Excel: как использовать множественную линейную регрессию для прогнозного анализа

Часто вам может потребоваться использовать модель множественной линейной регрессии , созданную в Excel, для прогнозирования значения ответа нового наблюдения или точки данных.

К счастью, это довольно просто сделать, и следующий пошаговый пример показывает, как это сделать.

Шаг 1. Создайте данные

Сначала давайте создадим фиктивный набор данных для работы в Excel:

Шаг 2. Подберите модель множественной линейной регрессии

Далее давайте подберем модель множественной линейной регрессии, используя x1 и x2 в качестве переменных-предикторов и y в качестве переменной отклика.

Для этого мы можем использовать функцию ЛИНЕЙН(y_values, x_values) следующим образом:

Как только мы нажмем Enter, появятся коэффициенты регрессии:

Подобранная модель множественной линейной регрессии:

у = 17,1159 + 1,0183(х1) + 0,3963(х2)

Шаг 3. Используйте модель для прогнозирования нового значения.

Теперь предположим, что мы хотим использовать эту модель регрессии для прогнозирования значения нового наблюдения, которое имеет следующие значения переменных-предикторов:

• х1:8
• х2:10

Для этого мы можем использовать следующую формулу в Excel:

Используя эти значения для переменных-предикторов, модель множественной линейной регрессии предсказывает, что значение y будет равно 29,22561 .

Шаг 4. Используйте модель для прогнозирования нескольких новых значений

Если мы хотим использовать модель множественной линейной регрессии для прогнозирования значения ответа для нескольких новых наблюдений, мы можем просто сделать абсолютные ссылки на ячейки с коэффициентами регрессии:

Дополнительные ресурсы

Как выполнить простую линейную регрессию в Excel
Как выполнить множественную линейную регрессию в Excel
Как выполнить полиномиальную регрессию в Excel
Как создать остаточный график в Excel