{"id":3550,"date":"2023-07-16T21:28:21","date_gmt":"2023-07-16T21:28:21","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/excel-lineare-multiple-regression\/"},"modified":"2023-07-16T21:28:21","modified_gmt":"2023-07-16T21:28:21","slug":"excel-lineare-multiple-regression","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/excel-lineare-multiple-regression\/","title":{"rendered":"Excel: so verwenden sie linest zur durchf\u00fchrung einer multiplen linearen regression"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die <b>LINEST-<\/b> Funktion in Excel verwenden, um ein <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/multiple-lineare-regression\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">multiples lineares Regressionsmodell<\/a> an einen Datensatz anzupassen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 17px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span class=\" default-formula-text-color\" dir=\"auto\">=<\/span> <span class=\" default-formula-text-color\" dir=\"auto\">LINEST<\/span> <span class=\" default-formula-text-color\" dir=\"auto\">(<\/span> <span dir=\"auto\">known_y's, [known_x's], [const], [stats]<\/span> <span class=\" default-formula-text-color\" dir=\"auto\">)<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>bekannte_y\u2019s<\/strong> : ein Array bekannter y-Werte<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>known_x\u2019s<\/strong> : ein Array bekannter x-Werte<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>const<\/strong> : Optionales Argument. Wenn TRUE, wird Konstante b normal verarbeitet. Bei FALSE wird die Konstante b auf 1 gesetzt.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Statistiken<\/strong> : Optionales Argument. Bei TRUE werden zus\u00e4tzliche Regressionsstatistiken zur\u00fcckgegeben. Bei FALSE werden keine zus\u00e4tzlichen Regressionsstatistiken zur\u00fcckgegeben.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Geben Sie die Daten ein<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Geben wir zun\u00e4chst den folgenden Datensatz in Excel ein:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-29415 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lignestmult1.jpg\" alt=\"\" width=\"472\" height=\"459\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Verwenden Sie LINEST, um ein multiples lineares Regressionsmodell anzupassen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir m\u00f6chten ein multiples lineares Regressionsmodell anpassen, indem wir <strong>x1<\/strong> , <strong>x2<\/strong> und <strong>x3<\/strong> als Pr\u00e4diktorvariablen und <strong>y<\/strong> als Antwortvariable verwenden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dazu k\u00f6nnen wir die folgende Formel in eine beliebige Zelle eingeben, um sie an dieses multiple lineare Regressionsmodell anzupassen<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 17px;\"> <strong>=LINEST( <span style=\"color: #3366ff;\">D2:D14<\/span> , <span style=\"color: #ff0000;\">A2:C14<\/span> )<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Screenshot zeigt, wie diese Formel in der Praxis angewendet wird:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-29416\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lignestmult2.jpg\" alt=\"Multiple lineare Regression Excel LINEST\" width=\"644\" height=\"502\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Koeffizient des Achsenabschnitts betr\u00e4gt <strong>28,5986<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Koeffizient f\u00fcr x1 betr\u00e4gt <strong>0,34271<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Koeffizient f\u00fcr x2 betr\u00e4gt <strong>-3,00393<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Koeffizient f\u00fcr x3 betr\u00e4gt <strong>0,849687<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit diesen Koeffizienten k\u00f6nnen wir die angepasste Regressionsgleichung wie folgt schreiben:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>y = 28,5986 + 0,34271(x1) \u2013 3,00393(x2) + 0,849687(x3)<\/strong><\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3 (optional): Sehen Sie sich zus\u00e4tzliche Regressionsstatistiken an<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen auch den Wert des <strong>Stats-<\/strong> Arguments in der <b>LINEST-<\/b> Funktion auf <strong>TRUE<\/strong> setzen, um zus\u00e4tzliche Regressionsstatistiken f\u00fcr die angepasste Regressionsgleichung anzuzeigen:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-29417 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lignestmult3.jpg\" alt=\"\" width=\"664\" height=\"457\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die angepasste Regressionsgleichung ist immer noch dieselbe:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>y = 28,5986 + 0,34271(x1) \u2013 3,00393(x2) + 0,849687(x3)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie die anderen Werte des Ergebnisses:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Standardfehler f\u00fcr x3 betr\u00e4gt <strong>0,453295<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Standardfehler f\u00fcr x2 betr\u00e4gt <strong>1,626423<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Standardfehler f\u00fcr x1 betr\u00e4gt <strong>1,327566<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Standardfehler f\u00fcr den Abschnitt betr\u00e4gt <strong>13,20088<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der R <sup>2<\/sup> des Modells betr\u00e4gt <strong>.838007<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der verbleibende Standardfehler f\u00fcr y betr\u00e4gt <strong>3,707539<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Gesamt-F-Statistik betr\u00e4gt <strong>15,51925<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Freiheitsgrade betragen <strong>9<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Regressionsquadratsumme betr\u00e4gt <strong>639,9797<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die verbleibende Quadratsumme betr\u00e4gt <strong>123,7126<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Im Allgemeinen ist das Ma\u00df von gr\u00f6\u00dftem Interesse in diesen zus\u00e4tzlichen Statistiken der R <sup>2<\/sup> -Wert, der den Anteil der Varianz in der Antwortvariablen darstellt, der durch die Pr\u00e4diktorvariable erkl\u00e4rt werden kann.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Wert von R <sup>2<\/sup> kann zwischen 0 und 1 variieren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da das R <sup>2<\/sup> dieses speziellen Modells <strong>0,838<\/strong> betr\u00e4gt, zeigt uns dies, dass die Pr\u00e4diktorvariablen den Wert der Antwortvariablen y gut vorhersagen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwandt:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/guter-r-quadrat-wert\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was ist ein guter R-Quadrat-Wert?<\/a><\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Excel ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logest-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So verwenden Sie die LOGEST-Funktion in Excel<\/a><br \/> So f\u00fchren Sie eine nichtlineare Regression in Excel durch<br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/kubische-regression-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie eine kubische Regression in Excel durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die LINEST- Funktion in Excel verwenden, um ein multiples lineares Regressionsmodell an einen Datensatz anzupassen. Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax: = LINEST ( known_y&#8217;s, [known_x&#8217;s], [const], [stats] ) Gold: bekannte_y\u2019s : ein Array bekannter y-Werte known_x\u2019s : ein Array bekannter x-Werte const : Optionales Argument. 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