Regressione non lineare di Excel
La regressione non lineare di Excel è il modello ampiamente utilizzato nel campo statistico in cui le variabili dipendenti sono modellate come funzioni non lineari delle variabili del modello e una o più variabili indipendenti.
La cosa semplice che dobbiamo ricordare è che "la regressione lineare in Excel" si adatta a una linea lineare retta e, d'altra parte, la regressione non lineare crea curve dai set di dati. "
Esempi di regressione non lineare in Excel
Esempio 1
Diamo un'occhiata al grafico lineare prima di considerare i dati seguenti.
Nei dati sopra, abbiamo due variabili, "Vendite" e "Aggiunte".
Dobbiamo capire quale è la variabile dipendente e quale è la variabile indipendente.
In generale, sappiamo tutti che le "aggiunte" svolgono un ruolo fondamentale nell'aumentare la possibilità di generare entrate. Quindi, "Sales" dipende da "Adds", ciò significa che "Sales" è una variabile dipendente e "Adds" è una variabile indipendente.
La regola generale è che una delle variabili influenzerà l'altra. Quindi, in questo caso, la nostra variabile indipendente "Adds" che influisce sulla nostra variabile dipendente, "Sales".
Per questi dati, creiamo un grafico a "dispersione" per vedere questi numeri graficamente. Segui i passaggi seguenti per inserire il grafico Excel.
Passaggio 1: copia e incolla i dati sopra nel foglio di calcolo.
Passaggio 2: selezionare i dati.
Passaggio 3: vai alla scheda INSERISCI e inserisci un grafico a dispersione.
Ora avremo un grafico come questo. Per questo grafico, dobbiamo inserire una linea lineare per vedere quanto sono lineari questi punti dati.
Passaggio 4: seleziona il grafico per visualizzare due nuove schede nella barra multifunzione, "Design" e "Formato".
Passaggio 5: nella scheda "Progettazione", vai su "Aggiungi elemento grafico".
Passaggio 6: fare clic sull'elenco a discesa di "Aggiungi elemento grafico" >> Linea di tendenza >> Lineare.
Questo aggiungerà una linea di tendenza lineare al grafico e avrà questo aspetto.
Da questo grafico, possiamo vedere una chiara relazione tra "Vendite" e "Annunci". All'aumentare del numero di "Annunci", aumenta invariabilmente anche i numeri di "Vendite", ed è dimostrato corretto dalla nostra linea lineare nel grafico. Si adatta solo alla linea lineare.
Ora, guarda i dati di esempio della stessa cosa.
Se inserisci il grafico e la linea di tendenza per questo set di dati, otterremo il seguente tipo di grafico.
Se guardi la linea lineare e il punto del nostro set di dati, sembra che non sia affatto una relazione esatta tra i due set di punti dati.
Questi tipi di set di dati sono chiamati punti dati di "regressione non lineare" di Excel.
Esempio n. 2
Ora vedremo un altro esempio di questo punto dati di regressione non lineare Excel. Considera i dati seguenti.
Sopra sono i dati di Rain Fall e Crops Purchased data.
- Ora dobbiamo vedere la relazione tra precipitazioni e raccolti acquistati. Per questo, crea un grafico sparso.
- Inserisci una linea lineare per il grafico.
Come possiamo per lo stesso insieme di precipitazioni, vengono acquistate quantità di raccolto diverse. Ad esempio, guarda le precipitazioni a 20; in questo intervallo di precipitazioni, le quantità acquistate del raccolto sono 4598, 3562 e 1184.
Ciò potrebbe essere dovuto anche alla stagione. La pioggia potrebbe essere la stessa quantità, ma a causa di tempi diversi, i viaggiatori hanno acquistato quantità diverse.
Cose da ricordare
- Lineare e Non lineare sono due cose diverse l'una dall'altra.
- Per comprendere queste cose è necessaria una solida base statistica.
- Comprendi cos'è la regressione lineare prima di apprendere la non lineare.
