Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz und m\u00f6chten Alter<\/em> und Familienstand<\/em> verwenden, um das Einkommen<\/em> vorherzusagen:<\/span> <\/p>\n Um den Familienstand<\/em> als Pr\u00e4diktorvariable in einem Regressionsmodell zu verwenden, m\u00fcssen wir ihn in eine Dummy-Variable umwandeln.<\/span><\/p>\n Da es sich derzeit um eine kategoriale Variable handelt, die drei verschiedene Werte annehmen kann (\u201eSingle\u201c, \u201eVerheiratet\u201c oder \u201eGeschieden\u201c), m\u00fcssen wir k<\/em> -1 = 3-1 = 2 Dummy-Variablen erstellen.<\/span><\/p>\n Um diese Dummy-Variable zu erstellen, k\u00f6nnen wir \u201eSingle\u201c als Basiswert belassen, da diese am h\u00e4ufigsten vorkommt. So w\u00fcrden wir den Familienstand<\/em> in Dummy-Variablen umwandeln:<\/span> <\/p>\n Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel f\u00fcr die Erstellung von Dummy-Variablen f\u00fcr genau diesen Datensatz in Excel und die anschlie\u00dfende Durchf\u00fchrung einer Regressionsanalyse unter Verwendung dieser Dummy-Variablen als Pr\u00e4diktoren.<\/span><\/p>\n Erstellen wir zun\u00e4chst den Datensatz in Excel:<\/span> <\/p>\n Als n\u00e4chstes k\u00f6nnen wir die Werte aus den Spalten A und B in die Spalten E und F kopieren und dann die Funktion IF()<\/strong> in Excel verwenden, um zwei neue Dummy-Variablen zu definieren: Verheiratet und Geschieden.<\/span> <\/p>\n Hier ist die Formel, die wir in Zelle G2<\/strong> verwendet und in die restlichen Zellen in Spalte G kopiert haben:<\/span><\/p>\n Und hier ist die Formel, die wir in Zelle H2<\/strong> verwendet und in die restlichen Zellen in Spalte H kopiert haben:<\/span><\/p>\n Dann k\u00f6nnen wir diese Dummy-Variablen in einem Regressionsmodell verwenden, um das Einkommen vorherzusagen.<\/span><\/p>\n Um eine mehrfache lineare Regression durchzuf\u00fchren, m\u00fcssen wir im oberen Men\u00fcband auf die Registerkarte \u201eDaten\u201c<\/strong> klicken und dann im Abschnitt \u201eAnalyse<\/strong> \u201c auf \u201eDatenanalyse\u201c klicken<\/strong> :<\/span><\/p>\n Wenn diese Option nicht verf\u00fcgbar ist, m\u00fcssen Sie zuerst Analysis Toolpak<\/a> laden.<\/span><\/p>\n Klicken Sie im angezeigten Fenster auf Regression<\/strong> und dann auf OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n Geben Sie als N\u00e4chstes die folgenden Informationen ein und klicken Sie auf OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n Dies f\u00fchrt zu folgendem Ergebnis:<\/span> <\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir ersehen, dass die angepasste Regressionslinie wie folgt lautet:<\/span><\/p>\n Einkommen = 14.276,12 + 1.471,67*(Alter) + 2.479,75*(verheiratet) \u2013 8.397,40*(geschieden)<\/span><\/p>\n Mit dieser Gleichung k\u00f6nnen wir das gesch\u00e4tzte Einkommen einer Person basierend auf ihrem Alter und Familienstand ermitteln. Beispielsweise h\u00e4tte eine verheiratete Person im Alter von 35 Jahren ein gesch\u00e4tztes Einkommen von 68.264 US-Dollar<\/strong> :<\/span><\/p>\n Einkommen = 14.276,12 + 1.471,67*(35) + 2.479,75*(1) \u2013 8.397,40*(0) = 68.264 $<\/span><\/p>\n So interpretieren Sie die Regressionskoeffizienten in der Tabelle:<\/span><\/p>\n Da beide Dummy-Variablen statistisch nicht signifikant waren, konnten wir den Familienstand<\/em> als Pr\u00e4diktor aus dem Modell entfernen, da er offenbar keinen pr\u00e4diktiven Wert f\u00fcr das Einkommen bietet.<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie eine einfache lineare Regression in Excel durch<\/a> Eine Dummy-Variable ist ein Variablentyp, den wir in der Regressionsanalyse erstellen, damit wir eine kategoriale Variable als numerische Variable darstellen k\u00f6nnen, die einen von zwei Werten annimmt: Null oder Eins. Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz und m\u00f6chten Alter und Familienstand verwenden, um das Einkommen vorherzusagen: Um den Familienstand als Pr\u00e4diktorvariable in einem Regressionsmodell zu […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mannequin4.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mannequin6.png\")
<\/p>\n Schritt 1: Erstellen Sie die Daten<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/facticeexcel1-1.png\")
<\/p>\n Schritt 2: Erstellen Sie die Dummy-Variablen<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"Dummy-Variablen](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/facticeexcel2.png\")
<\/p>\n =<\/span> IF<\/span> (C2 =<\/span> \"Married\", 1, 0)\n<\/strong><\/pre>\n =<\/span> IF<\/span> (C2 =<\/span> \"Divorced\", 1, 0)<\/strong><\/pre>\n Schritt 3: F\u00fchren Sie eine lineare Regression durch<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/deuxsampexcel3.png\")
<\/span><\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/facticeexcel3.png\")
<\/p>\n![\"Regressions-Dummy-Variablen](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/facticeexcel4.png\")
<\/p>\n![\"Regression](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/facticeexcel5.png\")
<\/p>\n\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So berechnen Sie die Restquadratsumme in Excel<\/a>
So f\u00fchren Sie eine Polynomregression in Excel durch<\/a>
So erstellen Sie ein Residuendiagramm in Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"