Comment puis-je lire Parcelles résiduelles dans Excel

? L'analyse de régression est utilisée pour prédire les scores sur une variable indépendante , connue sous le nom «x» à l'aide de scores connus sur une ou plusieurs variables dépendantes connues comme " les y . " Une analyse de régression linéaire calcule mathématiquement l'équation pour une ligne droite , qui sert de modèle prédictif . Selon le site , Stat Trek , les résidus représentent la distance verticale entre chaque point de données obtenues de la variable indépendante de cette ligne droite. Microsoft Excel 2007 produit un tracé des résidus qui doivent être interprétés pour évaluer la pertinence d'utiliser un model.Things de régression linéaire dont vous aurez besoin
Microsoft Excel 2007
Voir Plus Instructions

1

Identifier les variables x et y dans votre régression . La variable x ou variable indépendante représente le résultat que vous voulez mesurer . Les variables y ou variables dépendantes sont les entrées ou les prédicteurs . Par exemple, si vous souhaitez concevoir un modèle nombre d'admissions à l'urgence une personne aurait en utilisant nombre de kilos de trop et le nombre d'heures travaillées par semaine prédire , les variables dépendantes sont le nombre de kilos de trop et le nombre d'heures travaillées par semaine , tandis que la variable indépendante est le nombre d'admissions à l'urgence .
2

Comprendre que l'axe des x d'un complot résiduelle contient toutes les valeurs de la variable x dans l'échantillon . Dans cet exemple , si le plus grand nombre d'admissions à l'urgence n'importe qui dans l'échantillon a été de 15 et le plus bas était de zéro , l'échelle allait commencer à zéro et s'étendre vers le haut par incréments de un à la valeur maximale de 15
Photos 3

Apprendre à lire l'axe des ordonnées du graphique des résidus . L'axe des ordonnées représente les résidus. Si la plus grande distance entre un point de données obtenues et la droite prédictive est de 15 et la plus petite distance était de zéro , cette échelle commencer à zéro et s'étend vers le haut par incréments de un à la valeur maximale de 15 Microsoft Excel 2007 produit un graphique pour chaque variable y .
4

Comprendre que la ligne droite sur le graphique représente la prédiction qui décrit la relation à l'idéal entre x et l'être variable y graphiquement . La ligne peut être horizontale , inclinée vers le haut , ou vers le bas inclinée en fonction de la nature de la relation entre x et des y étant représentée graphiquement .
5

Regardez la propagation de points au-dessus et au-dessous de la ligne droite prédictive . Si il ya un nombre égal de points au-dessus de la ligne de dessous , la régression linéaire est approprié pour décrire la relation entre x et des y étant représentée graphiquement .
6

Rechercher les modèles de dispersement . Si les données sont en grappes , une forme autre qu'une ligne droite , comme un " U ", ou si les points de données ne sont pas réparties de façon égale au-dessus et en dessous du seuil de prédiction linéaire , la régression linéaire n'est pas appropriée et modèles non - linéaires doivent être utilisés .