Microsoft Excel es un programa de hoja de cálculo más importante del mundo . Los profesionales en casi todas las industrias utilizan para analizar todo tipo de datos , a partir de los informes financieros de las lecturas del sensor . Una de las características más potentes disponibles en Excel es la herramienta de análisis de regresión. Puede tomar dos conjuntos de datos y el uso de análisis de regresión lineal de Excel para encontrar correlaciones entre ellos. Cosas que necesitará
Microsoft Excel
Gráfico de Excel con la Línea de Regresión Lineal
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Haga clic derecho en la línea de regresión en el gráfico, y seleccione Propiedades . Marque " Mostrar ecuación en el gráfico " y " Presentar el valor R cuadrado en el gráfico " . Haga clic en Aceptar .
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Mira el valor R -cuadrado que aparece junto a la línea de regresión. El valor de R al cuadrado representa la cantidad de variabilidad en los datos que se explica por el análisis de regresión lineal . Si todos los datos se encuentra exactamente en la línea de regresión , el valor R -cuadrado será 1. Si el valor R -cuadrado es 0, que significa que no hay correlación entre los dos conjuntos de datos.
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Dé vuelta a su atención a la ecuación aparece por encima del valor R -cuadrado . Será del tipo " y = mx + b" , donde m y b han sido sustituidos por números. Esta ecuación describe la línea de regresión lineal. El valor de "m" es la pendiente de la línea, y el valor " b" es el lugar donde la línea cruza el eje vertical. Usted puede utilizar esta ecuación para predecir los valores del conjunto de datos en función de su valor en el eje horizontal; sólo multiplique su ubicación horizontal por el valor "m " y agregue el valor "b " para el resultado , lo que le dará la mejor estimación de la ubicación de ese punto a partir del análisis de regresión lineal.
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Mira la pendiente de la recta . Si se inclina hacia abajo, a la derecha, los datos son " una correlación negativa , " si se inclina hacia arriba , los datos son " una correlación positiva . " La correlación positiva significa que los datos tienden a estar de acuerdo o se refuerzan mutuamente ; correlación negativa significa que tienden a estar en desacuerdo o mutuamente excluyentes

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