Cómo hacer una regresión lineal en Excel
La regresión lineal es una herramienta matemática que se usa para encontrar la correlación entre dos o más variables. Esta técnica se usa comúnmente para predecir el comportamiento y el comportamiento de los datos. Excel es una herramienta de software muy útil para hacer regresiones lineales. Siga estos pasos para realizar una regresión lineal usando Excel.
Comenzando
- Organice los datos: Primero, orgullosos los datos en un formato en el que Excel pueda leerlos. Ingrese los datos en las celdas con claridad.
- Seleccione los datos: A continuación, seleccione los datos que desea analizar en Excel.
Ejecutar la regresión lineal
- Inicie el análisis de regresión: En Excel, vaya a la pestaña de «Datos» y luego seleccione «Análisis de datos». Desde aquí, puede elegir «Análisis de regresión». Al hacer clic, una nueva ventana se abrirá.
- Ingrese los datos a analizar: En la ventana emergente, encontrará una opción para ingresar los datos que desea analizar. Cree una matriz de dos variables y luego haga clic en «Aceptar».
- Analice los datos: Una vez hecho esto, Excel analizará los datos y devolverá algunos resultados. Estos resultados incluyen la pendiente, el coeficiente de correlación, el coeficiente de determinación, etc.
Conclusion
Una vez que haya completado el análisis, puede usar los resultados para interpretar los datos y predecir el comportamiento futuro. Excel es una herramienta de software muy útil para hacer regresiones lineales, por lo que es un buen recurso para los profesionales de la industria.
¿Cómo poner la regresión lineal en Excel?
Si tiene la aplicación de escritorio de Excel, puede usar el botón Abrir en Excel para abrir el libro, y puede usar la herramienta Regresión incluida en Herramientas para análisis o funciones estadísticas para realizar un análisis de regresión allí. Haga clic en Abrir en Excel y realice un análisis de regresión. En la ficha datos, cree un gráfico para verificar sus datos.
Para crear un gráfico de regresión, primero seleccione los dos conjuntos de datos a comparar. Luego seleccione el botón ‘Insertar’ en la barra de herramientas y elija ‘Gráfico’. Después seleccione ‘Gráfico de dispersión’. Seleccione los dos conjuntos de datos que ha seleccionado y elija el botón ‘Aceptar’ para crear el gráfico. Si desea una línea de regresión en el gráfico, haga clic derecho en el gráfico y seleccione ‘Añadir línea de regresión’. Escoga la regresión lineal y aparecerá una línea de regresión en su gráfico.
¿Cómo se calcula la regresión lineal?
La ecuación de regresión lineal simple indica que el valor medio o valor esperado de y es una función lineal de x: E(y/x) = β0 + β1 x. Si β1=0 entonces E(y/x) = β0 y en este caso el valor medio no depende del valor de x, y concluimos que x y y no tienen relación lineal. Si β1≠0 entonces la pendiente de la regresión es β1, y el punto de intersección con el eje y es β0. Calculamos β1 y β0 mediante los siguientes pasos:
1.- Calcular los valores medios de las variables x y y:
X medio = Σ X/n
Y medio = Σ Y/n
2.- Calcular la pendiente del ajuste lineal:
β1 = Σ (x – x medio) (y – y medio)/ Σ (x – x medio)2
3.- Calcular el punto de intercepción de la regresión lineal:
β0 = y medio – β1 x medio
¿Cómo se puede construir un modelo de regresión lineal?
Cómo funciona Crear modelo de regresión El modelo debe ser lineal en sus parámetros, Los datos son una muestra aleatoria de la población, Las variables independientes no son demasiado colineales, Las variables independientes se miden precisamente para que el error de medición sea poco significativo
Pasos:
1. Definir la hipótesis: se deben definir las hipótesis asegurando que el modelo sea lineal en sus parámetros.
2. Establecer los datos: los datos debe recopilarse de forma cuidadosa y aleatoria para representar adecuadamente los resultados en la muestra de población.
3. Análisis de multicolinealidad: se deben revisar los resultados para verificar si hay colinealidad entre la información para evitar el sesgo en el modelo.
4. Análisis de la precisión de los datos: las variables independientes deben ser mididas con precisión para limitar el error en los resultados.
5. Construir el modelo de regresión: después de testear los modelos, se deben seleccionar los modelos que se ajusten mejor a los datos y se deben estimar los parámetros para la regresión.
6. Validar el modelo: el modelo deberá validarse para comprobar si los resultados son o no significativos.