ಸೂತ್ರದ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ Excel LINEST ಕಾರ್ಯ

ಪರಿವಿಡಿ

ಈ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ LINEST ಫಂಕ್ಷನ್‌ನ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು Excel ನಲ್ಲಿ ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಲು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

Microsoft Excel ಒಂದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅಲ್ಲ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅದು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಹಲವಾರು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಅಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ LINEST, ಇದು ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ರಿಟರ್ನ್ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಈ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಲಘುವಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಸ್ಪರ್ಶಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸರಳವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸೂತ್ರವನ್ನು ನಿಮಗೆ ಒದಗಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ನಮ್ಮ ಮುಖ್ಯ ಗಮನವು ಇರುತ್ತದೆ.

Excel LINEST ಫಂಕ್ಷನ್ - ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ಉಪಯೋಗಗಳು

LINEST ಕಾರ್ಯವು ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಮತ್ತು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸರಳ ರೇಖೆಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೇಖೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸರಣಿಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಗೆ ಉತ್ತಮವಾದ ಫಿಟ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಕಾರ್ಯವು ಕನಿಷ್ಠ ಚೌಕಗಳು ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ರೇಖೆಯ ಸಮೀಕರಣವು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿರುತ್ತದೆ.

ಸರಳ ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತ ಸಮೀಕರಣ:

y = bx + a

ಬಹು ಹಿಮ್ಮುಖ ಸಮೀಕರಣ:

y = b₁x₁+ b₂x₂+ … + b_nx_n+ a

ಎಲ್ಲಿ:

y - ನೀವು ಊಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್.
x - ಊಹಿಸಲು ನೀವು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್ y .
a - ಪ್ರತಿಬಂಧ (ರೇಖೆಯು Y ಅಕ್ಷವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಛೇದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ).
b - ಇಳಿಜಾರುಗಮನಾರ್ಹ.
ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯದ ಪದವಿಗಳು (df). ಎಕ್ಸೆಲ್‌ನಲ್ಲಿನ LINEST ಕಾರ್ಯವು ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯದ ಅವಶೇಷಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಒಟ್ಟು df ರಿಗ್ರೆಶನ್ df ಆಗಿದೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಎಫ್-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನೀವು ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯದ ಡಿಗ್ರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ತದನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಎಫ್-ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಎಫ್ ಅಂಕಿಅಂಶಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿ.

ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಮೊತ್ತ ಚೌಕಗಳ (ಅಕಾ ವರ್ಗಗಳ ವಿವರಿಸಿದ ಮೊತ್ತ , ಅಥವಾ ವರ್ಗಗಳ ಮಾದರಿ ಮೊತ್ತ ). ಇದು ಭವಿಷ್ಯ y-ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು y ನ ಸರಾಸರಿ ನಡುವಿನ ವರ್ಗ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಮೊತ್ತವಾಗಿದೆ, ಈ ಸೂತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ: =∑(ŷ - ȳ)2. ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಮಾದರಿಯು ಎಷ್ಟು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ವರ್ಗಗಳ ಉಳಿಕೆ ಮೊತ್ತ . ಇದು ನಿಜವಾದ y-ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯ y-ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ವರ್ಗ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಮೊತ್ತವಾಗಿದೆ. ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ವಿವರಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಚೌಕಗಳ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಚೌಕಗಳ ಉಳಿಕೆ ಮೊತ್ತವು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ, ನಿಮ್ಮ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಮಾದರಿಯು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

LINEST ಫಂಕ್ಷನ್ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ತಿಳಿದಿರಬೇಕಾದ 5 ವಿಷಯಗಳು

LINEST ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳು, ಫಂಕ್ಷನ್‌ನ "ಆಂತರಿಕ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರ" ಕುರಿತು ನೀವು ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಬಹುದು:
1. Known_y's ಮತ್ತು known_x's . ಕೇವಲ ಒಂದು ಸೆಟ್ x ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಳ ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, known_y's ಮತ್ತು known_x's ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಆಕಾರದ ಶ್ರೇಣಿಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ನೀವು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವತಂತ್ರ x ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಹು ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಿದರೆ, known_y's ಒಂದು ವೆಕ್ಟರ್ ಆಗಿರಬೇಕು, ಅಂದರೆ ಒಂದು ಸಾಲು ಅಥವಾ ಒಂದು ಕಾಲಮ್‌ನ ಶ್ರೇಣಿ.
2. ಸ್ಥಿರವನ್ನು ಸೊನ್ನೆಗೆ ಒತ್ತಾಯಿಸುವುದು . const ವಾದವು ನಿಜವಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಬಿಟ್ಟುಬಿಟ್ಟಾಗ, a ಸ್ಥಿರ (ಇಂಟರ್ಸೆಪ್ಟ್) ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: y=bx + a. const ಅನ್ನು ತಪ್ಪು ಎಂದು ಹೊಂದಿಸಿದರೆ, ಪ್ರತಿಬಂಧವನ್ನು ಸಮಾನ 0 ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಸಮೀಕರಣದಿಂದ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ: y=bx.
  ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಬಂಧಕ ಸ್ಥಿರವನ್ನು 0 ಕ್ಕೆ ಒತ್ತಾಯಿಸಲು ಇದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ದಶಕಗಳಿಂದ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇಂಟರ್‌ಸೆಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸುವುದು (const=FALSE) ಉಪಯುಕ್ತವೆಂದು ತೋರಿದರೆ, ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತವು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗೆ ತಪ್ಪು ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅನೇಕ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ನಂಬುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವನ್ನು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಒತ್ತಾಯಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಇತರರು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಿಂಜರಿತ ಸ್ಥಗಿತ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಡೀಫಾಲ್ಟ್ const=TRUE ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಗಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾಗಿದೆ.
3. ನಿಖರತೆ . LINEST ಕಾರ್ಯದಿಂದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲಾದ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಸಮೀಕರಣದ ನಿಖರತೆಯು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವು ಹೆಚ್ಚು ರೇಖೀಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ, LINEST ಸೂತ್ರದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
4. ರಿಡಂಡೆಂಟ್ x ಮೌಲ್ಯಗಳು . ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ,ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವತಂತ್ರ x ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳು ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಅಂತಹ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದರಿಂದ ಭವಿಷ್ಯ y ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು "ಕೊಲಿನಿಯರಿಟಿ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. Excel LINEST ಫಂಕ್ಷನ್ ಕೊಲಿನಿಯರಿಟಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯಿಂದ ಗುರುತಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಅನಗತ್ಯ x ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತದೆ. ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾದ x ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು 0 ಗುಣಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು 0 ಪ್ರಮಾಣಿತ ದೋಷ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
5. LINEST ವಿರುದ್ಧ SLOPE ಮತ್ತು INTERCEPT . LINEST ಕಾರ್ಯದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ SLOPE ಮತ್ತು INTERCEPT ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮೂಲ ಡೇಟಾವು ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಥವಾ ಕಾಲಿನಿಯರ್ ಆಗಿದ್ದಾಗ, ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
Excel LINEST ಕಾರ್ಯವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸದಿದ್ದರೆ

ನಿಮ್ಮ LINEST ಸೂತ್ರವು ದೋಷವನ್ನು ಎಸೆದರೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದರೆ , ಇದು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದರಿಂದ ಆಗಿರಬಹುದು:
1. LINEST ಕಾರ್ಯವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು (ಇಳಿಜಾರು ಗುಣಾಂಕ) ಹಿಂದಿರುಗಿಸಿದರೆ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನೀವು ಅದನ್ನು ನಿಯಮಿತ ಸೂತ್ರವಾಗಿ ನಮೂದಿಸಿದ್ದೀರಿ, ರಚನೆಯ ಸೂತ್ರವಲ್ಲ. ಸೂತ್ರವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು Ctrl + Shift + Enter ಅನ್ನು ಒತ್ತಿರಿ. ನೀವು ಇದನ್ನು ಮಾಡಿದಾಗ, ಫಾರ್ಮುಲಾ ಬಾರ್‌ನಲ್ಲಿ ಗೋಚರಿಸುವ {ಕರ್ಲಿ ಬ್ರಾಕೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ} ಸೂತ್ರವನ್ನು ಸುತ್ತುವರಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
2. #REF! ದೋಷ. known_x's ಮತ್ತು known_y's ಶ್ರೇಣಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
3. #VALUE! ದೋಷ. known_x's ಅಥವಾ ಸಂಭವಿಸಿದರೆ known_y's ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಖಾಲಿ ಸೆಲ್, ಪಠ್ಯ ಮೌಲ್ಯ ಅಥವಾ ಎಕ್ಸೆಲ್ ಸಂಖ್ಯಾ ಮೌಲ್ಯವೆಂದು ಗುರುತಿಸದ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪಠ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, const ಅಥವಾ stats ವಾದವನ್ನು TRUE ಅಥವಾ FALSE ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗದಿದ್ದರೆ #VALUE ದೋಷ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
ನೀವು Excel ನಲ್ಲಿ LINEST ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತೀರಿ ಸರಳ ಮತ್ತು ಬಹು ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಈ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ನಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾದ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡಲು, ಕೆಳಗಿನ ನಮ್ಮ ಮಾದರಿ ವರ್ಕ್‌ಬುಕ್ ಅನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಸ್ವಾಗತ. ಓದಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ನಾನು ನಿಮಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ವಾರ ನಮ್ಮ ಬ್ಲಾಗ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇನೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ!

ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ವರ್ಕ್‌ಬುಕ್ ಅನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಿ

Excel LINEST ಫಂಕ್ಷನ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು (.xlsx ಫೈಲ್)
(ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಲೈನ್‌ನ ಕಡಿದಾದುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ y ಗೆ ಬದಲಾವಣೆಯ ದರವು x ಬದಲಾದಂತೆ).

ಅದರ ಮೂಲ ರೂಪದಲ್ಲಿ, LINEST ಕಾರ್ಯವು ಪ್ರತಿಬಂಧಕ (a) ಮತ್ತು ಇಳಿಜಾರು (b) ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ ಹಿಂಜರಿತ ಸಮೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ. ಐಚ್ಛಿಕವಾಗಿ, ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದು.

LINEST ಫಂಕ್ಷನ್ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್

ಎಕ್ಸೆಲ್ LINEST ಫಂಕ್ಷನ್‌ನ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿರುತ್ತದೆ:

LINEST(known_y's , [known_x's], [const], [stats])

ಎಲ್ಲಿ:

known_y's (ಅಗತ್ಯವಿದೆ) ಅವಲಂಬಿತ y ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಾಗಿದೆ - ಹಿಂಜರಿತ ಸಮೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಗಳು. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಇದು ಒಂದು ಕಾಲಮ್ ಅಥವಾ ಒಂದೇ ಸಾಲು.
known_x's (ಐಚ್ಛಿಕ) ಸ್ವತಂತ್ರ x-ಮೌಲ್ಯಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯಾಗಿದೆ. ಬಿಟ್ಟುಬಿಟ್ಟರೆ, ಇದು known_y's ಗಾತ್ರದ {1,2,3,...} ಅರೇ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ.
const (ಐಚ್ಛಿಕ) - ಪ್ರತಿಬಂಧಕವನ್ನು (ಸ್ಥಿರ a ) ಹೇಗೆ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ತಾರ್ಕಿಕ ಮೌಲ್ಯ:
- ಸರಿ ಅಥವಾ ಬಿಟ್ಟುಬಿಟ್ಟರೆ, ಸ್ಥಿರ a ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ.
- FALSE ಆಗಿದ್ದರೆ, ಸ್ಥಿರವಾದ a ಅನ್ನು 0 ಗೆ ಬಲವಂತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇಳಿಜಾರು ( b ಗುಣಾಂಕ) y=bx ಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು

ಒಂದು ವೇಳೆ, LINEST ಕಾರ್ಯವು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಣಿಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
ತಪ್ಪು ಅಥವಾ ಬಿಟ್ಟುಬಿಟ್ಟರೆ, LINEST ಪ್ರತಿಬಂಧ ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಇಳಿಜಾರನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆಗುಣಾಂಕ(ಗಳು).

ಗಮನಿಸಿ. LINEST ಮೌಲ್ಯಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವುದರಿಂದ, ಅದನ್ನು Ctrl + Shift + Enter ಶಾರ್ಟ್‌ಕಟ್ ಒತ್ತುವ ಮೂಲಕ ರಚನೆಯ ಸೂತ್ರದಂತೆ ನಮೂದಿಸಬೇಕು. ಇದನ್ನು ನಿಯಮಿತ ಸೂತ್ರದಂತೆ ನಮೂದಿಸಿದರೆ, ಮೊದಲ ಇಳಿಜಾರಿನ ಗುಣಾಂಕವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

LINEST ಮೂಲಕ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು

ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ವಾದವನ್ನು TRUE ಗೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ ನಿಮ್ಮ ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು LINEST ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ:

ಅಂಕಿ	ವಿವರಣೆ
ಇಳಿಜಾರು ಗುಣಾಂಕ	b ಮೌಲ್ಯದಲ್ಲಿ y = bx + a
ಇಂಟರ್ಸೆಪ್ಟ್ ಸ್ಥಿರ	a ಮೌಲ್ಯದಲ್ಲಿ y = bx + a
ಇಳಿಜಾರಿನ ಪ್ರಮಾಣಿತ ದೋಷ	ದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ದೋಷ ಮೌಲ್ಯ(ಗಳು) b ಗುಣಾಂಕ(ಗಳು).
ಪ್ರತಿಬಂಧದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ದೋಷ	ಸ್ಥಿರ a ಗಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ದೋಷ ಮೌಲ್ಯ.
ನಿರ್ಣಯದ ಗುಣಾಂಕ (R2)	ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹಿಂಜರಿತ ಸಮೀಕರಣವು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
Y ಅಂದಾಜಿನ ಪ್ರಮಾಣಿತ ದೋಷ	ರಿಗ್ರೆಷನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
F ಅಂಕಿಅಂಶ, ಅಥವಾ F-ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯ	ಇದನ್ನು F-ಪರೀಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮಾದರಿಯ ಒಟ್ಟಾರೆ ಒಳ್ಳೆಯತನವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆ.
fr ಡಿಗ್ರಿಗಳು eedom (df)	ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯದ ಡಿಗ್ರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ.
ವರ್ಗಗಳ ಹಿಮ್ಮುಖದ ಮೊತ್ತ	ಅಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು ಮಾದರಿಯಿಂದ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ವರ್ಗಗಳ ಉಳಿಕೆ ಮೊತ್ತ	ನಿಮ್ಮ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಮಾದರಿಯಿಂದ ವಿವರಿಸದ ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.<19

ಕೆಳಗಿನ ನಕ್ಷೆಯು LINEST ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವ ಕ್ರಮವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ:

ಕಳೆದ ಮೂರು ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ, #N/A ದೋಷಗಳು ಮೂರನೇ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ತುಂಬಿಲ್ಲ. ಇದು LINEST ಕಾರ್ಯದ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ನಡವಳಿಕೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ನೀವು ದೋಷ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ ನಿಮ್ಮ LINEST ಸೂತ್ರವನ್ನು IFERROR ಗೆ ಸುತ್ತಿ.

Excel ನಲ್ಲಿ LINEST ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು - ಸೂತ್ರ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

LINEST ಕಾರ್ಯವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೊಸಬರಿಗೆ ಬಳಸಲು ಟ್ರಿಕಿ ಆಗಿರಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಸೂತ್ರವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಕೆಳಗೆ, ಎಕ್ಸೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ LINEST ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಕಾಣಬಹುದು :)

ಸರಳ ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮುಳುಗಿಸಲು ಆಶಾದಾಯಕವಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಇಳಿಜಾರು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಬಂಧವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ

ಪ್ರತಿಬಂಧವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಲೈನ್‌ನ ಇಳಿಜಾರು, ನೀವು LINEST ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅದರ ಸರಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತೀರಿ: known_y's ವಾದಕ್ಕಾಗಿ ಅವಲಂಬಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಮತ್ತು known_x's<2 ಗಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಪೂರೈಸಿ> ವಾದ. ಕೊನೆಯ ಎರಡು ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು TRUE ಗೆ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, C2:C13 ಮತ್ತು x ಮೌಲ್ಯಗಳಲ್ಲಿ y ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ (ಮಾರಾಟ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು)(ಜಾಹೀರಾತು ವೆಚ್ಚ) B2:B13 ರಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಸೂತ್ರವು ಸರಳವಾಗಿದೆ:

ಸಹ ನೋಡಿ: ಎಕ್ಸೆಲ್ ಸೆಲ್ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ

=LINEST(C2:C13,B2:B13)

ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್‌ಶೀಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಮೂದಿಸಲು, ಒಂದೇ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಪಕ್ಕದ ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ, E2: ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ F2, ಸೂತ್ರವನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು Ctrl + Shift + Enter ಅನ್ನು ಒತ್ತಿರಿ.

ಸೂತ್ರವು ಮೊದಲ ಕೋಶದಲ್ಲಿ (E2) ಇಳಿಜಾರಿನ ಗುಣಾಂಕವನ್ನು ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ಕೋಶದಲ್ಲಿ (F2) ಪ್ರತಿಬಂಧಕ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ):

ಇಳಿಜಾರು ಸರಿಸುಮಾರು 0.52 (ಎರಡು ದಶಮಾಂಶ ಸ್ಥಾನಗಳಿಗೆ ದುಂಡಾದ) ಇದರರ್ಥ x 1 ರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಾದಾಗ, y 0.52 ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.

Y-ಇಂಟರ್ಸೆಪ್ಟ್ ಋಣಾತ್ಮಕ -4.99. ಇದು x=0 ಆಗಿರುವಾಗ y ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಫ್‌ನಲ್ಲಿ ಯೋಜಿಸಿದ್ದರೆ, ಇದು ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಲೈನ್ y-ಅಕ್ಷವನ್ನು ದಾಟುವ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಮೇಲಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಳ ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತ ಸಮೀಕರಣಕ್ಕೆ ಪೂರೈಸಿ, ಮತ್ತು ಮಾರಾಟ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ ಜಾಹೀರಾತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ:

y = 0.52*x - 4.99

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಜಾಹೀರಾತಿಗಾಗಿ $50 ಖರ್ಚು ಮಾಡಿದರೆ, ನೀವು 21 ಛತ್ರಿಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ:

0.52*50 - 4.99 = 21.01

ಅನುಗುಣವಾದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಥವಾ LINEST ಸೂತ್ರವನ್ನು INDEX:

ಇಳಿಜಾರು

=SLOPE(C2:C13,B2:B13)

ಗೂಡು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಇಳಿಜಾರು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಬಂಧಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪಡೆಯಬಹುದು =INDEX(LINEST(C2:C13,B2:B13),1)

ಇಂಟರೆಸೆಪ್ಟ್

=INTERCEPT(C2:C13,B2:B13)

=INDEX(LINEST(C2:C13,B2:B13),2)

ಕೆಳಗಿನ ಸ್ಕ್ರೀನ್‌ಶಾಟ್‌ನಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ, ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಸೂತ್ರಗಳು ಒಂದೇ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ:

ಬಹು ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತ: ಇಳಿಜಾರು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಬಂಧ

ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದರೆಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳು, ಅವುಗಳನ್ನು ಪಕ್ಕದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಲು ಮರೆಯದಿರಿ ಮತ್ತು ಆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು known_x ನ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗೆ ಸರಬರಾಜು ಮಾಡಿ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾರಾಟ ಸಂಖ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ( y ಮೌಲ್ಯಗಳು D2:D13 ರಲ್ಲಿ, B2:B13 ರಲ್ಲಿ ಜಾಹೀರಾತು ವೆಚ್ಚ (x ಮೌಲ್ಯಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್) ಮತ್ತು C2:C13 ನಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ಮಾಸಿಕ ಮಳೆ ( x ಮೌಲ್ಯಗಳ ಇನ್ನೊಂದು ಸೆಟ್), ನೀವು ಈ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ:

=LINEST(D2:D13,B2:C13)

ಸೂತ್ರವು 3 ಮೌಲ್ಯಗಳ (2 ಇಳಿಜಾರು ಗುಣಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಬಂಧಕ ಸ್ಥಿರ) ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಿರುವುದರಿಂದ, ನಾವು ಒಂದೇ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಮೂರು ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿರುವ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ಸೂತ್ರವನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ ಮತ್ತು Ctrl + ಒತ್ತಿರಿ Shift + Enter ಶಾರ್ಟ್‌ಕಟ್.

ಬಹು ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಫಾರ್ಮುಲಾ ಇಳಿಜಾರು ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ರಿವರ್ಸ್ ಆರ್ಡರ್ ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (ಬಲದಿಂದ ಎಡಕ್ಕೆ) ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. b _n , b _n-1 , …, b ₂ , b ₁ :

ಮಾರಾಟದ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು, ನಾವು LINEST ಸೂತ್ರದಿಂದ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಹು ಹಿಂಜರಿತ ಸಮೀಕರಣಕ್ಕೆ ಪೂರೈಸುತ್ತೇವೆ:

y = 0.3*x ₂ + 0.19*x ₁ - 10.74

ಉದಾ ಜಾಹೀರಾತಿಗಾಗಿ $50 ಖರ್ಚು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು 100 mm ಸರಾಸರಿ ಮಾಸಿಕ ಮಳೆಯೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಸುಮಾರು 23 ಛತ್ರಿಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ:

0.3*50 + 0.19*100 - 10.74 = 23.26

ಸರಳ ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂಜರಿತ: ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಿ

<0 ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಸಮೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ a ಮತ್ತು b ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದರ ಹೊರತಾಗಿ, Excel LINEST ಕಾರ್ಯವು ತಿಳಿದಿರುವ ಸ್ವತಂತ್ರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್ (y) ಅನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದುವೇರಿಯಬಲ್ (x). ಇದಕ್ಕಾಗಿ, ನೀವು SUM ಅಥವಾ SUMPRODUCT ಫಂಕ್ಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ LINEST ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಿಂದಿನ ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾರಾಟದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಕ್ಟೋಬರ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮುಂದಿನ ತಿಂಗಳಿಗೆ ನೀವು ಛತ್ರಿ ಮಾರಾಟದ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಕ್ಟೋಬರ್‌ನ ಜಾಹೀರಾತು ಬಜೆಟ್ $50:

=SUM(LINEST(C2:C10, B2:B10)*{50,1})

ಸೂತ್ರದಲ್ಲಿ x ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹಾರ್ಡ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ನೀವು ಅದನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು ಸೆಲ್ ಉಲ್ಲೇಖ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಕೆಲವು ಸೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ 1 ಸ್ಥಿರಾಂಕವನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಅರೇ ಸ್ಥಿರಾಂಕದಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

E2 ನಲ್ಲಿ x ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ 1 ರಲ್ಲಿ F2, ಕೆಳಗಿನ ಯಾವುದಾದರೂ ಸೂತ್ರಗಳು ಟ್ರೀಟ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ:

ನಿಯಮಿತ ಸೂತ್ರ (Enter ಅನ್ನು ಒತ್ತುವ ಮೂಲಕ ನಮೂದಿಸಲಾಗಿದೆ):

=SUMPRODUCT(LINEST(C2:C10, B2:B10)*(E2:F2))

Aray ಸೂತ್ರ (Ctrl + Shift + ಒತ್ತುವ ಮೂಲಕ ನಮೂದಿಸಲಾಗಿದೆ ನಮೂದಿಸಿ ):

=SUM(LINEST(C2:C10, B2:B10)*(E2:F2))

ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು, ನೀವು ಅದೇ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರತಿಬಂಧ ಮತ್ತು ಇಳಿಜಾರುಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು y :

=E2*G2+F2

ಇಲ್ಲಿ E2 ಇಳಿಜಾರು, G2 x ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು F2 ಪ್ರತಿಬಂಧಕವಾಗಿದೆ:

ಮಲ್ಟಿಪಲ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್: ಡಿಪೆಂಡೆಂಟ್ ಡಿಪೆಂಡೆಂಟ್ ವೇರಿಯಬಲ್

ನೀವು ಹಲವಾರು ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅಂದರೆ x ಮೌಲ್ಯಗಳ ಕೆಲವು ವಿಭಿನ್ನ ಸೆಟ್‌ಗಳು, ಅವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಸೇರಿಸಿ ರಚನೆಯ ಸ್ಥಿರದಲ್ಲಿ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, $50 (x ₂ ) ನ ಜಾಹೀರಾತು ಬಜೆಟ್ ಮತ್ತು 100 mm (x ₁ ) ಸರಾಸರಿ ಮಾಸಿಕ ಮಳೆಯೊಂದಿಗೆ, ಸೂತ್ರವು ಹೀಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ:

ಸಹ ನೋಡಿ: ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಎಕ್ಸೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಫ್ಲ್ಯಾಶ್ ಫಿಲ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು

=SUM(LINEST(D2:D10, B2:C10)*{50,100,1})

ಇಲ್ಲಿ D2:D10 ಎಂಬುದು ತಿಳಿದಿರುವ y ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು B2:C10 x ಮೌಲ್ಯಗಳ ಎರಡು ಸೆಟ್‌ಗಳು:

ದಯವಿಟ್ಟು ರಚನೆಯ ಸ್ಥಿರಾಂಕದಲ್ಲಿನ x ಮೌಲ್ಯಗಳ ಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಗಮನ ಕೊಡಿ. ಮೊದಲೇ ಸೂಚಿಸಿದಂತೆ, ಎಕ್ಸೆಲ್ LINEST ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಮಲ್ಟಿಪಲ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಿದಾಗ, ಅದು ಇಳಿಜಾರಿನ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಲದಿಂದ ಎಡಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಜಾಹೀರಾತು ಗುಣಾಂಕವನ್ನು ಮೊದಲು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಮಳೆ ಗುಣಾಂಕ. ಊಹಿಸಲಾದ ಮಾರಾಟದ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು, ನೀವು ಅನುಗುಣವಾದ x ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಗುಣಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಈ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸರಣಿಯ ಸ್ಥಿರಾಂಕದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಇರಿಸಿ: {50,100,1}. ಕೊನೆಯ ಅಂಶವು 1 ಆಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ LINEST ನಿಂದ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾದ ಕೊನೆಯ ಮೌಲ್ಯವು ಬದಲಾಯಿಸಬಾರದು, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಅದನ್ನು 1 ರಿಂದ ಗುಣಿಸಿ.

ಅರೇ ಸ್ಥಿರಾಂಕವನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು, ನೀವು ಎಲ್ಲಾ x ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಕೆಲವು ಕೋಶಗಳಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ನಾವು ಮಾಡಿದಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಸೂತ್ರದಲ್ಲಿ ಆ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ.

ನಿಯಮಿತ ಸೂತ್ರ:

=SUMPRODUCT(LINEST(D2:D10, B2:C10)*(F2:H2))

ಅರೇ ಸೂತ್ರ:

=SUM(LINEST(D2:D10, B2:C10)*(F2:H2))

F2 ಮತ್ತು G2 x ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು H2 1:

LINEST ಸೂತ್ರ: ಹೆಚ್ಚುವರಿ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು

ನೀವು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ, ನಿಮ್ಮ ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ನೀವು LINEST ಫಂಕ್ಷನ್‌ನ ಕೊನೆಯ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ TRUE ಅನ್ನು ಇರಿಸಿದ್ದೀರಿ. ನಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ, ಸೂತ್ರವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಆಕಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ:

=LINEST(D2:D13, B2:C13, TRUE, TRUE)

ನಾವು 2 ಸ್ವತಂತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದB ಮತ್ತು C ಕಾಲಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಅಸ್ಥಿರಗಳು, ನಾವು 3 ಸಾಲುಗಳನ್ನು (ಎರಡು x ಮೌಲ್ಯಗಳು + ಪ್ರತಿಬಂಧಕ) ಮತ್ತು 5 ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕ್ರೋಧವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ಮೇಲಿನ ಸೂತ್ರವನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ, Ctrl + Shift + Enter ಅನ್ನು ಒತ್ತಿ ಮತ್ತು ಈ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ:

#N/A ದೋಷಗಳನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು, ನೀವು ಈ ರೀತಿ IFERROR ಗೆ LINEST ಅನ್ನು ಗೂಡು ಮಾಡಬಹುದು:

=IFERROR(LINEST(D2:D13, B2:C13, TRUE, TRUE), "")

ಕೆಳಗಿನ ಸ್ಕ್ರೀನ್‌ಶಾಟ್ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏನನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅರ್ಥ:

ಇಳಿಜಾರು ಗುಣಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು Y-ಪ್ರತಿಬಂಧವನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು ಇತರ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನೋಡೋಣ.

ನಿರ್ಣಯದ ಗುಣಾಂಕ (R2). R2 ನ ಮೌಲ್ಯವು ವರ್ಗಗಳ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಮೊತ್ತವನ್ನು ವರ್ಗಗಳ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತದಿಂದ ಭಾಗಿಸುವ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ. x ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳಿಂದ ಎಷ್ಟು y ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು 0 ರಿಂದ 1 ರವರೆಗಿನ ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿರಬಹುದು, ಅಂದರೆ 0% ರಿಂದ 100%. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, R2 ಸರಿಸುಮಾರು 0.97 ಆಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ನಮ್ಮ ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳ 97% (ಛತ್ರಿ ಮಾರಾಟ) ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳಿಂದ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ (ಜಾಹೀರಾತು + ಸರಾಸರಿ ಮಾಸಿಕ ಮಳೆ), ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಿಟ್ ಆಗಿದೆ!

ಪ್ರಮಾಣಿತ ದೋಷಗಳು . ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಚಿಕ್ಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ನಿಮ್ಮ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮಾದರಿಯ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಖಚಿತವಾಗಿರಬಹುದು.

F ಅಂಕಿಅಂಶ . ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ನೀವು F ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ. ಒಟ್ಟಾರೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಾಗ P ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ F ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಬಳಸಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ

ಹಿಂದಿನ ಪೋಸ್ಟ್ Excel ನಲ್ಲಿ ಕೇಸ್-ಸೆನ್ಸಿಟಿವ್ Vlookup ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡುವುದು - ಸೂತ್ರದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಮುಂದಿನ ಪೋಸ್ಟ್ ಎಕ್ಸೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೂಪರ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ಸಬ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ (ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆಗಳು)

Michael Brown

ಮೈಕೆಲ್ ಬ್ರೌನ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಉತ್ಸಾಹವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮೀಸಲಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಉತ್ಸಾಹಿ. ಟೆಕ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಒಂದು ದಶಕಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಅನುಭವದೊಂದಿಗೆ, ಅವರು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಎಕ್ಸೆಲ್ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಲುಕ್, ಹಾಗೆಯೇ ಗೂಗಲ್ ಶೀಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಮೈಕೆಲ್ ಅವರ ಬ್ಲಾಗ್ ತನ್ನ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಮರ್ಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸಲು ಸಲಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಅನುಭವಿ ವೃತ್ತಿಪರರಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಹರಿಕಾರರಾಗಿರಲಿ, ಮೈಕೆಲ್ ಅವರ ಬ್ಲಾಗ್ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಈ ಅಗತ್ಯ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪರಿಕರಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

#EXCELTIPS