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선형 회귀 분석은 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 그래프로 나타낸 데이터 플롯입니다. . 일반적으로 관계의 강도와 결과 분산을 시각적으로 표시하는 데 사용됩니다. 이 분석의 목적은 독립 변수와의 가변성을 기반으로 종속 변수의 동작을 설명하고 설명하는 것입니다.

간단한 예로, 우리는 먹은 아이스크림과 비만의 양 사이의 관계의 강도를 테스트하고 싶었습니다. 우리는 독립 변수, 즉 아이스크림의 양을 받아 종속 변수 인 비만과 연관시켜 관계가 있는지 알아 봅니다. 회귀 분석이이 관계의 그래픽 표시 인 경우, 데이터의 변동성이 낮을수록 관계가 강해지고 회귀선이 더 좁아집니다.

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중요한 고려 사항 :

회귀 분석을 진행하기 위해 반드시 있어야하는 데이터 세트에 대한 몇 가지 중요한 가정이 있습니다.

1. 변수는 진정으로 독립적이어야합니다 (카이 제곱 검정을 사용).
2. 데이터에 서로 다른 오류 분산이 없어야합니다 (이를 이복 스 분산 (heteroskedasticity)이라고 함).
3. 각 변수의 오차항은 상관 관계가 없어야합니다. 그렇지 않으면 변수가 연속적으로 상관된다는 의미입니다.

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세 가지가 복잡해지면 잘됩니다. 그러나 사실이 아닌 모든 고려 사항 중 하나의 영향은 편향된 추정입니다. 근본적으로, 당신은 당신이 측정하고자하는 관계를 잘못 이해하고있을 것입니다.

Excel에서 회귀 출력

Excel에서 회귀 분석을 실행하는 첫 번째 단계는 무료 Excel 플러그인 데이터 분석 도구가 설치되었는지 다시 확인하는 것입니다. 이 플러그인을 사용하면 다양한 통계를 매우 쉽게 계산할 수 있습니다. 선형 회귀선을 도표화하는 것은 필요하지 않지만 통계 표를 더 간단하게 만듭니다.

데이터 분석 툴팩을 사용하여 회귀 출력을 생성하는 것은 단지 몇 번의 클릭만으로 가능합니다. 독립 변수는 X 범위에 있다는 것을 기억하십시오.

S & P 500의 수익률을 감안할 때 비자 주식 수익의 강도와 관계를 예측할 수 있는지 알고 싶다고 가정 해보십시오.

데이터 탭 -> 데이터 분석으로 이동하여 결과를 실행합니다.

[테이블이 작아 보이면 이미지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 새 탭에서 고해상도로 표시]

결과 해석 > 우리의 R-squared 기사에서 나온 것과 같은 데이터를 사용하여 다음 표를 얻습니다.

Excel에서 회귀 차트

데이터를 강조 표시하고 분산 형으로 차트를 작성하여 Excel에서 회귀 분석 할 수 있습니다 음모. 일부 서식을 적용하면 위의 표와 같이 자세한 내용을 제공하지 않지만 시각적 결과는 관계의 강도를 요약합니다.