Excel: як використовувати множинну лінійну регресію для прогнозного аналізу

Часто ви можете використовувати модель множинної лінійної регресії , яку ви створили в Excel, щоб передбачити значення відповіді нового спостереження або точки даних.

На щастя, зробити це досить просто, і наступний покроковий приклад показує, як це зробити.

Крок 1: Створіть дані

Спочатку давайте створимо фальшивий набір даних для роботи в Excel:

Крок 2. Підберіть модель множинної лінійної регресії

Далі давайте підберемо модель множинної лінійної регресії, використовуючи x1 і x2 як змінні прогностики та y як змінну відповіді.

Для цього ми можемо використати функцію LINEST(y_values, x_values) таким чином:

Коли ми натискаємо Enter, з’являються коефіцієнти регресії:

Підігнана модель множинної лінійної регресії:

y = 17,1159 + 1,0183(x1) + 0,3963(x2)

Крок 3. Використовуйте модель для прогнозування нового значення

Тепер припустімо, що ми хочемо використати цю модель регресії, щоб передбачити значення нового спостереження, яке має такі значення для змінних предикторів:

• х1:8
• х2:10

Для цього ми можемо використовувати таку формулу в Excel:

Використовуючи ці значення для змінних предиктора, модель множинної лінійної регресії передбачає, що значення y становитиме 29,22561 .

Крок 4. Використовуйте модель для прогнозування кількох нових значень

Якщо ми хочемо використовувати модель множинної лінійної регресії для прогнозування значення відповіді для кількох нових спостережень, ми можемо просто зробити абсолютні посилання на комірки на коефіцієнти регресії:

Додаткові ресурси

Як виконати просту лінійну регресію в Excel
Як виконати множинну лінійну регресію в Excel
Як виконати поліноміальну регресію в Excel
Як створити діаграму залишку в Excel