Microsoft Excel est le leader des logiciels de calcul du monde. Les professionnels dans presque toutes les industries utilisent pour analyser toutes sortes de données , de rapports financiers pour les capteurs. Une des caractéristiques les plus puissants disponibles dans Excel est son outil d'analyse de régression. Vous pouvez prendre deux ensembles de données et utiliser l'analyse de régression linéaire d'Excel pour trouver des corrélations entre eux. Choses que vous devez
Microsoft Excel
graphique Excel avec la ligne de régression linéaire
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Faites un clic droit sur ​​la ligne de régression dans votre thème, et choisissez Propriétés. Cochez la case " équation d'affichage sur le tableau " et " Affichage de la valeur R-carré sur le tableau " . Cliquez sur OK.
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Regardez la valeur R-carré s'affiche à côté de la ligne de régression . La valeur R-carré représente le montant de la variabilité dans les données qui sont expliqués par l'analyse de régression linéaire. Si toutes les données se trouve exactement sur ​​la droite de régression , la valeur R-carré sera de 1 . Si la valeur R-carré est égal à 0 , cela signifie qu'il n'ya pas de corrélation entre les deux ensembles de données.
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attirer votre attention sur l'équation ci-dessus la valeur R-carré . Il sera de la forme « y = ax + b", où m et b ont été remplacés par des numéros . Cette équation décrit la droite de régression linéaire. La valeur "m" est la pente de la droite , et la valeur "b" est l'emplacement où la ligne coupe l'axe vertical . Vous pouvez utiliser cette équation pour prédire les valeurs dans l'ensemble de données en fonction de leur valeur sur l'axe horizontal , il suffit de multiplier leur position horizontale par la valeur «m» et puis ajoutez la valeur "b" pour le résultat , ce qui vous donnera la meilleure estimation de l'emplacement de ce point sur ​​la base de l'analyse de régression linéaire.
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Regardez la pente de la droite . Si elle s'incline vers le bas à droite , les données sont " corrélation négative ", si elle s'incline vers le haut , les données sont « corrélation positive ». Positif, que les ensembles de données ont tendance à être d'accord avec ou renforcer mutuellement; corrélation négative signifie qu'ils ont tendance à être en désaccord ou s'excluent

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