Excel'de polinom regresyon nasıl gerçekleştirilir

Regresyon analizi, bir veya daha fazla açıklayıcı değişken ile bir yanıt değişkeni arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır.

En yaygın regresyon analizi türü, açıklayıcı bir değişken ile bir yanıt değişkeninin doğrusal bir ilişkiye sahip olduğu durumlarda kullanılanbasit doğrusal regresyondur .

Ancak bazen açıklayıcı değişken ile yanıt değişkeni arasındaki ilişki doğrusal değildir.

Bu durumlarda değişkenler arasındaki doğrusal olmayan ilişkiyi açıklayabilen polinom regresyonunu kullanmak mantıklıdır.

Bu eğitimde Excel’de polinom regresyonunun nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır.

Örnek: Excel’de Polinom Regresyon

Excel’de aşağıdaki veri kümesine sahip olduğumuzu varsayalım:

Bu veri kümesine bir polinom regresyon denklemi sığdırmak için aşağıdaki adımları tamamlayın:

Adım 1: Bir dağılım grafiği oluşturun.

Öncelikle bir dağılım grafiği oluşturmamız gerekiyor. Ekle sekmesindeki Grafikler grubuna gidin ve Dağılım’daki ilk grafik türüne tıklayın:

Otomatik olarak bir nokta bulutu görünecektir:

Adım 2: Bir trend çizgisi ekleyin.

Daha sonra dağılım grafiğine bir trend çizgisi eklememiz gerekiyor. Bunu yapmak için nokta bulutundaki bireysel noktalardan birine tıklayın. Ardından sağ tıklayın ve Trend Çizgisi Ekle… öğesini seçin.

Bir trend çizgisi belirleme seçeneğinin bulunduğu yeni bir pencere açılacaktır. Polinom’u seçin ve Sıralama için kullanmak istediğiniz sayıyı seçin. 3’ü kullanacağız. Daha sonra alttaki Denklemi grafikte göster yazan kutuyu işaretleyin.

Dağılım grafiğinde polinom regresyon denklemine sahip bir trend çizgisi otomatik olarak görünecektir:

Adım 3: Regresyon denklemini yorumlayın.

Bu özel örnek için uygun polinom regresyon denklemimiz şöyledir:

y = -0,1265x ³ + 2,6482x ² – 14,238x + 37,213

Bu denklem, açıklayıcı değişkenin belirli bir değeri verildiğinde yanıt değişkeninin beklenen değerini bulmak için kullanılabilir. Örneğin, x = 4 olduğunu varsayalım. Yanıt değişkeni y için beklenen değer şöyle olacaktır:

y = -0,1265(4) ³ + 2,6482(4) ² – 14,238(4) + 37,213 = 14,5362 .