Come eseguire la regressione logistica in fogli google

La regressione logistica è un metodo che possiamo utilizzare per adattare un modello di regressione quando la variabile di risposta è binaria.

Il seguente esempio passo passo mostra come eseguire la regressione logistica in Fogli Google.

Passaggio 1: installare XLMiner Analysis ToolPak

Per eseguire la regressione logistica in Fogli Google, dobbiamo prima installare il XLMiner Analysis Toolpak gratuito.

Per fare ciò, fai clic su Componenti aggiuntivi > Ottieni componenti aggiuntivi :

Successivamente, digita XLMiner Analysis ToolPak nella barra di ricerca e fai clic sull’icona che appare:

Infine, fai clic sul pulsante blu Installa .

Passaggio 2: inserisci i dati

Successivamente, inseriremo i seguenti dati in Fogli Google:

Adatteremo un modello di regressione logistica che utilizza i punti e aiuta a prevedere se un giocatore di basket verrà arruolato nella NBA (0 = No, 1 = Sì).

Passaggio 3: eseguire la regressione logistica

Per adattare il modello di regressione logistica, fare clic sulla scheda Estensioni , quindi su XL Miner Analysis ToolPak , quindi su Start :

Nel pannello visualizzato sul lato destro dello schermo, fai clic sulla freccia a discesa accanto a Regressione logistica e inserisci le seguenti informazioni:

Dopo aver fatto clic su OK , verrà visualizzato il riepilogo del modello di regressione logistica:

I coefficienti nel risultato indicano la variazione media logaritmica delle probabilità di essere scelto.

Ad esempio, un aumento di un punto è associato a un aumento medio di 0,212 nella probabilità di essere scelto.

Il segno sui coefficienti ci dice se esiste un positivo o un negativo associato tra ciascuna variabile predittore e la variabile di risposta.

Ad esempio, poiché i punti hanno un segno positivo per il coefficiente, ciò significa che aumentando il valore dei punti aumentano le possibilità che un giocatore venga scelto (assumendo che gli assist rimangano costanti).

Al contrario, poiché gli assist hanno un segno negativo per il coefficiente, ciò significa che aumentando il valore degli assist diminuisce la possibilità che un giocatore venga scelto (assumendo che i punti rimangano costanti).

I valori p nel risultato ci danno anche un’idea di quanto sia efficace ciascuna variabile predittiva nel prevedere la probabilità di essere arruolati:

• Valore P per punti: 0,02
• Valore P per gli assist: 0,35

Possiamo vedere che i punti sembrano essere una variabile predittiva statisticamente significativa poiché hanno un valore p inferiore a 0,05, ma gli assist non sembrano essere statisticamente significativi poiché non hanno un valore p inferiore a 0,05.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attività comuni in Fogli Google:

Come eseguire la regressione polinomiale in Fogli Google
Come eseguire la regressione lineare in Fogli Google
Come calcolare R quadrato in Fogli Google