Excel의 로그 회귀(단계별)

대수 회귀는 처음에는 성장이나 쇠퇴가 급격하게 가속화되다가 시간이 지남에 따라 느려지는 상황을 모델링하는 데 사용되는 회귀 유형입니다.

예를 들어, 다음 그래프는 로그 붕괴의 예를 보여줍니다.

이러한 유형의 상황에서는 예측 변수와 반응 변수 간의 관계가 대수 회귀를 사용하여 잘 모델링될 수 있습니다.

로그 회귀 모델의 방정식은 다음 형식을 취합니다.

y = a + b*ln(x)

금:

• y: 응답 변수
• x: 예측 변수
• a, b: x 와 y 사이의 관계를 설명하는 회귀 계수

다음 단계별 예에서는 Excel에서 로그 회귀를 수행하는 방법을 보여줍니다.

1단계: 데이터 생성

먼저 x 와 y 라는 두 변수에 대한 가짜 데이터를 만들어 보겠습니다.

2단계: 예측 변수의 자연 로그를 취합니다.

다음으로 예측 변수 x 의 자연 로그를 나타내는 새 열을 만들어야 합니다.

3단계: 로그 회귀 모델 피팅

다음으로 로그 회귀 모델을 피팅하겠습니다. 이렇게 하려면 상단 리본에서 데이터 탭을 클릭한 다음 분석 그룹에서 데이터 분석을 클릭합니다.

데이터 분석이 옵션으로 표시되지 않으면 먼저 분석 도구를 로드 해야 합니다.

표시되는 창에서 회귀 를 클릭합니다. 나타나는 새 창에서 다음 정보를 제공하십시오.

확인을 클릭하면 로그 회귀 모델의 출력이 표시됩니다.

모델의 전체 F-값 은 828.18이고 해당 p-값은 매우 낮습니다(3.70174E-13). 이는 모델 전체가 유용함을 나타냅니다.

출력 테이블의 계수를 사용하여 적합한 로그 회귀 방정식이 다음과 같다는 것을 알 수 있습니다.

y = 63.0686 – 20.1987 * ln(x)

이 방정식을 사용하여 예측 변수 x 값을 기반으로 응답 변수 y 를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, x = 12이면 y는 12.87이 될 것이라고 예측합니다.

y = 63.0686 – 20.1987 * ln(12) = 12.87

보너스: 이 온라인 로그 회귀 계산기를 사용하여 주어진 예측 변수와 응답 변수에 대한 로그 회귀 방정식을 자동으로 계산할 수 있습니다.

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