Régression non linéaire Excel
La régression non linéaire Excel est le modèle qui est largement utilisé dans le domaine des statistiques où les variables dépendantes sont modélisées comme des fonctions non linéaires de variables de modèle et d'une ou plusieurs variables indépendantes.
La chose simple dont nous devons nous souvenir est que la «régression linéaire dans Excel» correspond à une ligne linéaire droite, et d'autre part, la régression non linéaire crée des courbes à partir des ensembles de données. »
Exemples de régression non linéaire dans Excel
Exemple 1
Regardons le graphique linéaire en premier, considérons les données ci-dessous.
Dans les données ci-dessus, nous avons deux variables, "Ventes" et "Ajouts".
Nous devons comprendre quelle est la variable dépendante et quelle est la variable indépendante.
En général, nous savons tous que les «ajouts» jouent un rôle essentiel dans l'augmentation des possibilités de génération de revenus. Ainsi, "Ventes" dépend de "Ajoute", cela signifie que "Ventes" est une variable dépendante et "Ajoute" est une variable indépendante.
La règle générale est que l'une des variables affectera l'autre. Donc, dans ce cas, notre variable indépendante "Adds" affectant notre variable dépendante, "Sales".
Pour ces données, créons un graphique «Scatter» pour voir ces chiffres graphiquement. Suivez les étapes ci-dessous pour insérer le graphique Excel.
Étape 1: Copiez et collez les données ci-dessus dans la feuille de calcul.
Étape 2: Sélectionnez les données.
Étape 3: Accédez à l'onglet INSÉRER et insérez un diagramme de dispersion.
Nous allons maintenant avoir un graphique comme celui-ci. Pour ce graphique, nous devons insérer une ligne linéaire pour voir à quel point ces points de données sont linéaires.
Étape 4: sélectionnez le graphique pour afficher deux nouveaux onglets dans le ruban, «Conception» et «Format».
Étape 5: Sous l'onglet «Conception», accédez à «Ajouter un élément de graphique».
Étape 6: Cliquez sur la liste déroulante «Ajouter un élément de graphique» >> Ligne de tendance >> Linéaire.
Cela ajoutera une ligne de tendance linéaire au graphique, et cela ressemble à ceci.
À partir de ce graphique, nous pouvons voir une relation claire entre "Ventes" et "Annonces". À mesure que le nombre de «publicités» augmente, cela augmente invariablement les nombres de «ventes», et cela est prouvé par notre ligne linéaire dans le graphique. Il s'adapte juste à la ligne linéaire.
Maintenant, regardez les données d'exemple de la même chose.
Si vous insérez le graphique et la ligne de tendance pour cet ensemble de données, nous obtiendrons le type de graphique ci-dessous.
Si vous regardez la ligne linéaire et le point de notre ensemble de données, cela ne semble pas du tout une relation exacte entre les deux ensembles de points de données.
Ces types d'ensembles de données sont appelés points de données Excel de «régression non linéaire».
Exemple # 2
Nous allons maintenant voir un autre exemple de ce point de données de régression non linéaire Excel. Considérez les données ci-dessous.
Ci-dessus se trouvent les données de pluie automne et de récoltes achetées.
- Nous devons maintenant voir la relation entre les précipitations et les récoltes achetées. Pour cela, créez un graphique dispersé.
- Insérez une ligne linéaire pour le graphique.
Comme nous pouvons pour le même ensemble de précipitations, différentes quantités de cultures sont achetées. Par exemple, regardez les précipitations à 20; dans cette plage de précipitations, les quantités achetées pour les récoltes sont de 4598, 3562 et 1184.
Cela peut également être dû à la saison. La pluie pourrait être la même quantité, mais en raison de délais différents, les agriculteurs ont acheté des quantités différentes.
Choses dont il faut se rappeler
- Linéaire et non linéaire sont deux choses différentes l'une de l'autre.
- Un solide bagage statistique est nécessaire pour comprendre ces choses.
- Comprendre ce qu'est la régression linéaire avant d'apprendre le non-linéaire.
