Содержимое

# Регрессионный анализ

Выполняет анализ линейной, логарифмической или степенной регрессии набора данных, состоящей из одной зависимой переменной и нескольких независимых переменных.

Например, урожайность (зависимая переменная) может быть связана с осадками, температурными условиями, солнечным светом, влажностью, качеством почвы и многими другими параметрами, которые являются независимыми переменными.

Доступ к этой команде

#### From the menu bar:

Choose Data - Statistics - Regression

#### From the tabbed interface:

Choose Data - Statistics - Regression.

On the Data menu of the Data tab, choose Statistics - Regression.

Для получения более подробной информации по анализу регрессии см. соответствующую статью на Википедии.

## Данные

### Диапазон независимой переменной (переменных) (по оси X):

Введите один диапазон, содержащий несколько независимых наблюдений переменных (по столбцам или строкам). Все вводимые наблюдения переменных по оси X должны непосредственно примыкать друг к другу в одной таблице.

### Диапазон зависимой переменной (по оси Y):

Введите диапазон, содержащий зависимую переменную, регрессию которой необходимо вычислить.

### Диапазоны как по оси X, так и по оси Y снабжены подписями

Убедитесь в том, что первая строка (или столбец) наборов данных используется в качестве имён переменных в диапазоне вывода.

### Вывод результатов в:

Ссылка на верхнюю левую ячейку диапазона, в которой отображаются результаты.

#### Группировать по

Выберите вариант группировки данных по столбцам или по строкам.

## Типы вывода регрессии

Задайте тип регрессии. Доступны три типа:

- Линейная регрессия: находит линейную функцию в форме y = b + a1.[x1] + a2.[x2] + a3.[x3] ..., где ai — i-ый наклон, [xi] — i-ая независимая переменная, а b — точка пересечения, которая лучше всего соответствует данным.

- Логарифмическая регрессия: находит логарифмическую кривую в форме y = b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3.ln[x3] …, где ai — i-ый коэффициент, b — точка пересечения и ln[xi] натуральный логарифм i-ой независимой переменной, который лучше всего соответствует данным.

- Степенная регрессия: находит кривую степени в форме y = exp( b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3.ln[x3] ...), где ai — степень i-th, [xi] i-ая независимая переменная, а b — точка пересечения, которая лучше всего соответствует данным.

## Параметры

### Уровень доверия

Числовое значение от 0 до 1 (исключительно), по умолчанию 0,95. Calc использует проценты для вычисления соответствующих доверительных интервалов для каждой оценки (а именно, наклоны и точки пересечения).

### Вычислить остатки

Выберите выполнять или не выполнять вычисление остатков, которое может быть полезно в случаях, где требуется только оценка наклонов и точек пересечения, а также их статистика. Остатки дают информацию о том, насколько насколько фактические точки данных отклоняются от прогнозируемых точек данных, на основе модели регрессии.

### Установить пересечение равным 0

Вычисляет модель регрессии, используя ноль в качестве точки пересечения, и поэтому принудительно пропускает модель через начало координат.

См. также

Выборка

Описательная статистика

Дисперсионный анализ (ANOVA)

Корреляция

Ковариация

Экспоненциальное сглаживание

Скользящая средняя

Регрессионный анализ

Парный t-критерий

F-критерий

Z-критерий

Критерий хи-квадрат

Анализ Фурье