Vsebina
Kazalo 🔎︎

# Regresijska analiza

Izvede linearno, logaritemsko ali eksponentno regresijsko analizo množice podatkov, sestavljenih iz ene odvisne spremenljivke in več neodvisnih spremenljivk.

Primer: donos posevka (odvisna spremenljivka) je morda povezana s količino padavin, vrednosti temperature, osončenosti, vlažnosti, kakovosti prsti idr., ki so vse neodvisne spremenljivke.

Za dostop do tega ukaza ...

Izberite Podatki – Statistika – Regresija

Več informacij o regresijski analizi najdete v ustreznem članku na wikipediji (v angl.).

## Podatki

### Obseg neodvisnih spremenljivk (X):

Vnesite posamičen obseg, ki vsebuje več opazovanj neodvisnih spremenljivk (vzdolž stolpcev ali vrstic). Vsa opazovanja spremenljivke X je potrebno vnesti soležno ene k drugi v isti tabeli.

### Obseg odvisne spremenljivke (Y):

Vnesite obseg, ki vsebuje odvisno spremenljivko, za katero bo izračunana regresija.

### Obsega X in Y imata oznake

Potrdite, če želite uporabiti prvo vrstico (ali stolpec) množic podatkov kot imena spremenljivk v izhodnem obsegu.

### Rezultati v:

Sklic na levo vrhnjo celico obsega, kjer naj bodo prikazani rezultati.

#### Razvrščeni v skupine glede na

Izberite, ali so vstopni podatki predstavljeni v stolpcih ali vrsticah.

## Vrste izhodne regresije

Določite vrsto regresije. Na voljo so tri vrste:

- Linearna regresija: poišče linearno funkcijo v obliki y = b + a1.[x1] + a2.[x2] + a3.[x3] ..., kjer je ai i-ti naklon, [xi] i-ta neodvisna spremenljivka, b pa presečišče, ki najbolje ustreza podatkom.

- Logaritemska regresija: poišče logaritemsko krivuljo v obliki y = b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3.ln[x3], kjer je i i-ti koeficient, b presečišče in ln[xi] naravni logaritem i-te neodvisne spremenljivke, ki najbolje ustreza podatkom.

- Eksponentna regresija: poišče eksponentno krivuljo v obliki y = exp( b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3.ln[x3] ..., kjer je i i-ta potenca, [xi] i-ta neodvisna spremenljivka, b pa presečišče, ki najbolje ustreza podatkom.

## Možnosti

### Raven zaupanja

Številska vrednost med 0 in 1 (izključujoče obe vrednosti), privzeto ima vrednost 0,95. Calc uporablja ta odstotek za izračun ustreznih intervalov zaupanja za vsako od ocenjenih vrednosti (in sicer naklonov in presečišča).

### Izračunaj preostanke

Določite, ali želite, da se preostanki izračunajo, kar je lahko koristno v primerih, ko vas zanimajo zgolj ocene naklonov in presečišč ter njihova statistika. Ostanki ponujajo informacije o tem, kako dejanske podatkovne točke odstopajo od napovedanih podatkovnih točk na osnovi modela regresije.

### Vsili nič za presečišče

Izračuna model regresije z uporabo nič kot presečiščem, kar vsili modelu, da prečka izhodišče.

Podobne teme

Vzorčenje

Opisna statistika

Analiza variance (ANOVA)

Korelacija

Kovarianca

Eksponentno glajenje

Drseča sredina

Regresijska analiza

Parni t-preizkus

F-preizkus

Z-preizkus

Preizkus hi-kvadrat

Fourierova analiza