Cómo interpretar la regresión lineal Resumen en Microsoft Excel 2003

Microsoft Excel es una hoja de cálculo más importantes del mundo. Los profesionales en casi todas las industrias utilizan para analizar todo tipo de datos, a partir de los informes financieros al sensor lecturas. Una de las características más potentes disponibles en Excel es su 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.

Instrucciones

1 Haga clic derecho en la línea de regresión en el gráfico y seleccione Propiedades. Marque "Mostrar ecuación en el gráfico" y "valor R cuadrado en el gráfico de pantalla". Haga clic en Aceptar.

2 Mirar el valor R cuadrado que se muestra junto a la línea de regresión. El valor de R 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.

3 Dirija su atención a la ecuación que aparece por encima del valor R cuadrado. Será de la forma "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. Se puede utilizar esta ecuación para predecir los valores del conjunto de datos en función de su valor en el eje horizontal; simplemente multiplicar su ubicación horizontal por el valor de "m" y, a continuación, agregue el valor "b" para el resultado; esto le dará la mejor estimación de la ubicación de ese punto a partir del análisis de regresión lineal.

4 Mira la pendiente de la línea. Si se inclina hacia abajo, hacia 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 conjuntos de datos tienden a estar de acuerdo o se refuerzan mutuamente; correlación negativa significa que tienden a estar en desacuerdo o mutuamente excluyentes.

Consejos y advertencias

• A menudo se puede calcular visualmente la precisión de la regresión lineal; si los puntos de datos se agrupan estrechamente alrededor de la línea, es probable que tenga un alto grado de correlación. También debe asegurarse de que está en forma de línea más o menos los datos - si no es así, tal vez debería intentar una regresión no lineal.