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回歸診斷和殘差分析 Excel回歸的殘差診斷,聽說excel的教程在抖音很火,很多白領小朋友都在爭相學習,下面就跟小編一起學習一下Excel回歸的殘差診斷的新技能吧,回歸診斷和殘差分析 Excel回歸的殘差診斷就可以完成這一項工作,你是不是很心動,快跟小編一起來學習一下。
這節我們來學習回歸診斷和殘差分析,殘差是指實際值減去預測值(實際值預測值)的數值。
用數據分析的回歸分析,可以方便地求出殘差。使用表1進行回歸分析。
1、工具-數據分析,選擇回歸,單擊確定。
2、彈出Excel的回歸分析對話框。選中對話框下方的殘差,單擊確定(圖1)。
回歸分析的運行結果如表2所示。
殘差分析
接下來,把表2的殘差用直方圖表示。制作直方圖的步驟如下:
1、工具-數據分析,選擇直方圖,單擊確定。
2、彈出直方圖對話框。在輸人區域中選擇殘差這列數據,包括項目名稱。在接收區域不做任何操作(接收區域的輸入內容不限。不做任何操作時,Excel自動進行計算)。選中標簽,在對話框下方選中圖表輸出,單擊確定(圖2)。
直方圖的輸出結果如表3、圖3所示。
若殘差的直方圖是正規分布圖形,則判斷模型良好。圖3是接近正規分布的圖形。
接下來求殘差的描述統計。通過求殘差的描述統計,把握平均值和中位數、 最大值、 最小值,可知數據的傾向和特征。求殘差描述統計’的操作步驟如下:
1、工具-數據分析’,彈出數據分析對話框(圖4)。選擇描述統計,單擊確定。
2、彈出描述統計對話框。在輸入區域中,選擇殘差的區域。包括項目名稱。選中標志位于第一行和匯總統計,單擊確定(圖5)。
輸出結果,如表4所示。
從表4可知,殘差的平均值是0,總和也是0。
回歸模型中出現殘差(誤差)的前提條件是:平均值及總和是0,標準誤差符合正規分布。
接近正規分布時,峰度也接近0。上述表格的峰度是0.38,偏度是0.10.都是接近0的數值,因此可以判斷這是接近正規分布的圖形。刪除顏色進行回歸分析和殘差分析
這里故意刪除影響度最大的顏色因子進行回歸分析。殘差的直方圖會怎樣變化昵?殘差可能會出現偏頗或偏差,脫離正規分布吧!
圖6是刪除顏色因子的殘差直方圖。
與圖3相比,看似只有細微差異,其實正規分布已被打破。因為從視覺上難以看出差異,所以需要求解殘差的描述統計(表5)。
表4和表5的比較結果如下所示(表6)。
表5的中位數是11.49。刪除顏色因子進行回歸分析后,產生了偏差。
那么,殘差的標準誤差會發生怎樣的變化呢?從66.53-98.72,而且數據區域擴大,最大值和最小值也變大(變?。???梢?,通過描述統計可以判斷差異的大小。
以上就是回歸診斷和殘差分析 Excel回歸的殘差診斷全部內容了,希望大家看完有所啟發,對自己的工作生活有所幫助,想要了解更多跟回歸診斷和殘差分析 Excel回歸的殘差診斷請關注我們文章營銷官網!
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