Nichtlineare Excel-Regression
Die nichtlineare Excel-Regression ist das Modell, das im Statistikbereich weit verbreitet ist, wo die abhängigen Variablen als nichtlineare Funktionen von Modellvariablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen modelliert werden.
Die einfache Sache, an die wir uns erinnern müssen, ist, dass „lineare Regression in Excel“ zur geraden linearen Linie passt und andererseits durch nichtlineare Regression Kurven aus den Datensätzen erstellt werden. “
Beispiele für nichtlineare Regression in Excel
Beispiel 1
Schauen wir uns zunächst das lineare Diagramm an und betrachten die folgenden Daten.
In den obigen Daten haben wir zwei Variablen, "Sales" und "Adds".
Wir müssen verstehen, welche abhängige Variable und welche unabhängige Variable ist.
Im Allgemeinen wissen wir alle, dass „Adds“ eine wichtige Rolle bei der Erhöhung der Möglichkeit der Umsatzgenerierung spielen. "Sales" ist also abhängig von "Adds". Dies bedeutet, dass "Sales" eine abhängige Variable und "Adds" eine unabhängige Variable ist.
Die allgemeine Regel ist, dass eine der Variablen die andere beeinflusst. In diesem Fall fügt unsere unabhängige Variable "Adds" unsere abhängige Variable "Sales" hinzu.
Erstellen Sie für diese Daten ein Streudiagramm, um diese Zahlen grafisch darzustellen. Befolgen Sie die folgenden Schritte, um die Excel-Tabelle einzufügen.
Schritt 1: Kopieren Sie die obigen Daten und fügen Sie sie in die Tabelle ein.
Schritt 2: Wählen Sie die Daten aus.
Schritt 3: Gehen Sie zur Registerkarte EINFÜGEN und fügen Sie ein Streudiagramm ein.
Jetzt haben wir ein Diagramm wie dieses. Für dieses Diagramm müssen wir eine lineare Linie einfügen, um zu sehen, wie linear diese Datenpunkte sind.
Schritt 4: Wählen Sie das Diagramm aus, um zwei neue Registerkarten in der Multifunktionsleiste anzuzeigen: "Design" und "Format".
Schritt 5: Gehen Sie auf der Registerkarte "Design" zu "Diagrammelement hinzufügen".
Schritt 6: Klicken Sie auf die Dropdown-Liste „Diagrammelement hinzufügen“ >> Trendlinie >> Linear.
Dadurch wird dem Diagramm eine lineare Trendlinie hinzugefügt, und es sieht so aus.
Aus diesem Diagramm können wir eine klare Beziehung zwischen "Verkäufen" und "Anzeigen" erkennen. Wenn die Anzahl der "Anzeigen" zunimmt, erhöht sich ausnahmslos auch die Anzahl der "Verkäufe", und dies wird durch unsere lineare Linie im Diagramm bestätigt. Es passt einfach auf die lineare Linie.
Schauen Sie sich nun die Beispieldaten derselben Sache an.
Wenn Sie das Diagramm und die Trendlinie für diesen Datensatz einfügen, erhalten Sie die folgende Art von Diagramm.
Wenn Sie sich die lineare Linie und den Punkt unseres Datensatzes ansehen, scheint es überhaupt keine exakte Beziehung zwischen den beiden Datensätzen zu geben.
Diese Arten von Datensätzen werden als Excel-Datenpunkte für nichtlineare Regression bezeichnet.
Beispiel 2
Jetzt sehen wir ein weiteres Beispiel für diesen nichtlinearen Excel-Regressionsdatenpunkt. Betrachten Sie die folgenden Daten.
Oben sind die Daten der gekauften Daten für Regenfall und Kulturpflanzen aufgeführt.
- Jetzt müssen wir die Beziehung zwischen Niederschlag und gekauften Pflanzen sehen. Erstellen Sie dazu ein Streudiagramm.
- Fügen Sie eine lineare Linie für das Diagramm ein.
Da wir für den gleichen Niederschlagssatz können, werden unterschiedliche Erntemengen gekauft. Schauen Sie sich zum Beispiel den Niederschlag bei 20 an. In diesem Niederschlagsbereich liegen die gekauften Erntemengen bei 4598, 3562 und 1184.
Dies kann auch an der Saison liegen. Regen könnte die gleiche Menge sein, aber aufgrund unterschiedlicher Zeitrahmen haben die Landwirte unterschiedliche Mengen gekauft.
Dinge, an die man sich erinnern sollte
- Linear und Nichtlinear sind zwei verschiedene Dinge voneinander.
- Ein starker statistischer Hintergrund ist erforderlich, um diese Dinge zu verstehen.
- Verstehen Sie, was lineare Regression ist, bevor Sie etwas über nichtlineare lernen.
