ຄອມພິວເຕີ, ຊອຟແວ
Regression ໃນ Excel: ຕົວຢ່າງສົມຜົນ. ຖົດຖອຍເຊີງເສັ້ນ
ການວິເຄາະ Regression - ວິທີການສຶກສາສະຖິຕິສະແດງໃຫ້ເຫັນການເອື່ອຍອີງຂອງຕົວກໍານົດການຂອງຫນຶ່ງຫຼືເອກະລາດຫຼາຍຕົວປ່ຽນໄດ້. ໃນຍຸກຂອງຄອມພິວເຕີ, ການນໍາໃຊ້ຂອງຕົນໄດ້ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນ. ໃນມື້ນີ້, ການຮຽນຮູ້ວິທີການສ້າງ regression ໃນ Excel, ທ່ານສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາທາງສະຖິຕິສະລັບສັບຊ້ອນໃນເວລາພຽງບໍ່ພໍເທົ່າໃດນາທີ. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງສະເພາະໃດຫນຶ່ງຂອງເສດຖະສາດ.
ປະເພດ regression
ແນວຄວາມຄິດນີ້ໄດ້ນໍາສະເຫນີໃຫ້ຄະນິດສາດ ໂດຍ Francis Galton ໃນ 1886. Regression ແມ່ນ:
- ເສັ້ນ;
- ເປັນຮູບໂຄ້ງ;
- ພະລັງງານ;
- ທີ່ອະທິບາຍ;
- ເກີນຄວາມຈິງ;
- ທີ່ອະທິບາຍ;
- ອັນສົມຄວນ.
ຕົວຢ່າງ 1
ພິຈາລະນາບັນຫາຂອງການກໍານົດການເອື່ອຍອີງຂອງຈໍານວນຂອງ resignations ຂອງສະມາຊິກພະນັກງານຂອງຄ່າແຮງງານສະເລ່ຍໃນ 6 ວິສາຫະກິດອຸດສາຫະກໍາດັ່ງກ່າວໄດ້.
Task. ຫົກບໍລິສັດໄດ້ວິເຄາະເງິນເດືອນສະເລ່ຍແລະຈໍານວນຂອງພະນັກງານຜູ້ທີ່ສະຫມັກໃຈເຊົາໄດ້. ໃນຮູບແບບຕາຕະລາງທີ່ພວກເຮົາມີ:
A | B | C | |
1 | X | ຈໍານວນຍອມ | ເງິນເດືອນ |
2 | y | 30000 rubles | |
3 | 1 | 60 | 35000 rubles |
4 | 2 | 35 | 40000 rubles |
5 | 3 | 20 | 45000 rubles |
6 | 4 | 20 | 50,000 rubles |
7 | 5 | 15 | 55000 rubles |
8 | 6 | 15 | 60000 rubles |
ສໍາລັບບັນຫາຂອງການກໍານົດການເອື່ອຍອີງຂອງພະນັກງານຈໍານວນປະເພດແຍກໄດ້ຈາກເງິນເດືອນສະເລ່ຍສໍາລັບຮູບແບບການຖົດຖອຍ 6 ວິສາຫະກິດມີຮູບແບບຂອງສົມຜົນ Y = a 0 + 1 x 1 + ... + a k x k, ບ່ອນທີ່ x i - ການປ່ຽນແປງອິດທິພົນຕໍ່, ເປັນຂ້າພະເຈົ້າ - ຄ່າສໍາປະສິດຖົດຖອຍ, ak - ຈໍານວນຂອງປັດໃຈ.
Y ສໍາລັບວຽກງານໃດຫນຶ່ງ - ມັນເປັນຕົວຊີ້ວັດທີ່ຈະແມ່ນໄຟໄຫມ້ພະນັກງານ, ເປັນປັດໄຈປະກອບສ່ວນ - ເງິນເດືອນ, ເຊິ່ງໄດ້ຖືກສະແດງດ້ວຍ X.
ການຄວບຄຸມພະລັງງານຂອງ "Excel" ຕາຕະລາງການ
ການວິເຄາະ Regression ໃນ Excel ຄວນໄດ້ຮັບການນໍາໂດຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂໍ້ມູນຕາຕະລາງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວການກໍ່ສ້າງໃນການເຮັດວຽກເປັນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສໍາລັບຈຸດປະສົງເຫຼົ່ານີ້ມັນເປັນທີ່ດີກວ່າທີ່ຈະນໍາໃຊ້ເປັນຕື່ມໃນ "ການວິເຄາະແພໍກເກັດ" ທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍ. ເພື່ອໃຫ້ສາມາດມັນ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງ:
- ກັບແຖບ "ໄຟ" ໄປທີ່ "ຕັ້ງຄ່າ";
- ຢູ່ໃນປ່ອງຢ້ຽມທີ່ເປີດ, ເລືອກ 'ຕື່ມ ons';
- ໃຫ້ຄລິກໃສ່ປຸ່ມ "ໄປ", ຕັ້ງຢູ່ດ້ານລຸ່ມຂວາຂອງເສັ້ນ "ການຄຸ້ມຄອງ";
- ເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຫມາຍກວດກາຕໍ່ກັບ "ການວິເຄາະ ToolPak" ແລະຢືນຢັນການປະຕິບັດຂອງທ່ານໂດຍການກົດປຸ່ມ "OK".
ຖ້າຫາກວ່າເຮັດໄດ້ໄປ, ໃນເບື້ອງຂວາຂອງແຖບ "ຂໍ້ມູນ", ຕັ້ງຢູ່ຂ້າງເທິງແຜ່ນວຽກງານ "Excel", ສະແດງໃຫ້ເຫັນປຸ່ມທີ່ຕ້ອງການ.
Linear Regression ໃນ Excel
ໃນປັດຈຸບັນທີ່ທ່ານມີຢູ່ໃນມືທັງຫມົດເຄື່ອງມືທີ່ຈໍາເປັນ virtual ສໍາລັບການຄິດໄລ່ດ້ານເສດຖະກິດ, ພວກເຮົາສາມາດເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາຂອງພວກເຮົາ. ເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້:
- ປຸ່ມແມ່ນ clicked ກ່ຽວກັບ "ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ";
- ໃຫ້ຄລິກໃສ່ປຸ່ມ "regression" ຢູ່ໃນປ່ອງຢ້ຽມເປີດ;
- ແຖບທີ່ປາກົດຂຶ້ນທີ່ຈະແນະນໍາລະດັບຂອງຄ່າ a Y (ຈໍານວນຂອງພະນັກງານປະເພດແຍກໄດ້) ແລະ X (ເງິນເດືອນຂອງເຂົາເຈົ້າ);
- ຢືນຢັນການປະຕິບັດຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍການກົດປຸ່ມ« Ok ».
ດັ່ງນັ້ນ, ໂຄງການອັດຕະໂນມັດຈະຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ໃນເອກະສານຕາຕະລາງການວິເຄາະ regression ຂໍ້ມູນໃຫມ່. ຈ່າຍເອົາໃຈໃສ່! ໃນ Excel, ມີໂອກາດໃນການສ້າງຕັ້ງສະຖານທີ່ທີ່ທ່ານຕ້ອງການສໍາລັບຈຸດປະສົງນີ້. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ມັນອາດຈະເປັນເອກະສານດຽວກັນ, ບ່ອນທີ່ຄ່າ Y ແລະ X, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງເປັນຫນັງສືໃຫມ່ທີ່ອອກແບບມາສະເພາະສໍາລັບການເກັບຮັກສາຂອງຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວໄດ້.
ຜົນການວິເຄາະ Regression ສໍາລັບ R ແມັດ
ຂໍ້ມູນ Excel ໄດ້ໃນຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງພິຈາລະນາທີ່ມີຮູບແບບການ:
ຫນ້າທໍາອິດຂອງການທັງຫມົດ, ພວກເຮົາຄວນຈະຈ່າຍເອົາໃຈໃສ່ກັບມູນຄ່າຂອງ R-squared ໄດ້. ມັນເປັນຕົວແທນຄ່າສໍາປະສິດຂອງການຕັດສິນໄດ້. ໃນຕົວຢ່າງນີ້, R ແມັດ = 0755 (755%), m. E. ພາລາມິເຕີຄິດໄລ່ຂອງຕົວແບບໃນການອະທິບາຍຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຕົວກໍານົດການພິຈາລະນາໂດຍ 755% ໄດ້. ຍິ່ງຄ່າຄວາມຄູນຄວາມຕັ້ງໃຈໄດ້, ຕົວແບບເລືອກໄດ້ຖືກພິຈາລະນາທີ່ຈະເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍສໍາລັບວຽກງານສະເພາະໃດຫນຶ່ງ. ມັນແມ່ນເຊື່ອກັນວ່າຖືກຕ້ອງອະທິບາຍສະຖານະການທີ່ແທ້ຈິງໃນມູນຄ່າ R ແມັດຂ້າງເທິງ 08. ຖ້າ R ແມັດ <05, ຫຼັງຈາກນັ້ນເປັນການວິເຄາະ regression ໃນ Excel ສາມາດບໍ່ໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາສົມເຫດສົມຜົນ.
ການວິເຄາະອັດຕາສ່ວນ
ຈໍານວນ 64,1428 ສະແດງໃຫ້ເຫັນສິ່ງທີ່ຈະມີມູນຄ່າຂອງ Y, ຖ້າທັງຫມົດ xi ປ່ຽນແປງໃນຮູບແບບຂອງພວກເຮົາຈະປັບ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ມັນສາມາດ argued ວ່າມູນຄ່າຂອງຕົວກໍານົດການວິເຄາະໄດ້ຮັບອິດທິພົນຈາກປັດໃຈອື່ນໆກ່ວາທີ່ອະທິບາຍໃນຮູບແບບສະເພາະໃດຫນຶ່ງ.
ປັດໄຈທີ່ຕໍ່ -0,16285 ຕັ້ງໃນ B18 ສັບມືຖື, ສະແດງໃຫ້ເຫັນອິດທິພົນທີ່ສໍາຄັນຂອງຕົວປ່ຽນແປງ X ກັບ Y. ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າເງິນເດືອນສະເລ່ຍຂອງພະນັກງານພາຍໃນຮູບແບບຜົນກະທົບຕໍ່ຈໍານວນຂອງ resignations ຈາກນ້ໍາຫນັກຂອງ -0,16285 ໄດ້, t. E. ລະດັບຂອງຜົນກະທົບຂອງຕົນຢູ່ທັງຫມົດ ຂະຫນາດນ້ອຍ. ອາການ "-" ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າຄ່າສໍາປະສິດແມ່ນທາງລົບ. ເປັນທີ່ຊັດເຈນ, ນັບຕັ້ງແຕ່ພວກເຮົາທຸກຄົນຮູ້ວ່າເງິນເດືອນຫຼາຍໃນວິສາຫະກິດ, ປະຊາຊົນຫນ້ອຍໄດ້ສະແດງຄວາມປາຖະຫນາທີ່ຈະຍົກເລີກສັນຍາຂອງການຈ້າງງານຫຼືຍົກເລີກໄດ້.
ຖົດຖອຍ
ພາຍໃຕ້ໄລຍະນີ້ຫມາຍເຖິງສະມະການການສື່ສານທີ່ມີການປ່ຽນແປງເອກະລາດຈໍານວນຫນຶ່ງຂອງຮູບແບບທີ່:
y = f (x 1 + x 2 + ... x m) + ε, ບ່ອນ y - ເປັນຄະແນນຄຸນສົມບັດ (ຕົວແປຕາມ) ແລະ x 1, x 2, ... x m - ມີອາການປັດໄຈ (ການປ່ຽນແປງເອກະລາດ).
ການປະເມີນຕົວກໍານົດການ
ສໍາລັບຫຼາຍ regression (MR) ມັນແມ່ນປະຕິບັດນໍາໃຊ້ຮຽບຮ້ອຍວິທີການຢ່າງຫນ້ອຍ (LSM). ສໍາລັບມະການເຊີງເສັ້ນຂອງຮູບແບບ Y = a + b 1 x 1 + ... + b m x m + ε ສ້າງລະບົບສະມະການປົກກະຕິ (cm. ຂ້າງລຸ່ມນີ້)
ເພື່ອໃຫ້ເຂົ້າໃຈຫຼັກການຂອງວິທີການດັ່ງກ່າວ, ພວກເຮົາພິຈາລະນາໃນກໍລະນີທັງສອງປັດໄຈ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາໄດ້ສະຖານະການອະທິບາຍໂດຍສູດການຄໍານວນ
ເພາະສະນັ້ນ, ພວກເຮົາໄດ້ຮັບ:
ທີ່σ - ແມ່ນຄວາມແປປວນຂອງຄຸນນະສົມບັດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນໃນດັດຊະນີການ.
MNC ແມ່ນສາມາດນໍາໃຊ້ກັບສົມຜົນ MR ກັບ standartiziruemom ຂະຫນາດ. ໃນກໍລະນີດັ່ງກ່າວນີ້, ພວກເຮົາໄດ້ຮັບສະມະການ:
wherein t y, t x 1, ... t xm - standartiziruemye ຕົວແປທີ່ຄ່າສະເລ່ຍຢູ່ 0; β i - ຄ່າສໍາປະສິດຖົດຖອຍມາດຕະຖານແລະມາດຕະຖານ deviation - 1.
ກະລຸນາສັງເກດວ່າທັງຫມົດβ i ໃນກໍລະນີນີ້ກໍານົດເປັນປະກະຕິແລະ tsentraliziruemye, ເພາະສະນັ້ນຈຶ່ງເປັນການສົມທຽບລະຫວ່າງການພິຈາລະນາທີ່ຖືກຕ້ອງແລະເຫມາະສົມ. ນອກຈາກນີ້ຍັງເປັນທີ່ຍອມຮັບປະຕິບັດການຄັດເລືອກຂອງປັດໄຈ, ການຖິ້ມໄພ່ທີ່ມີຄ່າຕ່ໍາສຸດຂອງβi.
ບັນຫາທີ່ມີການນໍາໃຊ້ສົມຜົນຖົດຖອຍເຊີງເສັ້ນ
ສົມມຸດວ່າເຈົ້າມີຕາຕະລາງຂອງການປ່ຽນແປງຂອງລາຄາຂອງຜະລິດຕະພັນຍັງບໍ່ມີຂໍ້ສະເພາະໃດຫນຶ່ງສໍາລັບການທີ່ຜ່ານມາ 8 ເດືອນ. ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອຕັດສິນໃຈວ່າການຢຶດຈ່ອງຂອງພັກຂອງຕົນໃນລາຄາຂອງ 1850 rubles ໄດ້. / T
A | B | C | |
1 | ເດືອນ | ຊື່ຂອງເດືອນ | ລາຄາຍັງບໍ່ມີຂໍ້ |
2 | 1 | ມັງກອນ | 1750 rubles ຕໍ່ໂຕນ |
3 | 2 | ກຸມພາ | 1755 rubles ຕໍ່ໂຕນ |
4 | 3 | ມີນາ | 1767 rubles ຕໍ່ໂຕນ |
5 | 4 | ເມສາ | 1760 rubles ຕໍ່ໂຕນ |
6 | 5 | ພຶດສະພາ | 1770 rubles ຕໍ່ໂຕນ |
7 | 6 | ມິຖຸນາ | 1790 rubles ຕໍ່ໂຕນ |
8 | 7 | ກໍລະກົດ | 1810 rubles ຕໍ່ໂຕນ |
9 | 8 | ສິງຫາ | 1840 rubles ຕໍ່ໂຕນ |
ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້ໃນໂຮງງານຜະລິດ tabular "Excel" ຕ້ອງໃຊ້ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງເຄື່ອງມືການວິເຄາະ "Data" ນໍາສະເຫນີຢູ່ຂ້າງເທິງ. ຕໍ່ໄປ, ເລືອກສ່ວນ "Regression" ແລະພາລາມິເຕີທີ່ກໍານົດໄວ້. ພວກເຮົາຕ້ອງຈື່ໄວ້ວ່າໃນ "ລະດັບ Input Y »ຄວນໄດ້ຮັບການນໍາສະເຫນີໃຫ້ລະດັບຂອງຄຸນຄ່າຂອງຕົວແປຕາມໄດ້ (ໃນກໍລະນີນີ້ລາຄາສິນຄ້າໃນເດືອນສະເພາະໃດຫນຶ່ງຂອງປີ) ແລະໃນ" Input ໄລຍະຫ່າງ X » - ສໍາລັບເປັນເອກະລາດ (ເດືອນ). ພວກເຮົາຢືນຢັນການປະຕິບັດໂດຍການຄລິກໃສ່« Ok »ໄດ້. ໃນແຜ່ນວຽກໃຫມ່ (ຖ້າຫາກວ່າລະບຸໄວ້ນັ້ນ), ພວກເຮົາໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນສໍາລັບການຖົດຖອຍ.
ພວກເຮົາກໍາລັງກໍ່ສ້າງກ່ຽວກັບພວກເຂົາມະການເຊີງເສັ້ນຂອງຮູບແບບ y = ax + b, ບ່ອນທີ່ເປັນຕົວກໍານົດແລະ b ມີຄ່າສໍາປະສິດຈາກຈໍານວນເສັ້ນທາງຂອງເດືອນແລະຊື່ຂອງຄ່າສໍາປະສິດແລະ Y, ສີ່ແຍກ "ເສັ້ນ«ຂອງເອກະສານທີ່ມີຜົນໄດ້ຮັບຂອງການວິເຄາະ regression ໄດ້. ດັ່ງນັ້ນ, ມະການເຊີງເສັ້ນ regression (EQ) 3 ສໍາລັບບັນຫາສາມາດໄດ້ຮັບການລາຍລັກອັກສອນວ່າ:
ລາຄາຂອງສິນຄ້າ N = 11,714 * 1727.54 ເດືອນຈໍານວນ +.
ຫຼືໃນ notation ພຶຊະຄະນິດ
y = 11,714 x + 1727,54
ການວິເຄາະຜົນໄດ້ຮັບ
ການຕັດສິນໃຈບໍ່ວ່າຈະເປັນທີ່ໄດ້ຮັບສົມຜົນຖົດຖອຍເຊີງເສັ້ນຢ່າງພຽງພໍໂດຍໃຊ້ຄ່າສໍາປະສິດຫຼາຍພັນ (CMC) ແລະການຕັດສິນໃຈເຊັ່ນດຽວກັນກັບການທົດສອບແລະ Fisher ຂອງເສື້ອທີການທົດສອບ. ໃນຕາຕະລາງ "Excel" regression ກັບຜົນໄດ້ຮັບຂອງພວກເຂົາເຈົ້າປະຕິບັດພາຍໃຕ້ຊື່ທີ່ຫຼາກຫຼາຍ R, R-Square, F, ເສື້ອທີສະຖິຕິແລະສະຖິຕິ, ຕາມລໍາດັບ.
KMC R ເຮັດໃຫ້ມີການປະເມີນຄວາມສໍາພັນຫນ້າຈະເປັນຄວາມໃກ້ຊິດລະຫວ່າງການປ່ຽນແປງເອກະລາດແລະຂຶ້ນ. ມູນຄ່າສູງຂອງຕົນຊີ້ໃຫ້ເຫັນການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເຂັ້ມແຂງພຽງພໍລະຫວ່າງຕົວແປ "ຈໍານວນຂອງເດືອນ" ແລະ "N ລາຄາຜະລິດຕະພັນໃນ rubles ຕໍ່ 1 ໂຕນ." ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ລັກສະນະຂອງສາຍພົວພັນນີ້ແມ່ນບໍ່ຮູ້ຈັກ.
ຮຽບຮ້ອຍຂອງຄ່າສໍາປະສິດຂອງການຕັດສິນ R 2 (RI) ເປັນລັກສະນະຈໍານວນຂອງອັດຕາສ່ວນຂອງກະແຈກກະຈາຍທັງຫມົດແລະສະແດງໃຫ້ເຫັນກະແຈກກະຈາຍຂອງບາງສ່ວນຂໍ້ມູນການທົດລອງໄດ້, i.e. , ຄ່າຂອງຕົວແປຕາມທີ່ສອດຄ້ອງກັນກັບສົມຜົນຖົດຖອຍເຊີງເສັ້ນ. ໃນບັນຫາດັ່ງກ່າວນີ້, ຄ່ານີ້ແມ່ນ 848%, mp. E. ສະຖິຕິທີ່ມີລະດັບສູງຂອງຄວາມຖືກຕ້ອງໄດ້ຖືກອະທິບາຍ SD.
F-ສະຖິຕິ, ຊຶ່ງເອີ້ນກັນວ່າ Fisher ເກນໃຊ້ໃນການປະເມີນຄວາມສໍາຄັນຂອງການເອື່ອຍອີງ linear or disproving hypothesis ຢືນຢັນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງຕົນ.
ມູນຄ່າຂອງເສື້ອທີສະຖິຕິ (ການທົດສອບ t Student ຂອງ) ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ປະເມີນຜົນຄວາມສໍາຄັນຂອງຄ່າສໍາປະສິດດັ່ງກ່າວໃນສະມາຊິກການເອື່ອຍອີງໃດໆຟຣີ unknown, ຮູບແຂບ. ຖ້າຫາກວ່າມູນຄ່າຂອງເສື້ອທີການທົດສອບ> t crater ຂ, ສົມມຸດຕິຖານຂອງ insignificance ມະການເຊີງເສັ້ນຂອງໄລຍະຟຣີໄດ້ຖືກປະຕິເສດ.
ໃນບັນຫານີ້ສໍາລັບການໄລຍະຟຣີໂດຍຜ່ານເຄື່ອງມື "Excel" ມັນໄດ້ພົບເຫັນວ່ານ້ໍ = 169,20903 ແລະ p = 2,89E, 12, t. E. ມີການຄາດຄະເນສູນວ່າສາດສະຫນາຈະໄດ້ຮັບການປະຕິເສດສົມມຸດຖານຂອງ insignificance ຂອງໄລຍະຟຣີໄດ້. ສໍາລັບຕົວຄູນທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກທີ່ t = 5,79405, ແລະ p = 0,001158. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ການຄາດຄະເນທີ່ເປັນປະຕິເສດ hypothesis ທີ່ຖືກຕ້ອງຈະ insignificance ຂອງຄ່າສໍາປະສິດສໍາລັບການຮູ້ຈັກໄດ້, ແມ່ນ 012%.
ດັ່ງນັ້ນ, ມັນສາມາດ argued ວ່າໄດ້ສົມຜົນຖົດຖອຍເຊີງເສັ້ນຢ່າງພຽງພໍ.
ບັນຫາຂອງທີ່ປຶກສາຂອງການຊື້ຮຸ້ນຂອງ
ຖົດຖອຍໄດ້ປະຕິບັດໃນ Excel ການນໍາໃຊ້ຄືກັນ "ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ" ເຄື່ອງມື. ພິຈາລະນາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະໃດຫນຶ່ງ.
ຄູ່ມືບໍລິສັດ« NNN »ຕ້ອງຕັດສິນໃຈວ່າຈະຊື້ 20% ຂອງຮຸ້ນຂອງ JSC « MMM ». ລາຄາ Package (SP) ແມ່ນ 70 ລ້ານໂດລາສະຫະລັດ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງ« NNN »ເກັບຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບທຸລະກໍາທີ່ຄ້າຍຄືກັນ. ມັນໄດ້ຕັດສິນໃຈໃນການປະເມີນມູນຄ່າຮຸ້ນໃນຕົວກໍານົດການດັ່ງກ່າວ, ຫນ່ວຍເປັນລ້ານໂດລາສະຫະລັດ, ເຊັ່ນ:
- ເຈົ້າຫນີ້ (VK);
- ປະລິມານການຫມຸນວຽນປະຈໍາປີ (VO);
- ລູກຫນີ້ (VD);
- ມູນຄ່າຂອງສິນຊັບຖາວອນ (SOF).
ໃນນອກຈາກນັ້ນ, ການນໍາໃຊ້ຫນີ້ຄ່າແຮງງານຂອງວິສາຫະກິດ (V3 U) ໃນຫລາຍພັນໂດລາສະຫະລັດ.
ໂຮງງານຜະລິດຕາຕະລາງການຕັດສິນໃຈຫມາຍຄວາມວ່າ Excel
ທໍາອິດທີ່ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ສ້າງຕາຕະລາງຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນໄດ້. ມັນເປັນດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
ຕໍ່ໄປ:
- ກ່ອງໂທ "ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ";
- ເລືອກ "Regression" ສ່ວນ;
- ປ່ອງຢ້ຽມ "Input ໄລຍະຫ່າງ Y »ຄຸ້ມຄອງລະດັບຄ່າຕົວແປຂຶ້ນຈາກຖັນ G;
- ໃຫ້ຄລິກໃສ່ຮູບສັນຍາລັກທີ່ມີລູກສອນສີແດງທາງດ້ານຂວາຂອງປ່ອງຢ້ຽມ "Input ໄລຍະຫ່າງ X »ແລະຫ່າງໄກສອກຫລີກໃນຊ່ວງເອກະສານຂອງຄຸນຄ່າທັງຫມົດຂອງຖັນ B, C, D, F
Mark ຈຸດ "ແຜ່ນໃຫມ່" ແລະໃຫ້ຄລິກໃສ່ "OK".
ໄດ້ຮັບການວິເຄາະ regression ສໍາລັບວຽກງານນີ້.
ຜົນໄດ້ຮັບການສຶກສາແລະຂໍ້ສະຫຼຸບ
"ເກັບກໍາ" ມົນຈາກຂໍ້ມູນທີ່ນໍາສະເຫນີຂ້າງເທິງນີ້ກ່ຽວກັບຕາຕະລາງແຜ່ນສົມຜົນ Excel ໂຮງງານຜະລິດຖົດຖອຍ:
SD = 0103 * SOF + 0,541 * VO - 0.031 ສ່ວນ * VK + 0,405 * VD + 0,691 * VZP - 265.844.
ໃນຮູບແບບທາງຄະນິດສາດປົກກະຕິຫຼາຍມັນສາມາດໄດ້ຮັບການລາຍລັກອັກສອນວ່າ:
y = 0.103 * x1 + 0,541 * x2 - 0.031 ສ່ວນ * x3 + 0,405 * x4 + 0,691 * x5 - 265.844
ຂໍ້ມູນສໍາລັບ« MMM » JSC ນໍາສະເຫນີໃນຕາຕະລາງຂ້າງລຸ່ມນີ້:
SOF, USD | VO, USD | VK, USD | VD, USD | VZP, USD | JV, USD |
1025 | 5355 | 452 | 415 | 2155 | 64,72 |
ທົດແທນໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເຂົ້າໄປໃນສົມຜົນການຖົດຖອຍທີ່ໄດ້ຮັບຕົວເລກຂອງ 64,72 ລ້ານໂດລາສະຫະລັດໄດ້. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າຮຸ້ນຂອງ JSC « MMM »ບໍ່ຄວນຊື້, ເນື່ອງຈາກວ່າຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງເຂົາເຈົ້າແມ່ນ overpriced ຂ້ອນຂ້າງຢູ່ໃນ 70 ລ້ານໂດລາສະຫະລັດ.
ຂະນະທີ່ທ່ານສາມາດເບິ່ງ, ການນໍາໃຊ້ຂອງຕາຕະລາງ "Excel" ແລະສົມຜົນການຖົດຖອຍໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບທີ່ປຶກສາການເຮັດທຸລະກໍາສະເພາະໃດຫນຶ່ງທີ່ຂ້ອນຂ້າງ.
ໃນປັດຈຸບັນທີ່ທ່ານຮູ້ຈັກສິ່ງທີ່ຖົດຖອຍໄດ້. ຕົວຢ່າງທີ່ຈະ Excel, ປຶກສາຫາລືຂ້າງເທິງນັ້ນ, ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໃນການແກ້ໄຂບັນຫາການປະຕິບັດຂອງ Econometrics.
Similar articles
Trending Now