Excel: so interpretieren sie die ausgabe der linest-funktion

Sie können die LINEST- Funktion verwenden, um ein Regressionsmodell in Excel anzupassen.

Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:

 LINEST(known_y's, known_x's, const, stats)

Gold:

• bekannte_ys : eine Spalte mit Werten für die Antwortvariable
• known_x’s : eine oder mehrere Wertespalten für die Prädiktorvariablen
• const : TRUE = das Abfangen normal berechnen, FALSE = das Abfangen auf Null erzwingen
• Statistiken : TRUE = zusätzliche Regressionsstatistiken berechnen, FALSE = nur Koeffizienten berechnen

Das folgende Beispiel zeigt, wie die Ausgabe der LINEST- Funktion in der Praxis interpretiert wird.

Beispiel: So interpretieren Sie die LINEST-Ausgabe in Excel

Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz, der eine Prädiktorvariable (x) und eine Antwortvariable (y) enthält:

Wir können die folgende Formel in Zelle D1 eingeben, um eine einfache lineare Regression mit diesem Datensatz durchzuführen:

 =LINEST( A2:A15 , B2:B15 , TRUE, TRUE)

Die Ausgabe der LINEST- Funktion enthält die Koeffizienten des Regressionsmodells sowie mehrere zusätzliche Statistiken:

Der folgende Screenshot enthält eine Erläuterung der einzelnen Werte im Ergebnis:

Aus dem Ergebnis können wir sehen:

• Der Koeffizient für β ₀ beträgt 3,52169 .
• Der Koeffizient für _β1 beträgt 0,693717 .

Mit diesen Werten können wir die Gleichung für dieses einfache Regressionsmodell schreiben:

y = 3,52169 + 0,693717(x)

Wir interpretieren dies so, dass jeder weitere Anstieg der Prädiktorvariablen x um eine Einheit mit einem durchschnittlichen Anstieg der Antwortvariablen y um 0,693717 verbunden ist.

Wir interpretieren den ursprünglichen Begriff so, dass der Durchschnittswert von y 3,52169 beträgt, wenn x Null ist.

Wir können auch sehen:

• Der R-Quadrat-Wert des Modells beträgt 0,888 .

Wir interpretieren dies so, dass die Prädiktorvariable 88,8 % der Variation in der Modellantwortvariablen erklären kann.

Verwandt: Was ist ein guter R-Quadrat-Wert?

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Tutorials bieten zusätzliche Informationen zur Regression in Excel:

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