Čo je vzorec viacnásobnej regresie?
Pri analýze vzťahu medzi závislými a viacerými nezávislými premennými sa používa vzorec s viacnásobnou regresiou a vzorec je predstavovaný rovnicou Y sa rovná plus bX1 plus cX2 plus dX3 plus E, kde Y je závislá premenná, X1, X2, X3 sú nezávislé premenné , a je intercept, b, c, d sú svahy a E je zostatková hodnota.
y = mx1 + mx2 + mx3 + b
Kde,
- Y = závislá premenná regresie
- M = sklon regresie
- X1 = prvá nezávislá premenná regresie
- X2 = druhá nezávislá premenná regresie
- X3 = tretia nezávislá premenná regresie
- B = konštantná
Vysvetlenie vzorca regresnej analýzy
Viaceré regresie sú metódou na predikciu závislej premennej pomocou dvoch alebo viacerých nezávislých premenných. Pri vykonávaní tejto analýzy je hlavným účelom výskumníka zistiť vzťah medzi závislou premennou a nezávislými premennými. Na predikciu závislej premennej sa volí viac nezávislých premenných, ktoré môžu pomôcť pri predikcii závislej premennej. Používa sa, keď lineárna regresia nie je schopná splniť účel. Regresná analýza pomáha v procese overovania, či sú predikčné premenné dosť dobré na to, aby pomohli pri predpovedaní závislej premennej.
Príklady
Tu si môžete stiahnuť túto šablónu programu Excel s viacnásobnou regresiou - šablóna programu Excel s viacnásobnou regresiouPríklad č
Pokúsme sa porozumieť pojmu analýza viacerých regresií pomocou príkladu. Pokúsme sa zistiť, aký je vzťah medzi vzdialenosťou, ktorú prejde vodič UBER, a vekom vodiča a počtom rokov praxe vodiča.
Pre výpočet viacnásobnej regresie choďte na kartu Data v programe Excel a potom vyberte možnosť analýzy údajov. Pre ďalší postup a výpočet sa odkazuje na uvedený článok tu - Analysis ToolPak v programe Excel
Regresný vzorec pre vyššie uvedený príklad bude
- y = MX + MX + b
- y = 604,17 * -3,18 + 604,17 * -4,06 + 0
- y = -4377
V tomto konkrétnom príklade uvidíme, ktorá premenná je závislou premennou a ktorá premenná je nezávislou premennou. Závislou premennou v tejto regresnej rovnici je vzdialenosť prekonaná vodičom UBER a nezávislými premennými sú vek vodiča a počet skúseností, ktoré má s riadením.
Príklad č
Pokúsme sa porozumieť pojmu analýza viacerých regresií pomocou iného príkladu. Pokúsme sa zistiť, aký je vzťah medzi GPA triedy študentov a počtom hodín štúdia a výškou študentov.
Pre výpočet prejdite na kartu Údaje v programe Excel a potom vyberte možnosť analýzy údajov.
Regresná rovnica pre vyššie uvedený príklad bude
y = MX + MX + b
y = 1,08 * .03 + 1,08 * - .002 + 0
y = 0,025
V tomto konkrétnom príklade uvidíme, ktorá premenná je závislou premennou a ktorá premenná je nezávislou premennou. Závislou premennou v tejto regresii je GPA a nezávislými premennými sú študijné hodiny a výška študentov.
Príklad č
Pokúsme sa porozumieť pojmu analýza viacerých regresií pomocou iného príkladu. Pokúsme sa zistiť, aký je vzťah medzi platom skupiny zamestnancov v organizácii a počtom rokov praxe a vekom zamestnancov.
Pre výpočet prejdite na kartu Údaje v programe Excel a potom vyberte možnosť analýzy údajov.
Regresná rovnica pre vyššie uvedený príklad bude
- y = MX + MX + b
- y = 41308 * .- 71 + 41308 * -824 + 0
- y = -37019
V tomto konkrétnom príklade uvidíme, ktorá premenná je závislou premennou a ktorá premenná je nezávislou premennou. Závislou premennou v tejto regresnej rovnici je plat a nezávislými premennými sú skúsenosť a vek zamestnancov.
Relevantnosť a použitie
Viacnásobná regresia je veľmi užitočná štatistická metóda. Vo svete financií hrá regresia veľmi dôležitú úlohu. Veľa predpovedí sa vykonáva pomocou regresnej analýzy. Napríklad predaj určitého segmentu možno vopred predvídať pomocou makroekonomických ukazovateľov, ktoré s týmto segmentom majú veľmi dobrú koreláciu.