كيفية إجراء الانحدار اللوجستي في جداول بيانات google

الانحدار اللوجستي هو طريقة يمكننا استخدامها لتناسب نموذج الانحدار عندما يكون متغير الاستجابة ثنائيًا.

يوضح المثال التالي خطوة بخطوة كيفية إجراء الانحدار اللوجستي في جداول بيانات Google.

الخطوة 1: تثبيت حزمة أدوات تحليل XLMiner

لإجراء الانحدار اللوجستي في جداول بيانات Google، نحتاج أولاً إلى تثبيت حزمة أدوات تحليل XLMiner المجانية.

للقيام بذلك، انقر فوق الوظائف الإضافية > الحصول على الوظائف الإضافية :

بعد ذلك، اكتب XLMiner Analysis ToolPak في شريط البحث وانقر على الأيقونة التي تظهر:

وأخيرا، انقر فوق زر التثبيت الأزرق.

الخطوة الثانية: أدخل البيانات

بعد ذلك، سنقوم بإدخال البيانات التالية في جداول بيانات Google:

سوف نقوم بتركيب نموذج الانحدار اللوجستي الذي يستخدم النقاط ويساعد على التنبؤ بما إذا كان لاعب كرة السلة سيتم تجنيده في الدوري الاميركي للمحترفين (0 = لا، 1 = نعم).

الخطوة 3: تنفيذ الانحدار اللوجستي

لملاءمة نموذج الانحدار اللوجستي، انقر فوق علامة التبويب “الامتدادات “، ثم انقر فوق XL Miner Analysis ToolPak ، ثم انقر فوق “ابدأ” :

في اللوحة التي تظهر على الجانب الأيمن من الشاشة، انقر فوق السهم المنسدل بجوار الانحدار اللوجستي وأدخل المعلومات التالية:

بمجرد النقر فوق “موافق” ، سيتم عرض ملخص نموذج الانحدار اللوجستي:

تشير المعاملات في النتيجة إلى متوسط التغير في احتمالات الصياغة.

على سبيل المثال، ترتبط زيادة بمقدار نقطة واحدة بمتوسط زيادة قدرها 0.212 في احتمالات التجنيد.

تخبرنا العلامة الموجودة على المعاملات ما إذا كان هناك ارتباط إيجابي أو سلبي بين كل متغير متنبئ ومتغير الاستجابة.

على سبيل المثال، نظرًا لأن النقاط لها علامة إيجابية للمعامل، فهذا يعني أن زيادة قيمة النقاط تزيد من فرص تجنيد اللاعب (بافتراض بقاء التمريرات الحاسمة ثابتة).

على العكس من ذلك، نظرًا لأن التمريرات الحاسمة لها إشارة سلبية للمعامل، فهذا يعني أن زيادة قيمة التمريرات الحاسمة تقلل من فرصة تجنيد اللاعب (بافتراض بقاء النقاط ثابتة).

تعطينا القيم p في النتيجة أيضًا فكرة عن مدى فعالية كل متغير متنبئ في التنبؤ باحتمالية صياغته:

• قيمة P للنقاط: 0.02
• القيمة P للتمريرات الحاسمة: 0.35

يمكننا أن نرى أن النقاط تبدو وكأنها متغير تنبؤي ذو دلالة إحصائية حيث أن لها قيمة p أقل من 0.05، ولكن لا يبدو أن النقاط المساعدة ذات دلالة إحصائية لأنها لا تحتوي على قيمة p أقل من 0.05.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ المهام الشائعة الأخرى في جداول بيانات Google:

كيفية إجراء الانحدار متعدد الحدود في جداول بيانات Google
كيفية إجراء الانحدار الخطي في جداول بيانات Google
كيفية حساب R-squared في جداول بيانات Google