Wykonywanie analizy resztkowej w programie Excel

Wprowadzenie do reszt w Excelu

Reszty są miarą różnicy między wartością obserwowaną a przewidywaną dla danej zmiennej. W programie Excel można obliczać i analizować reszty, aby zrozumieć wzorce i trendy w danych. W tym artykule przedstawimy przegląd wykonywania analizy reszt w programie Excel.

Ustawianie danych

Gdy używamy programu Excel do obliczania reszt, dane muszą być odpowiednio skonfigurowane. Obejmuje to organizowanie danych w kolumny, etykietowanie kolumn oraz definiowanie zmiennych niezależnych i zależnych.

Obliczanie reszt

Po skonfigurowaniu danych można obliczyć reszty poprzez odjęcie wartości przewidywanej od wartości obserwowanej w każdym wierszu. To wygeneruje kolumnę reszt, które mogą być użyte do dalszej analizy.

Analiza reszt

Po obliczeniu reszt, można je przeanalizować pod kątem wzorów i trendów. Można to zrobić poprzez wykreślenie reszt i szukanie jakichkolwiek wartości odstających lub skupisk, które mogą wskazywać na problem z danymi.

Testowanie normalności

Po wykreśleniu reszt, następnym krokiem jest testowanie normalności. Można to zrobić za pomocą testu normalności, takiego jak test Shapiro-Wilka, aby określić, czy reszty mają rozkład normalny.

Interpretacja wyników

Po zakończeniu testu normalności można zinterpretować wyniki. Jeśli resztki mają rozkład normalny, to dane są prawdopodobnie ważne. Jeżeli reszty nie mają rozkładu normalnego, to konieczne jest dalsze badanie w celu określenia przyczyny problemu.

Definiowanie terminu błędu

Po ustaleniu, że reszty są ważne, następnym krokiem jest zdefiniowanie terminu błędu. Jest to różnica między wartością obserwowaną a przewidywaną zmiennej. Może być użyta do oceny, jak dobrze model przewiduje zmienną i może być użyta do poprawy modelu.

Wykorzystanie terminu błędu do poprawy modelu

Termin błędu może być wykorzystany do poprawy modelu poprzez dostosowanie parametrów modelu, aby lepiej pasował do danych. Można to zrobić za pomocą różnych technik optymalizacji, takich jak zejście gradientowe, i może pomóc w poprawieniu dokładności modelu.

Podsumowanie

Podsumowując, wykonywanie analizy reszt w programie Excel jest przydatnym narzędziem do zrozumienia wzorców i trendów w danych. Poprzez odpowiednie ustawienie danych, obliczenie reszt, analizę reszt, testowanie normalności i zdefiniowanie terminu błędu można uzyskać lepszy model.

FAQ
Jak znaleźć reszty w regresji w Excelu?

regresji w Excelu, można znaleźć reszty, wykonując następujące czynności:

1. Wybierz dane, których chcesz użyć do regresji.

2. Kliknij kartę „Dane”, a następnie kliknij przycisk „Analiza danych”

3. Z listy narzędzi statystycznych wybierz „Regresja” i kliknij „OK”.

4. W oknie dialogowym Regresja wybierz dane, które chcesz użyć dla zmiennej niezależnej w polu „Zakres wejściowy Y” oraz dane, które chcesz użyć dla zmiennej zależnej w polu „Zakres wejściowy X”.

5. Upewnij się, że pole wyboru „Labels” jest zaznaczone, a następnie kliknij „OK”.

6. Reszty znajdą się w kolumnie po prawej stronie danych zmiennej zależnej.

Jak zrobić wykres reszt w Excelu 2022?

W programie Excel 2022 można wykonać wykres resztowy, tworząc najpierw wykres rozrzutu swoich danych. Następnie musisz dodać linię trendu do swojego wykresu rozrzutu. Aby to zrobić, wybierz opcję Linia trendu z menu Narzędzia wykresu. Następnie wybierz typ linii trendu, którego chcesz użyć.

Po dodaniu linii trendu, możesz kliknąć na nią prawym przyciskiem myszy i wybrać opcję „Add Trendline Equation to Plot”. To doda równanie linii trendu do twojego wykresu reszt.

Czym jest wynik resztowy w regresji w Excelu?

W analizie regresji wyjście rezydualne jest zdefiniowane jako różnica między rzeczywistą wartością zmiennej zależnej a przewidywaną wartością zmiennej zależnej. Ta różnica jest również znana jako składnik błędu. Termin błędu reprezentuje zmienność w zmiennej zależnej, która nie jest wyjaśniona przez zmienną niezależną.

Czym są reszty w regresji liniowej?

W regresji liniowej, reszty są różnicami pomiędzy rzeczywistymi wartościami a wartościami przewidywanymi. Wartości przewidywane są obliczane przy użyciu linii najlepszego dopasowania, czyli linii, która minimalizuje sumę kwadratów reszt.

Ile reszt ma zbiór danych?

Zbiór danych ma tyle reszt, ile ma punktów danych.