Excel: วิธีการตีความผลลัพธ์ของฟังก์ชัน linest

คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน LINEST เพื่อให้พอดีกับแบบจำลองการถดถอยใน Excel

ฟังก์ชันนี้ใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้:

 LINEST(known_y's, known_x's, const, stats)

ทอง:

• known_y’s : คอลัมน์ของค่าสำหรับตัวแปรตอบสนอง
• known_x’s : หนึ่งคอลัมน์หรือมากกว่าของค่าสำหรับตัวแปรทำนาย
• const : TRUE = คำนวณการสกัดกั้นตามปกติ FALSE = บังคับให้การสกัดกั้นเป็นศูนย์
• stats : TRUE = คำนวณสถิติการถดถอยเพิ่มเติม FALSE = คำนวณเฉพาะค่าสัมประสิทธิ์เท่านั้น

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการตีความผลลัพธ์ของฟังก์ชัน LINEST ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: วิธีตีความเอาต์พุต LINEST ใน Excel

สมมติว่าเรามีชุดข้อมูลต่อไปนี้ที่มีตัวแปรทำนาย (x) และตัวแปรตอบสนอง (y):

เราสามารถพิมพ์สูตรต่อไปนี้ในเซลล์ D1 เพื่อทำการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายด้วยชุดข้อมูลนี้:

 =LINEST( A2:A15 , B2:B15 , TRUE, TRUE)

ผลลัพธ์ของฟังก์ชัน LINEST ประกอบด้วยค่าสัมประสิทธิ์แบบจำลองการถดถอยและสถิติเพิ่มเติมหลายประการ:

ภาพหน้าจอต่อไปนี้ให้คำอธิบายของแต่ละค่าในผลลัพธ์:

จากผลลัพธ์เราจะเห็นได้ว่า:

• ค่าสัมประสิทธิ์สำหรับ β ₀ คือ 3.52169
• ค่าสัมประสิทธิ์สำหรับ _β1 คือ 0.693717

เมื่อใช้ค่าเหล่านี้ เราสามารถเขียนสมการสำหรับแบบจำลองการถดถอยอย่างง่ายนี้ได้:

y = 3.52169 + 0.693717(x)

เราตีความสิ่งนี้ว่าหมายความว่าการเพิ่มขึ้นของตัวแปรทำนาย x ที่เพิ่มขึ้นหนึ่งหน่วยแต่ละครั้งสัมพันธ์กับการเพิ่มขึ้นเฉลี่ย 0.693717 ในตัวแปรตอบสนอง y

เราตีความคำเดิมว่าเมื่อ x เป็นศูนย์ ค่าเฉลี่ยของ y จะเป็น 3.52169

เรายังสามารถดู:

• ค่า R-squared ของแบบจำลองคือ 0.888

เราตีความสิ่งนี้หมายความว่าตัวแปรทำนายสามารถอธิบายความแปรผันในตัวแปรตอบสนองของแบบจำลอง ได้ 88.8%

ที่เกี่ยวข้อง: ค่า R-squared ที่ดีคืออะไร?

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้ให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการถดถอยใน Excel:

วิธีการตีความค่า P ในเอาต์พุตการถดถอยใน Excel
วิธีเพิ่มเส้นการถดถอยลงใน Scatterplot ใน Excel
วิธีการดำเนินการถดถอยพหุนามใน Excel