Ad esempio, supponiamo di avere il seguente set di dati e di voler utilizzare l’et\u00e0<\/em> e lo stato civile<\/em> per prevedere il reddito<\/em> :<\/span> <\/p>\n Per utilizzare lo stato civile<\/em> come variabile predittiva in un modello di regressione, dobbiamo convertirlo in una variabile fittizia.<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 attualmente si tratta di una variabile categoriale che pu\u00f2 assumere tre valori diversi (“Single”, “Sposato” o “Divorziato”), dobbiamo creare k<\/em> -1 = 3-1 = 2 variabili dummy.<\/span><\/p>\n Per creare questa variabile fittizia, possiamo lasciare “Single” come valore base poich\u00e9 appare pi\u00f9 spesso. Ecco come convertiremo lo stato civile<\/em> in variabili fittizie:<\/span> <\/p>\n Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come creare variabili fittizie per questo esatto set di dati in Excel e quindi eseguire l’analisi di regressione utilizzando queste variabili fittizie come predittori.<\/span><\/p>\n Innanzitutto, creiamo il set di dati in Excel:<\/span> <\/p>\n Successivamente, possiamo copiare i valori dalle colonne A e B nelle colonne E ed F, quindi utilizzare la funzione IF()<\/strong> in Excel per definire due nuove variabili fittizie: Sposato e Divorziato.<\/span> <\/p>\n Ecco la formula che abbiamo utilizzato nella cella G2<\/strong> , che abbiamo copiato nel resto delle celle nella colonna G:<\/span><\/p>\n Ed ecco la formula che abbiamo usato nella cella H2<\/strong> , che abbiamo copiato nel resto delle celle nella colonna H:<\/span><\/p>\n Quindi possiamo utilizzare queste variabili fittizie in un modello di regressione per prevedere il reddito.<\/span><\/p>\n Per eseguire una regressione lineare multipla, dobbiamo fare clic sulla scheda Dati<\/strong> lungo la barra multifunzione superiore, quindi fare clic su Analisi dati<\/strong> nella sezione Analisi<\/strong> :<\/span><\/p>\n Se questa opzione non \u00e8 disponibile, \u00e8 necessario prima caricare Analysis Toolpak<\/a> .<\/span><\/p>\n Nella finestra visualizzata, fare clic su Regressione<\/strong> , quindi su OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n Successivamente, inserisci le seguenti informazioni e fai clic su OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n Ci\u00f2 produce il seguente risultato:<\/span> <\/p>\n Dal risultato, possiamo vedere che la retta di regressione adattata \u00e8:<\/span><\/p>\n Reddito = 14.276,12 + 1.471,67*(et\u00e0) + 2.479,75*(sposato) \u2013 8.397,40*(divorziato)<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare questa equazione per trovare il reddito stimato di un individuo in base all’et\u00e0 e allo stato civile. Ad esempio, una persona di 35 anni sposata avrebbe un reddito stimato di $ 68.264<\/strong> :<\/span><\/p>\n Reddito = 14.276,12 + 1.471,67*(35) + 2.479,75*(1) \u2013 8.397,40*(0) = $ 68.264<\/span><\/p>\n Ecco come interpretare i coefficienti di regressione nella tabella:<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 entrambe le variabili dummy non erano statisticamente significative, potremmo rimuovere lo stato civile<\/em> come predittore dal modello, poich\u00e9 non sembra aggiungere valore predittivo al reddito.<\/span><\/p>\n Come eseguire una regressione lineare semplice in Excel<\/a> Una variabile fittizia \u00e8 un tipo di variabile che creiamo nell’analisi di regressione in modo da poter rappresentare una variabile categoriale come variabile numerica che assume uno dei due valori: zero o uno. Ad esempio, supponiamo di avere il seguente set di dati e di voler utilizzare l’et\u00e0 e lo stato civile per prevedere il […]<\/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![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mannequin4.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mannequin6.png\")
<\/p>\n Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/facticeexcel1-1.png\")
<\/p>\n Passaggio 2: crea le variabili fittizie<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"Variabili](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/facticeexcel2.png\")
<\/p>\n =<\/span> IF<\/span> (C2 =<\/span> \"Married\", 1, 0)\n<\/strong><\/pre>\n =<\/span> IF<\/span> (C2 =<\/span> \"Divorced\", 1, 0)<\/strong><\/pre>\n Passaggio 3: eseguire la regressione lineare<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/deuxsampexcel3.png\")
<\/span><\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/facticeexcel3.png\")
<\/p>\n![\"Variabili](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/facticeexcel4.png\")
<\/p>\n![\"Regressione](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/facticeexcel5.png\")
<\/p>\n\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come calcolare la somma residua dei quadrati in Excel<\/a>
Come eseguire la regressione polinomiale in Excel<\/a>
Come creare un grafico residuo in Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"