Gl\u00fccklicherweise ist es ganz einfach und das folgende Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiel zeigt, wie es geht.<\/span><\/p>\n Erstellen wir zun\u00e4chst einen gef\u00e4lschten Datensatz, mit dem wir in Excel arbeiten k\u00f6nnen:<\/span> <\/p>\n Als N\u00e4chstes passen wir ein multiples lineares Regressionsmodell an, wobei wir x1 und x2 als Pr\u00e4diktorvariablen und y als Antwortvariable verwenden.<\/span><\/p>\n Dazu k\u00f6nnen wir die Funktion LINEST(y_values, x_values)<\/strong> wie folgt verwenden:<\/span> <\/p>\n Sobald wir auf Enter klicken, werden die Regressionskoeffizienten angezeigt:<\/span> <\/p>\n Das angepasste multiple lineare Regressionsmodell lautet:<\/span><\/p>\n y = 17,1159 + 1,0183(x1) + 0,3963(x2)<\/span><\/p>\n Nehmen wir nun an, wir m\u00f6chten dieses Regressionsmodell verwenden, um den Wert einer neuen Beobachtung vorherzusagen, die die folgenden Werte f\u00fcr die Pr\u00e4diktorvariablen aufweist:<\/span><\/p>\n Dazu k\u00f6nnen wir die folgende Formel in Excel verwenden:<\/span> <\/p>\n Unter Verwendung dieser Werte f\u00fcr die Pr\u00e4diktorvariablen sagt das multiple lineare Regressionsmodell voraus, dass der Wert von y 29,22561<\/strong> sein wird.<\/span><\/p>\n Wenn wir das multiple lineare Regressionsmodell verwenden m\u00f6chten, um den Antwortwert f\u00fcr mehrere neue Beobachtungen vorherzusagen, k\u00f6nnen wir einfach absolute Zellbez\u00fcge zu den Regressionskoeffizienten herstellen:<\/span> <\/p>\n So f\u00fchren Sie eine einfache lineare Regression in Excel durch<\/a> H\u00e4ufig m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise ein in Excel erstelltes multiples lineares Regressionsmodell verwenden, um den Antwortwert einer neuen Beobachtung oder eines neuen Datenpunkts vorherzusagen. Gl\u00fccklicherweise ist es ganz einfach und das folgende Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiel zeigt, wie es geht. Schritt 1: Erstellen Sie die Daten Erstellen wir zun\u00e4chst einen gef\u00e4lschten Datensatz, mit dem wir in Excel arbeiten k\u00f6nnen: […]<\/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 Schritt 1: Erstellen Sie die Daten<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n Schritt 2: Passen Sie ein multiples lineares Regressionsmodell an<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n Schritt 3: Verwenden Sie das Modell, um einen neuen Wert vorherzusagen<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
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<\/p>\n Schritt 4: Verwenden Sie das Modell, um mehrere neue Werte vorherzusagen<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregressionforecastexcel5.png\")
<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So f\u00fchren Sie eine multiple lineare Regression in Excel durch<\/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":"