Za\u0142\u00f3\u017cmy na przyk\u0142ad, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105cy zestaw danych i chcemy wykorzysta\u0107 wiek<\/em> i stan cywilny<\/em> do przewidywania dochod\u00f3w<\/em> :<\/span> <\/p>\n Aby wykorzysta\u0107 stan cywilny<\/em> jako zmienn\u0105 predykcyjn\u0105 w modelu regresji, musimy przekszta\u0142ci\u0107 go w zmienn\u0105 fikcyjn\u0105.<\/span><\/p>\n Poniewa\u017c jest to obecnie zmienna kategoryczna, kt\u00f3ra mo\u017ce przyjmowa\u0107 trzy r\u00f3\u017cne warto\u015bci (\u201eSingiel\u201d, \u201e\u017bonaty\u201d lub \u201eRozwiedziony\u201d), musimy utworzy\u0107 k<\/em> -1 = 3-1 = 2 zmienne fikcyjne.<\/span><\/p>\n Aby utworzy\u0107 t\u0119 fikcyjn\u0105 zmienn\u0105, mo\u017cemy pozostawi\u0107 \u201eSingle\u201d jako warto\u015b\u0107 bazow\u0105, poniewa\u017c pojawia si\u0119 ona najcz\u0119\u015bciej. Oto jak zamieniliby\u015bmy stan cywilny<\/em> na zmienne fikcyjne:<\/span> <\/p>\n W tym samouczku przedstawiono krok po kroku spos\u00f3b tworzenia zmiennych fikcyjnych dla dok\u0142adnie tego zestawu danych w programie Excel, a nast\u0119pnie przeprowadzania analizy regresji przy u\u017cyciu tych zmiennych fikcyjnych jako predyktor\u00f3w.<\/span><\/p>\n Najpierw utw\u00f3rzmy zbi\u00f3r danych w Excelu:<\/span> <\/p>\n Nast\u0119pnie mo\u017cemy skopiowa\u0107 warto\u015bci z kolumn A i B do kolumn E i F, a nast\u0119pnie za pomoc\u0105 funkcji JE\u017bELI()<\/strong> w Excelu zdefiniowa\u0107 dwie nowe zmienne fikcyjne: \u017bonaty i Rozwiedziony.<\/span> <\/p>\n Oto formu\u0142a, kt\u00f3rej u\u017cyli\u015bmy w kom\u00f3rce G2<\/strong> i kt\u00f3r\u0105 skopiowali\u015bmy do pozosta\u0142ych kom\u00f3rek w kolumnie G:<\/span><\/p>\n A oto formu\u0142a, kt\u00f3rej u\u017cyli\u015bmy w kom\u00f3rce H2<\/strong> i kt\u00f3r\u0105 skopiowali\u015bmy do pozosta\u0142ych kom\u00f3rek w kolumnie H:<\/span><\/p>\n Nast\u0119pnie mo\u017cemy u\u017cy\u0107 tych zmiennych fikcyjnych w modelu regresji, aby przewidzie\u0107 doch\u00f3d.<\/span><\/p>\n Aby wykona\u0107 wielokrotn\u0105 regresj\u0119 liniow\u0105, musimy klikn\u0105\u0107 zak\u0142adk\u0119 Dane<\/strong> na g\u00f3rnej wst\u0105\u017cce, a nast\u0119pnie klikn\u0105\u0107 Analiza danych<\/strong> w sekcji Analiza<\/strong> :<\/span><\/p>\n Je\u017celi ta opcja nie jest dost\u0119pna, nale\u017cy najpierw za\u0142adowa\u0107 pakiet Analysis Toolpak<\/a> .<\/span><\/p>\n W wy\u015bwietlonym oknie kliknij Regresja<\/strong> , a nast\u0119pnie kliknij OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n Nast\u0119pnie uzupe\u0142nij poni\u017csze informacje i kliknij OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n Daje to nast\u0119puj\u0105cy wynik:<\/span> <\/p>\n Z wyniku widzimy, \u017ce dopasowana linia regresji ma posta\u0107:<\/span><\/p>\n Doch\u00f3d = 14 276,12 + 1 471,67*(wiek) + 2 479,75* (\u017conaty) \u2013 8 397,40* (rozwiedziony)<\/span><\/p>\n Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 tego r\u00f3wnania, aby znale\u017a\u0107 szacunkowy doch\u00f3d danej osoby na podstawie jej wieku i stanu cywilnego. Na przyk\u0142ad osoba w wieku 35 lat i b\u0119d\u0105ca w zwi\u0105zku ma\u0142\u017ce\u0144skim mia\u0142aby szacunkowy doch\u00f3d w wysoko\u015bci 68 264 dolar\u00f3w<\/strong> :<\/span><\/p>\n Doch\u00f3d = 14 276,12 + 1 471,67*(35) + 2 479,75*(1) \u2013 8 397,40*(0) = 68 264 USD<\/span><\/p>\n Oto jak interpretowa\u0107 wsp\u00f3\u0142czynniki regresji w tabeli:<\/span><\/p>\n Poniewa\u017c obie zmienne fikcyjne nie by\u0142y istotne statystycznie, mogli\u015bmy usun\u0105\u0107 z modelu stan cywilny<\/em> jako czynnik predykcyjny, poniewa\u017c nie wydaje si\u0119, aby zwi\u0119ksza\u0142 on warto\u015b\u0107 predykcyjn\u0105 dochodu.<\/span><\/p>\n Jak wykona\u0107 prost\u0105 regresj\u0119 liniow\u0105 w programie Excel<\/a> Zmienna fikcyjna to typ zmiennej, kt\u00f3ry tworzymy w analizie regresji, aby\u015bmy mogli przedstawi\u0107 zmienn\u0105 kategorialn\u0105 jako zmienn\u0105 numeryczn\u0105, kt\u00f3ra przyjmuje jedn\u0105 z dw\u00f3ch warto\u015bci: zero lub jeden. Za\u0142\u00f3\u017cmy na przyk\u0142ad, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105cy zestaw danych i chcemy wykorzysta\u0107 wiek i stan cywilny do przewidywania dochod\u00f3w : Aby wykorzysta\u0107 stan cywilny jako zmienn\u0105 predykcyjn\u0105 w modelu […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1405","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"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 Krok 1: Utw\u00f3rz dane<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/facticeexcel1-1.png\")
<\/p>\n Krok 2: Utw\u00f3rz zmienne fikcyjne<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"Sztuczne](\"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 Krok 3: Wykonaj regresj\u0119 liniow\u0105<\/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![\"Zmienne](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/facticeexcel4.png\")
<\/p>\n![\"Regresja](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/facticeexcel5.png\")
<\/p>\n\n
Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n
Jak obliczy\u0107 pozosta\u0142\u0105 sum\u0119 kwadrat\u00f3w w programie Excel<\/a>
Jak wykona\u0107 regresj\u0119 wielomianow\u0105 w programie Excel<\/a>
Jak utworzy\u0107 wykres resztowy w programie Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"