РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ
Исходные данные ежемесячных наблюдений числа регистрируемых преступлений и других факторов
Сохраняем заготовку в своем рабочем каталоге
Рассчитаем коэффициенты корреляции между наборами данных
Выбираем строку Корреляция
Входной интервал A 2: G 42 – Столбцы исходных данных Выходной интервал A 44: G 44
Это коэффициенты корреляции для пар столбцов. Подпишем их.
Копируем блок A 1: G 1 в Буфер обмена
Вставляем в блок B 44: H 44
В блок A 45: A 51 – вставим функцию, разворачивающую строку B 44: H 44 в столбец
Входной интервал B 44: H 44
Ввод формулы оканчивается нажатием Ctrl+Shift+Enter
Построим точечную диаграмму для столбцов F и G
Если один столбец данных выступает в роли оси Х, то тип диаграммы должен быть Точечная
Прослеживается слабая линейная зависимость
Два несмежных столбца данных можно выделить при нажатой клавише Ctrl
Строим точечную диаграмму
Добавим линию тренда для выделенного ряда
Это уравнение сглаживающей линии регрессии
Зависимость от нескольких переменных может быть установлена при проведении регрессионного анализа. Предварительно столбцы независимых величин следует расположить рядом путем копирования.
Будем устанавливать связь числа регистрируемых преступлений с уровнем занятости населения и процентом судимых.
Выполняем анализ данных
Выбираем инструмент Регрессия
Входной интервал Y – это число регистрируемых преступлений G 2: G 42 Входной интервал X – это уровень занятости и процент судимых I 2: J 42
Это квадрат коэффициента корреляции теоретических и экспериментальных данных Итоговые данные выведены на новом Листе 4
Прогнозные значения можно рассчитать при помощи коэффициентов ячеек B 17: B 19 Листа 4
Для визуальной проверки согласия гипотезы с экспериментом вычисляем теоретические значения для всех наблюдаемых значений
Построим диаграмму для сравнения теоретических значений с реально наблюдаемыми
Выбираем тип График|Гистограмма
Уменьшаем ширину зазора до 20
При описании некоторых тенденций все же имеется заметное расхождение. Следует привлечь для анализа и другие данные
Выполним регрессионный анализ для всех исходных данных
Входной интервал X – столбцы C 2: F 42
Это коэффициенты регрессии
Вычислим теоретическое значение по новым коэффициентам
Построим диаграмму для сравнения данных
Получилось хорошее согласие прогноза с экспериментом
Проанализируем данные, в которых присутствует явная нелинейная зависимость
Построим точечную диаграмму для визуального анализа
Добавим линию тренда для первого графика
Выберем полиномиальный тип степени 2
Отметим необходимость вывода уравнения графика
Получим эти же коэффициенты в процессе регрессионного анализа
Для получения первого коэффициента заготовим столбец квадратов значений столбца B
Формулу для вычисления коэффициентов введем в ячейки F 2: H 2
Коэффициенты, возвращаемые функцией ЛИНЕЙН() расположены в обратном порядке
В отличие от диаграммы функция ЛИНЕЙН() позволяет учесть влияние нескольких параметров
Этот коэффициент показывает зависимость числа регистрируемых преступлений от уровня раскрываемости
Скачать презентацию РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ Исходные данные ежемесячных наблюдений
Регрессионный_анализ.ppt