एक्सेल: linest फ़ंक्शन के आउटपुट की व्याख्या कैसे करें

आप एक्सेल में रिग्रेशन मॉडल को फिट करने के लिए LINEST फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।

यह फ़ंक्शन निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग करता है:

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

सोना:

• Known_y’s : प्रतिक्रिया चर के लिए मानों का एक स्तंभ
• ज्ञात_x : भविष्यवक्ता चर के लिए मानों का एक या अधिक कॉलम
• स्थिरांक : सत्य = सामान्य रूप से अवरोधन की गणना करें, गलत = अवरोधन को शून्य पर मजबूर करें
• आँकड़े : सत्य = अतिरिक्त प्रतिगमन आँकड़ों की गणना करें, गलत = केवल गुणांक की गणना करें

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में LINEST फ़ंक्शन के आउटपुट की व्याख्या कैसे करें।

उदाहरण: एक्सेल में LINEST आउटपुट की व्याख्या कैसे करें

मान लीजिए कि हमारे पास निम्नलिखित डेटा सेट है जिसमें एक भविष्यवक्ता चर (x) और एक प्रतिक्रिया चर (y) शामिल है:

हम इस डेटा सेट के साथ एक सरल रैखिक प्रतिगमन करने के लिए सेल D1 में निम्नलिखित सूत्र टाइप कर सकते हैं:

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

LINEST फ़ंक्शन के आउटपुट में प्रतिगमन मॉडल गुणांक के साथ-साथ कई अतिरिक्त आँकड़े शामिल हैं:

निम्नलिखित स्क्रीनशॉट परिणाम में प्रत्येक मान का स्पष्टीकरण प्रदान करता है:

परिणाम से हम देख सकते हैं:

• β ₀ का गुणांक 3.52169 है।
• _β1 का गुणांक 0.693717 है।

इन मानों का उपयोग करके, हम इस सरल प्रतिगमन मॉडल के लिए समीकरण लिख सकते हैं:

y = 3.52169 + 0.693717(x)

हम इसका मतलब यह निकालते हैं कि भविष्यवक्ता चर x में प्रत्येक अतिरिक्त एक-इकाई वृद्धि प्रतिक्रिया चर y में 0.693717 की औसत वृद्धि के साथ जुड़ी हुई है।

हम मूल शब्द की व्याख्या इस तरह करते हैं कि जब x शून्य है, तो y का औसत मान 3.52169 है।

हम यह भी देख सकते हैं:

• मॉडल का आर-वर्ग मान 0.888 है।

हम इसका अर्थ यह निकालते हैं कि भविष्यवक्ता चर मॉडल प्रतिक्रिया चर में 88.8% भिन्नता को समझाने में सक्षम है।

संबंधित: एक अच्छा आर-वर्ग मान क्या है?

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल एक्सेल में रिग्रेशन के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्रदान करते हैं:

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