Excel: linest를 사용하여 다중 선형 회귀를 수행하는 방법

Excel에서 LINEST 함수를 사용하여 다중 선형 회귀 모델을 데이터 집합에 맞출 수 있습니다.

이 함수는 다음 기본 구문을 사용합니다.

 = LINEST ( known_y's, [known_x's], [const], [stats] )

금:

• Known_y’s : 알려진 y 값의 배열
• Known_x’s : 알려진 x 값의 배열
• const : 선택적 인수입니다. TRUE이면 상수 b가 정상적으로 처리됩니다. FALSE인 경우 상수 b는 1로 설정됩니다.
• stats : 선택적 인수입니다. TRUE이면 추가 회귀 통계가 반환됩니다. FALSE인 경우 추가 회귀 통계가 반환되지 않습니다.

다음 단계별 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

1단계: 데이터 입력

먼저 Excel에 다음 데이터 세트를 입력해 보겠습니다.

2단계: LINEST를 사용하여 다중 선형 회귀 모델 적합

예측 변수로 x1 , x2 , x3을 사용하고 응답 변수로 y 를 사용하여 다중 선형 회귀 모델을 적합화한다고 가정합니다.

이를 위해 다중 선형 회귀 모델에 맞게 모든 셀에 다음 수식을 입력할 수 있습니다.

 =LINEST( D2:D14 , A2:C14 )

다음 스크린샷은 실제로 이 수식을 사용하는 방법을 보여줍니다.

결과를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• 절편의 계수는 28.5986 입니다.
• x1의 계수는 0.34271 입니다.
• x2의 계수는 -3.00393 입니다.
• x3의 계수는 0.849687 입니다.

이러한 계수를 사용하여 다음과 같이 적합 회귀 방정식을 작성할 수 있습니다.

y = 28.5986 + 0.34271(x1) – 3.00393(x2) + 0.849687(x3)

3단계(선택 사항): 추가 회귀 통계 보기

또한 LINEST 함수의 stats 인수 값을 TRUE 로 설정하여 적합 회귀 방정식에 대한 추가 회귀 통계를 표시할 수도 있습니다.

적합 회귀 방정식은 여전히 동일합니다.

y = 28.5986 + 0.34271(x1) – 3.00393(x2) + 0.849687(x3)

결과의 다른 값을 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• x3의 표준 오류는 0.453295 입니다.
• x2의 표준 오류는 1.626423 입니다.
• x1의 표준 오류는 1.327566 입니다.
• 절편의 표준 오류는 13.20088 입니다.
• 모델의 R ² 는 .838007 입니다.
• y의 잔차 표준 오차는 3.707539 입니다.
• 전체 F 통계량은 15.51925 입니다.
• 자유도는 9 입니다.
• 회귀 제곱합은 639.9797 입니다.
• 잔차 제곱합은 123.7126 입니다.

일반적으로 이러한 추가 통계에서 가장 관심 있는 측도는 예측 변수로 설명할 수 있는 반응 변수의 분산 비율을 나타내는 R ² 값입니다.

^R2 의 값은 0에서 1까지 다양합니다.

이 특정 모델의 R ² 는 0.838 이므로 예측 변수가 응답 변수 y의 값을 잘 예측하고 있음을 알 수 있습니다.

관련 항목: 좋은 R 제곱 값이란 무엇입니까?

추가 리소스

다음 자습서에서는 Excel에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Excel에서 LOGEST 함수를 사용하는 방법
Excel에서 비선형 회귀를 수행하는 방법
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