Régression linéaire Excel
La régression linéaire est un outil statistique dans Excel qui est utilisé comme modèle d'analyse prédictive pour vérifier la relation entre deux ensembles de données de variables. En utilisant cette analyse, nous pouvons estimer la relation entre deux ou plusieurs variables. Nous pouvons voir deux types de variables, à savoir, «Variable dépendante et variable indépendante».
- La variable dépendante est le facteur que nous essayons d'estimer.
- La variable indépendante est ce qui influence la variable dépendante.
Ainsi, en utilisant la régression linéaire Excel, nous pouvons réellement voir comment la variable dépendante subit des changements lorsque la variable indépendante change et nous aide à décider mathématiquement quelle variable a un impact réel.
Comment ajouter un outil d'analyse de données de régression linéaire dans Excel?
La régression linéaire dans Excel est disponible dans le pack d'outils d'analyse, qui est un outil caché dans Excel. Cela peut être trouvé sous l'onglet Données.
Cet outil n'est pas visible tant que l'utilisateur ne l'active pas. Pour activer cela, suivez les étapes ci-dessous.
- Étape 1: Accédez à FILE >> Options.
- Étape 2: Cliquez sur "Compléments" sous "Options Excel".
- Étape 3: Sélectionnez "Compléments Excel" sous Gérer la liste déroulante dans Excel et cliquez sur "Aller".
- Étape 4: Cochez la case «Analysis Toolpak» dans les «Compléments».
Nous devrions maintenant voir l'option «Analysis Toolpak» sous l'onglet «Data».
Avec cette option, nous pouvons mener de nombreuses options «d'analyse des données». Voyons maintenant quelques exemples.
Exemples
Comme je l'ai dit, la régression linéaire excel se compose de deux choses, à savoir des «variables dépendantes et indépendantes». Pour cet exemple, je vais utiliser les données ci-dessous des données de vente de veste de saison d'hiver avec la température de chaque mois.
Nous avons des données mensuelles sur la température moyenne et la veste vendue. Ici, nous devons savoir ce qui est indépendant et quelles sont les variables dépendantes.
Ici, "Température" est la variable indépendante car on ne peut pas contrôler la température, c'est donc la variable indépendante.
«Vestes vendues» est la variable dépendante car, en fonction de l'augmentation et de la diminution de la température, la vente des vestes varie.
Nous allons maintenant faire l'analyse de régression linéaire Excel pour ces données.
- Étape 1: Cliquez sur l'onglet Données et Analyse des données.
- Étape 2: Une fois que vous aurez cliqué sur «Analyse des données», nous verrons la fenêtre ci-dessous. Faites défiler vers le bas et sélectionnez «Régression» dans Excel.
- Étape 3: Sélectionnez l'option «Régression» et cliquez sur «Ok» pour ouvrir la fenêtre ci-dessous.
- Étape 4: «Input Y Range» est la variable dépendante, donc dans ce cas, notre variable dépendante est les données «Jackets Sold» .
- Étape 5: «Input X Range» est la variable indépendante, donc dans ce cas, notre variable indépendante est les données «Temperature» .
- Étape 6: Sélectionnez la plage de sortie comme l'une des cellules.
- Étape 7: Pour obtenir la différence entre les valeurs prévues et les valeurs réelles, cochez la case "Résiduels".
- Étape 8: Cliquez sur OK; nous aurons l'analyse ci-dessous.
La première partie de l'analyse est «Statistiques de régression».
Multiple R: Ce calcul fait référence au coefficient de corrélation, qui mesure la force d'une relation linéaire entre deux variables. Le coefficient de corrélation est la valeur comprise entre -1 et 1.
- 1 Indique une relation positive forte.
- -1 indique une forte relation négative.
- 0 indique aucune relation.
R Square: C'est le coefficient de détermination qui est utilisé pour indiquer la qualité de l'ajustement.
R Square ajusté: il s'agit de la valeur ajustée de R Square en fonction du nombre de variables indépendantes dans l'ensemble de données.
Choses dont il faut se rappeler
- Nous pouvons également utiliser la fonction LINEST dans Excel.
- Vous devez avoir une solide connaissance des statistiques pour interpréter les données.
- Si l'analyse des données n'est pas visible sous l'onglet Données, nous devons activer cette option sous l'option des compléments.
