एक्सेल रिग्रेशन एनालिसिस (सामग्री की तालिका)
- एक्सेल में रिग्रेशन एनालिसिस
- गणितीय रूप से रिग्रेशन की व्याख्या
- एक्सेल में रैखिक रिग्रेशन कैसे करें?
एक्सेल में रिग्रेशन एनालिसिस
रैखिक रिग्रेशन एक सांख्यिकीय तकनीक है जो एक आश्रित चर और एक या अधिक स्वतंत्र चर के बीच रैखिक संबंध की जांच करती है।
- आश्रित चर (उर्फ प्रतिक्रिया / परिणाम चर): आपकी रुचि का चर है और जिसे आप स्वतंत्र चर (ओं) की जानकारी के आधार पर भविष्यवाणी करना चाहते थे।
- स्वतंत्र चर (उर्फ व्याख्यात्मक / पूर्वसूचक चर): वह चर (चर) है जिस पर प्रतिक्रिया चर निर्भर है। जिसका अर्थ है कि ये वे चर हैं जिनके उपयोग से प्रतिक्रिया चर की भविष्यवाणी की जा सकती है।
रैखिक संबंध का अर्थ है एक स्वतंत्र चर (s) में परिवर्तन निर्भर चर में परिवर्तन का कारण बनता है।
मूल रूप से दो प्रकार के रैखिक संबंध भी हैं।
- सकारात्मक रैखिक संबंध:जब स्वतंत्र चर बढ़ता है, तो आश्रित चर भी बढ़ जाता है।
- नकारात्मक रैखिक संबंध:जब स्वतंत्र चर बढ़ता है, तो आश्रित चर घट जाता है।
एक्सेल में रिग्रेशन एनालिसिस की दिशा में आगे बढ़ने से पहले ये कुछ पूर्व-आवश्यकताएं थीं।
एक्सेल में लीनियर रिग्रेशन का उपयोग करने के दो मूल तरीके हैं:
- एनालिसिस टूलपैक के माध्यम से रिग्रेशन उपकरण
- ट्रेंडलाइन के साथ चार्ट चार्ट
वास्तव में एक और विधि है जो रैखिक रिग्रेशन की गणना करने के लिए मैनुअल सूत्र का उपयोग कर रही है। लेकिन जब एक्सेल आपके लिए गणना करता है तो आपको इसके लिए क्यों जाना चाहिए?
इसलिए, हम केवल ऊपर चर्चा किए गए दो तरीकों के बारे में बात करने जा रहे हैं।
मान लीजिए, आपके पास 10 व्यक्तियों की ऊंचाई और वजन का डेटा है। यदि आप इस जानकारी को एक चार्ट के माध्यम से साजिश करते हैं, तो आइए देखें कि यह क्या देता है।
जैसा कि ऊपर स्क्रीनशॉट से पता चलता है, रेखीय संबंध ग्राफ के माध्यम से ऊंचाई और वजन में पाया जा सकता है। अब ग्राफ में ज्यादा शामिल न हों, हम किसी भी तरह इस लेख के दूसरे भाग में गहरी खुदाई करने जा रहे हैं।
गणितीय रूप से रिग्रेशन की व्याख्या
हमारे पास नीचे के रूप में रैखिक रिग्रेशन के लिए एक गणितीय अभिव्यक्ति है:
वाई = एएक्स + बी + b
कहा पे,
- Y एक आश्रित चर या प्रतिक्रिया चर है।
- X एक स्वतंत्र चर या भविष्यवक्ता है।
- ए रिग्रेशन रेखा का ढलान है। जो यह दर्शाता है कि जब एक्स बदलता है, तो “ए” इकाइयों द्वारा वाई में बदलाव होता है।
- b इंटरसेप्ट कर रहा है। यह वह मान है जो X के मान शून्य होने पर Y लेता है।
- error यादृच्छिक त्रुटि शब्द है। होता है क्योंकि Y का अनुमानित मूल्य कभी भी दिए गए X के वास्तविक मूल्य के समान नहीं होगा। यह त्रुटि शब्द है, हमें इसके बारे में चिंता करने की आवश्यकता नहीं है। जैसा कि कुछ सॉफ़्टवेयर हैं जो आपके लिए बैकएंड में इस त्रुटि शब्द की गणना करते हैं। एक्सेल उस सॉफ्टवेयर में से एक है।
उस स्थिति में, समीकरण बन जाता है,
वाई = एएक्स + बी
जिसका प्रतिनिधित्व इस प्रकार किया जा सकता है:
वजन = एक * ऊँचाई + बी
हम ऊपर चर्चा की गई विधियों का उपयोग करके इन और बी के मूल्यों का पता लगाने की कोशिश करेंगे।
एक्सेल में रैखिक रिग्रेशन कैसे करें?
आगे का लेख एक्सेल में रिग्रेशन एनालिसिस की मूल बातें बताता है और एक्सेल में रैखिक रिग्रेशन करने के लिए कुछ अलग तरीके दिखाता है।
# 1 – एक्सेल में एनालिसिस टूलपैक का उपयोग करके रिग्रेशन उपकरण
हमारे उदाहरण के लिए, हम वजन मूल्यों (जो आश्रित चर है) के लिए रिग्रेशन फिट करने की कोशिश करेंगे जिसकी ऊँचाई मान (जो एक स्वतंत्र चर है) की मदद से की जा सकती है।
- एक्सेल स्प्रेडशीट में, डेटा एनालिसिस ( डेटा के तहत एनालिसिस समूह के तहत वर्तमान ) पर क्लिक करें ।
- रिग्रेशन के लिए खोज करें । इसे चुनें और ओके दबाएं।
- रिग्रेशन फलक के अंतर्गत निम्नलिखित इनपुट का उपयोग करें जो खुलता है।
- इनपुट Y रेंज : उन कोशिकाओं का चयन करें जिनमें आपका आश्रित चर है (इस उदाहरण B1: B11 में)
- इनपुट एक्स रेंज : उन कोशिकाओं का चयन करें जिनमें आपका स्वतंत्र चर है (इस उदाहरण A1: A11 में)।
- यदि आपके डेटा में कॉलम नाम हैं (तो इस उदाहरण में हमारे पास कॉलम नाम हैं) लेबल नाम के बॉक्स को चेक करें ।
- कॉन्फिडेंस लेवल डिफ़ॉल्ट रूप से 95% पर सेट होता है, जिसे उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं के अनुसार बदला जा सकता है।
- आउटपुट विकल्पों के तहत , आप अनुकूलित कर सकते हैं जहाँ आप एक्सेल में रिग्रेशन एनालिसिस के आउटपुट को देखना चाहते हैं। इस मामले में, हम आउटपुट को एक ही शीट पर देखना चाहते हैं। इसलिए, तदनुसार सीमा दी गई है।
- अवशिष्ट विकल्प के तहत , आपके पास अवशिष्ट, अवशिष्ट भूखंड, मानकीकृत अवशिष्ट, लाइन फ़िट भूखंड जैसे वैकल्पिक इनपुट हैं जिन्हें आप अपनी आवश्यकतानुसार चुन सकते हैं। इस मामले में, अवशिष्ट चेकबॉक्स की जांच करें ताकि हम पूर्वानुमानित और वास्तविक मूल्यों के बीच फैलाव देख सकें।
- नॉर्मल प्रोबेबिलिटी विकल्प के तहत , आप नॉर्मल प्रोबेबिलिटी प्लॉट का चयन कर सकते हैं जो आपको भविष्यवाणियों की सामान्यता की जांच करने में मदद कर सकता है। ओके पर क्लिक करें ।
- एक्सेल सेकंड के एक अंश में आपके लिए रिग्रेशन एनालिसिस की गणना करेगा।
यहां तक, यह आसान था और यह तर्कसंगत नहीं था। हालांकि, इस आउटपुट की व्याख्या करना और इससे मूल्यवान अंतर्दृष्टि बनाना एक मुश्किल काम है।
इस पूरे आउटपुट का एक महत्वपूर्ण हिस्सा R वर्ग / समायोजित आर स्क्वायर के तहत सारांश तालिका के तहत है। जो जानकारी प्रदान करता है, कि हमारा मॉडल कितना अच्छा है। इस मामले में, आर स्क्वायर मान 0.9547 है। जो व्याख्या करता है कि मॉडल में 95.47% सटीकता (अच्छा फिट) है। या किसी अन्य भाषा में, Y चर के बारे में जानकारी X चर द्वारा 95.47% बताई गई है।
पूरे आउटपुट का अन्य महत्वपूर्ण हिस्सा गुणांक की एक तालिका है। यह गुणांक के मान देता है जिसका उपयोग भविष्य की भविष्यवाणियों के लिए मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है।
अब हमारी भविष्यवाणी के लिए रिग्रेशन समीकरण बन जाता है:
वजन = 0.6746 * ऊँचाई – 38.45508 (ऊँचाई के लिए ढलान मान 0.6746 है … और अवरोधन -38.45508 है …)
क्या आपको वह मिला है जिसे आपने परिभाषित किया है? आपने एक फ़ंक्शन को परिभाषित किया है जिसमें आपको अब केवल ऊँचाई का मान रखना है और आपको वजन मान मिलेगा।
# 2 – एक्सेल में ट्रेंडलाइन के साथ स्कैटरप्लॉट का उपयोग करके रिग्रेशन एनालिसिस
अब, हम देखेंगे कि एक्सेल में हम एक स्कैल्पलॉट पर एक रिग्रेशन समीकरण कैसे फिट कर सकते हैं।
- अपने पूरे दो कॉलम वाले डेटा (हेडर सहित) का चयन करें।
- सम्मिलित करें पर क्लिक करें और ग्राफ़ अनुभाग के तहत स्कैटर प्लॉट चुनें जैसा कि नीचे की छवि में दिखाया गया है।
- आउटपुट ग्राफ देखें।
- अब, हमें इस ग्राफ पर कम से कम चुकता रिग्रेशन लाइन की आवश्यकता है। इस लाइन को जोड़ने के लिए, ग्राफ़ पर मौजूद किसी भी डेटा बिंदु पर राइट क्लिक करें और Add Trendline विकल्प चुनें।
- यह आपको नीचे की तरह रिग्रेशन के कम से कम वर्ग का ट्रेंडलाइन करने में सक्षम करेगा।
- स्वरूप ट्रेंडलाइन विकल्प के तहत , चार्ट पर प्रदर्शन समीकरण के लिए बॉक्स की जांच करें ।
- यह आपको ग्राफ पर कम से कम चुकता रिग्रेशन रेखा के समीकरण को देखने में सक्षम बनाता है।
यह वह समीकरण है जिसके उपयोग से हम किसी भी ऊंचाई के मान के लिए वजन मान की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
एक्सेल में रिग्रेशन एनालिसिस के बारे में याद रखने वाली बातें
- आप स्कैटर प्लॉट में फॉर्मेट ट्रेंडलाइन विकल्प के तहत ट्रेंडलाइन के लेआउट को बदल सकते हैं।
- जब आप Excel में डेटा एनालिसिस टूलपैक का उपयोग करके रिग्रेशन एनालिसिस कर रहे हों, तो हमेशा अवशिष्ट भूखंडों पर एक नज़र रखने की सिफारिश की जाती है। यह आपको वास्तविक वाई मूल्यों और अनुमानित एक्स मूल्यों के प्रसार की बेहतर समझ देता है।
- एक्सेल में सरल रैखिक रिग्रेशन को जांच करने के लिए एनोवा और समायोजित आर स्क्वायर की आवश्यकता नहीं है। इन विशेषताओं को मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन के लिए ध्यान में रखा जा सकता है। जो इस लेख के दायरे से बाहर है।
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यह एक्सेल में रिग्रेशन एनालिसिस का मार्गदर्शक रहा है। यहां हम एक्सेल उदाहरणों और डाउनलोड करने योग्य एक्सेल टेम्पलेट के साथ-साथ एक्सेल में रिग्रेशन एनालिसिस कैसे करें, इस पर चर्चा करते हैं। आप हमारे अन्य सुझाए गए लेखों के माध्यम से भी जा सकते हैं –
