{"id":761,"date":"2023-07-28T20:25:05","date_gmt":"2023-07-28T20:25:05","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/polynomregression-excel\/"},"modified":"2023-07-28T20:25:05","modified_gmt":"2023-07-28T20:25:05","slug":"polynomregression-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/polynomregression-excel\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine polynomregression in excel durch"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Die Regressionsanalyse wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer oder mehreren erkl\u00e4renden Variablen und einer Antwortvariablen<\/a> zu quantifizieren.<\/span><\/p>\n

Die gebr\u00e4uchlichste Art der Regressionsanalyse ist dieeinfache lineare Regression<\/a> , die verwendet wird, wenn eine erkl\u00e4rende Variable und eine Antwortvariable in einer linearen Beziehung stehen.<\/span> <\/p>\n

\"Lineare<\/p>\n

Manchmal ist die Beziehung zwischen einer erkl\u00e4renden Variablen und einer Antwortvariablen jedoch nicht linear.<\/span> <\/p>\n

\"Beispiel<\/p>\n

\"Beispiel<\/p>\n

In diesen F\u00e4llen ist es sinnvoll, eine polynomielle Regression<\/strong> zu verwenden, die die nichtlineare Beziehung zwischen Variablen ber\u00fccksichtigen kann.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine Polynomregression in Excel durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Polynomregression in Excel<\/strong><\/span><\/h3>\n

Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz in Excel:<\/span> <\/p>\n

\"Beispieldatensatz<\/p>\n

F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um eine polynomiale Regressionsgleichung an diesen Datensatz anzupassen:<\/span><\/p>\n

Schritt 1: Erstellen Sie ein Streudiagramm.<\/strong><\/span><\/p>\n

Zuerst m\u00fcssen wir ein Streudiagramm erstellen. Gehen Sie auf der Registerkarte<\/strong> \u201eEinf\u00fcgen\u201c<\/strong> zur Gruppe \u201eDiagramme\u201c und klicken Sie auf den ersten Diagrammtyp in \u201eStreuung\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n

\"Streudiagramm<\/p>\n

Es erscheint automatisch eine Punktwolke:<\/span> <\/p>\n

\"Kubische<\/p>\n

Schritt 2: F\u00fcgen Sie eine Trendlinie hinzu.<\/strong><\/span><\/p>\n

Als n\u00e4chstes m\u00fcssen wir dem Streudiagramm eine Trendlinie hinzuf\u00fcgen. Klicken Sie dazu auf einen der einzelnen Punkte in der Punktwolke. Klicken Sie anschlie\u00dfend mit der rechten Maustaste und w\u00e4hlen Sie Trendlinie hinzuf\u00fcgen\u2026<\/strong><\/span> <\/p>\n

\"Trendlinie<\/p>\n

Es erscheint ein neues Fenster mit der Option zur Angabe einer Trendlinie. W\u00e4hlen Sie \u201ePolynomial\u201c<\/strong> und w\u00e4hlen Sie die Zahl aus, die Sie f\u00fcr \u201eOrder\u201c<\/strong> verwenden m\u00f6chten. Wir verwenden 3. Als N\u00e4chstes aktivieren Sie das Kontrollk\u00e4stchen unten mit der Aufschrift \u201eGleichung im Diagramm anzeigen\u201c<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"Polynom-Trendlinie<\/p>\n

Im Streudiagramm erscheint automatisch eine Trendlinie mit einer polynomialen Regressionsgleichung:<\/span> <\/p>\n

\"Polynomielle<\/p>\n

Schritt 3: Interpretieren Sie die Regressionsgleichung.<\/strong><\/span><\/p>\n

F\u00fcr dieses spezielle Beispiel lautet unsere angepasste polynomiale Regressionsgleichung:<\/span><\/p>\n

y = -0,1265x 3<\/sup> + 2,6482x 2<\/sup> \u2013 14,238x + 37,213<\/span><\/p>\n

Diese Gleichung kann verwendet werden, um den erwarteten Wert der Antwortvariablen bei gegebenem Wert der erkl\u00e4renden Variablen zu ermitteln. Angenommen, x = 4. Der erwartete Wert f\u00fcr die Antwortvariable y w\u00e4re:<\/span><\/p>\n

y = -0,1265(4) 3<\/sup> + 2,6482(4) 2<\/sup> \u2013 14,238(4) + 37,213 = 14,5362<\/strong> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die Regressionsanalyse wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer oder mehreren erkl\u00e4renden Variablen und einer Antwortvariablen zu quantifizieren. Die gebr\u00e4uchlichste Art der Regressionsanalyse ist dieeinfache lineare Regression , die verwendet wird, wenn eine erkl\u00e4rende Variable und eine Antwortvariable in einer linearen Beziehung stehen. 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