Кубическая регрессия в excel (шаг за шагом)

Кубическая регрессия — это метод регрессии, который мы можем использовать, когда связь между переменной-предиктором и переменной ответа является нелинейной.

В следующем пошаговом примере показано, как подогнать модель кубической регрессии к набору данных в Excel.

Шаг 1. Создайте данные

Сначала давайте создадим поддельный набор данных в Excel:

Шаг 2. Выполните кубическую регрессию

Затем мы можем использовать следующую формулу в Excel, чтобы подогнать модель кубической регрессии в Excel:

 =LINEST( B2:B13 , A2:A13 ^{1,2,3})

На следующем снимке экрана показано, как выполнить кубическую регрессию для нашего конкретного примера:

Используя коэффициенты результата, мы можем написать следующую предполагаемую регрессионную модель:

ŷ = -32,0118 + 9,832x – 0,3214x ² + 0,0033x ³

Шаг 3. Визуализация модели кубической регрессии

Мы также можем создать диаграмму рассеяния с подобранной линией регрессии, чтобы визуализировать модель кубической регрессии.

Сначала выделим данные:

Затем перейдите на вкладку «Вставка» на верхней ленте и выберите первый вариант параметра «Вставить разброс (X,Y)» в группе «Графика» . Это создаст следующую диаграмму рассеяния:

Затем щелкните зеленый знак плюса в правом верхнем углу графика и щелкните стрелку справа от линии тренда . В появившемся раскрывающемся меню нажмите Дополнительные параметры …

Затем нажмите на опцию «Полиномиальная линия тренда» и выберите 3 для порядка. Затем установите флажок «Показать уравнение на графике».

На графике появится следующая линия тренда и уравнение:

Обратите внимание, что уравнение на графике соответствует уравнению, которое мы вычислили с помощью функции ЛИНЕЙН() .

Дополнительные ресурсы

Как выполнить простую линейную регрессию в Excel
Как выполнить множественную линейную регрессию в Excel
Как выполнить полиномиальную регрессию в Excel