und Spaltenüberschriften ausgeblendet werden, Zeilen 25 bis 37 ausgeblendet sind, Arbeitsblattschutz eingeschaltet ist und Zellen mit nur in den vorgesehenen Eingabebereiche zulässigen Einträge gesperrt sind. Tipp Immobilien: wie die Notiz auf dem Arbeitsblatt impliziert, können aufgeführten Start Preise zu einem Preis geschätzte erreicht, aber tatsächlichen Verkauf Preise mehr realistische, wenn Sie diese abrufen können.

Die Funktion TREND

RGP gibt einer mathematischen Beschreibung der geraden Linie, die am besten bekannte Daten entspricht. TREND findet Punkte dieser liegen entlang dieser Zeile und die in der Kategorie "Unbekannt" liegen. Können die zurückgegebene TREND Zahlen, die eine Trendlinie – einer geraden Linie, die trägt dazu bei der tatsächlichen Daten sinnvoll ist. Sie können mit der TREND aufgeführt, oder intelligente vermutungen über zukünftige Daten basierend auf den Tendenzen bekannte Daten ausgestellt. (Achten Sie darauf. Obwohl Sie TREND verwenden können, die gerade Linie gezeichnet, die die bekannten Daten am besten entspricht, ist nicht TREND Sie zu entnehmen, ob die Zeile einen guten Vorhersage der Zukunft ist. Überprüfung Statistik zurückgegebene RGP können Sie diese Bewertung durchführen-Hilfe.) Die Funktion TREND nimmt die Form = TREND (Y_Werte, X_Werte, Neue_x_Werte Konstante).

Die beiden ersten Argumente darstellen bekannten Werte Ihrer abhängigen und unabhängigen Variablen möchten. Wie RGP ist das Argument Y_Werte aus nur einer einzigen Spalte, eine einzelne Zeile oder eine rechteckige Bereich. Das Argument X_Werte resultiert auch dem RGP beschriebenen Muster aus. Der dritte und das vierte Argument sind optional. Wenn Sie die Matrix Neue_x_Werte, betrachtet die Funktion TREND Neue_x_Werte mit X_Werteidentisch sein. Wenn Sie die Konstante enthalten, muss der Wert für das Argument WAHR oder falsch (oder 1 oder 0). Wenn Konstante TRUE ist, erzwingt TREND b 0 sein.

Um die Trendlinie Datenpunkte zu berechnen, die die bekannten Daten am besten passt, lassen Sie einfach die dritte und das vierte Argument aus dieser Funktion. Die Ergebnisse Matrix werden die gleiche Größe wie der Bereich X_Werte . Abbildung 2 verwendet wir TREND, suchen Sie den Wert für jeden Punkt auf der Regressionsgeraden zurück, die den Datensatz aus dem Beispiel in Abbildung 1 beschreibt. Um diese Werte zu erstellen, wir den Bereich C2:C19 ausgewählt und eingegeben = TREND (B2:B19, A2:A19) als eine Arrayformel mit STRG + UMSCHALT + EINGABETASTE.

Um aus bestehenden Daten aufgeführt wird, müssen Sie einen Bereich für Neue_x_Werteangeben. Werden soll, können Sie beliebig viele oder so wenige Zellen für Neue_x_Werte angeben. Das Ergebnisarray werden die gleiche Größe wie der Bereich Neue_x_Werte . In der Abbildung 3 verwendet TREND bei Bedarf für die Monate 19., 20. und 21. berechnen. Um diese Werte zu erreichen, 19 bis 21 in A21:A23 eingegebene wir, C21:C23 ausgewählt und als eine Matrixformel eingegeben = TREND (B2:B19, A2:A19, A21:A23) , durch Drücken von STRG + UMSCHALT + EINGABETASTE.

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Berechnen von exponentielle regression

Im Gegensatz zu lineare Regression, welche Werte entlang einer geraden Linie gezeichnet hat, werden exponentielle Regression eine Kurve durch die Berechnung des Arrays von Werten, die erforderlich, um es zu zeichnen. Die Formel, die beschreibt, eine Regressionsanalyse exponentiellen Kurve lautet wie folgt aus:

y = b * m1x1 * m2x2 *... * Mnxn

Wenn Sie nur eine unabhängige Variable haben, lautet die Formel wie folgt:

y = b * Mx

Die RKP (Funktion)

Die RKP funktioniert wie RGP, außer Sie zum Analysieren von Daten, die nichtlinear ist verwenden, und es gibt die Koordinaten der einer exponentiellen Kurve anstelle einer geraden Linie. RKP gibt Werte zurück, für jede unabhängige Variable sowie einen Wert für die Konstante b zurück. Diese Funktion nimmt die Form = RKP (Y_Werte, X_Werte, Konstante Stats).

RKP akzeptiert die gleichen Argumente wie die Funktion RGP und gibt eine Matrix Ergebnis auf dieselbe Weise. Wenn Sie das Argument optional Stats true festlegen, gibt die Funktion auch Überprüfung Statistik.

Hinweis : Die Funktionen RGP und RKP Funktionen-Rückgabe nur die y-Achse Koordinaten zur Berechnung von Linien und Kurven verwendet. Der Unterschied zwischen den beiden ist, dass RGP einer geraden Linie Projekte und RKP einer exponentiellen Kurve Projekte. Sie dürfen die entsprechende Funktion, um die Analyse zur hand entsprechen werden. Die Funktion RGP möglicherweise besser geeignet für den Umsatzprognosen und die RKP möglicherweise Anwendungen wie statistische Analysen oder Population Trends besser geeignet.

Die Variation (Funktion)

Wobei die RKP eine mathematische Beschreibung der Regression exponentiellen Kurve, die eine Reihe von bekannten Daten am besten geeignet gibt, findet die Variation Punkte, die auf dieser Kurve liegen. Die Variation wie linearen Gegenstück, TREND, funktioniert und nimmt die Form = Variation (Y_Werte, X_Werte, Neue_x_Werte Konstante).

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Hinweis : Haftungsausschluss für maschinelle Übersetzungen: Dieser Artikel wurde mithilfe eines Computersystems und ohne jegliche Bearbeitung durch Personen übersetzt. Microsoft bietet solche maschinellen Übersetzungen als Hilfestellung für Benutzer ohne Englischkenntnisse an, damit Sie von den Informationen zu Produkten, Diensten und Technologien von Microsoft profitieren können. Da es sich bei diesem Artikel um eine maschinelle Übersetzung handelt, enthält er möglicherweise Fehler in Bezug auf (Fach-)Terminologie, Syntax und/oder Grammatik.

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