यस ट्युटोरियलले LINEST प्रकार्यको सिन्ट्याक्सको व्याख्या गर्छ र एक्सेलमा रेखीय प्रतिगमन विश्लेषण गर्न यसलाई कसरी प्रयोग गर्ने भनेर देखाउँछ।

Microsoft Excel कुनै तथ्याङ्कीय कार्यक्रम होइन, यद्यपि यसले गर्छ। सांख्यिकीय कार्यहरूको संख्या छ। त्यस्ता प्रकार्यहरू मध्ये एक LINEST हो, जुन रेखीय प्रतिगमन विश्लेषण गर्न र सम्बन्धित तथ्याङ्कहरू फर्काउन डिजाइन गरिएको हो। शुरुवातकर्ताहरूको लागि यस ट्यूटोरियलमा, हामी केवल सिद्धान्त र अन्तर्निहित गणनाहरूमा हल्का रूपमा छुनेछौं। हाम्रो मुख्य फोकस तपाईलाई एउटा सूत्र उपलब्ध गराउने छ जुन सरल रूपमा काम गर्दछ र तपाईको डेटाको लागि सजिलैसँग अनुकूलित गर्न सकिन्छ।

Excel LINEST प्रकार्य - सिन्ट्याक्स र आधारभूत प्रयोगहरू

द LINEST प्रकार्यले स्वतन्त्र चर र एक वा बढी आश्रित चरहरू बीचको सम्बन्धको व्याख्या गर्ने सीधा रेखाका लागि तथ्याङ्कहरू गणना गर्छ, र रेखा वर्णन गर्ने एरे फर्काउँछ। प्रकार्यले तपाईंको डेटाको लागि उत्तम फिट फेला पार्न कम से कम वर्ग विधि प्रयोग गर्दछ। रेखाको समीकरण निम्नानुसार छ।

सरल रैखिक प्रतिगमन समीकरण:

y = bx + a

बहु प्रतिगमन समीकरण:

y = b ₁x ₁+ b ₂x ₂+ … + b _nx _n+ a

कहाँ:

• y - निर्भर चर तपाईंले भविष्यवाणी गर्न खोज्दै हुनुहुन्छ।
• x - तपाईंले भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गरिरहनुभएको स्वतन्त्र चर y ।
• a - intercept (रेखाले Y अक्षलाई कहाँ छेउछ भनेर संकेत गर्छ)।
• b - ढलानमहत्त्वपूर्ण।

  स्वतन्त्रताको डिग्री (df)। एक्सेलमा LINEST प्रकार्यले स्वतन्त्रताको अवशिष्ट डिग्री फर्काउँछ, जुन कुल df माइनस रिग्रेसन df हो। तपाईले तथ्याङ्कीय तालिकामा F-महत्वपूर्ण मानहरू प्राप्त गर्न स्वतन्त्रताको डिग्रीहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ, र त्यसपछि F-आलोचनात्मक मानहरूलाई F तथ्याङ्कसँग तुलना गर्नुहोस् तपाईंको मोडेलको विश्वास स्तर निर्धारण गर्न।

  प्रतिगमन योग वर्गहरूको (उर्फ वर्गहरूको स्पष्ट योग , वा वर्गहरूको मोडेल योग )। यो अनुमानित y-मानहरू र y को माध्य बीचको वर्ग भिन्नताहरूको योगफल हो, यो सूत्रद्वारा गणना गरिएको छ: =∑(ŷ - ȳ)2। यसले तपाईंको रिग्रेसन मोडेलले आश्रित चरमा कति भिन्नता बताउँछ भन्ने संकेत गर्छ।

  वर्गहरूको अवशिष्ट योग । यो वास्तविक y-मानहरू र भविष्यवाणी गरिएको y-मानहरू बीचको वर्ग भिन्नताहरूको योगफल हो। यसले तपाइँको मोडेलले आश्रित चरमा कति भिन्नताको व्याख्या गर्दैन भनेर संकेत गर्दछ। वर्गहरूको कुल योगफलको तुलनामा वर्गहरूको अवशिष्ट योगफल जति सानो हुन्छ, तपाईँको रिग्रेसन मोडेलले तपाईँको डेटालाई त्यति नै राम्रोसँग फिट गर्छ।

  5 चीजहरू तपाईँले LINEST प्रकार्यको बारेमा जान्नुपर्छ

  मा LINEST सूत्रहरू कुशलतापूर्वक प्रयोग गर्न तपाईंको कार्यपत्रहरूमा, तपाईंले प्रकार्यको "आन्तरिक मेकानिक्स" बारे अलि बढी जान्न चाहनुहुन्छ:

  1. Known_y's र known_x's । x चरको एउटा मात्र सेट भएको साधारण रैखिक प्रतिगमन मोडेलमा, known_y's र known_x को कुनै पनि आकारको दायरा हुन सक्छ जबसम्म तिनीहरूसँग पङ्क्ति र स्तम्भहरूको समान संख्या हुन्छ। यदि तपाईंले स्वतन्त्र x चरहरूको एक भन्दा बढी सेटको साथ बहु प्रतिगमन विश्लेषण गर्नुहुन्छ भने, known_y's एउटा भेक्टर हुनुपर्छ, अर्थात् एउटा पङ्क्ति वा एउटा स्तम्भको दायरा।
  2. स्थिरलाई शून्यमा जबरजस्ती गर्दै । जब const argument TRUE हुन्छ वा मेटाइन्छ, a constant (intercept) गणना गरिन्छ र समीकरणमा समावेश गरिन्छ: y=bx + a। यदि const FALSE मा सेट गरिएको छ भने, intercept लाई बराबर 0 मानिन्छ र regression समीकरणबाट हटाइन्छ: y=bx।

     तथ्याङ्कहरूमा, यो दशकौंदेखि बहस भइरहेको छ कि यसले अवरोध स्थिरलाई ० मा जबरजस्ती गर्नु उचित हुन्छ वा होइन। धेरै विश्वसनीय रिग्रेसन विश्लेषण व्यवसायीहरू विश्वास गर्छन् कि यदि इन्टरसेप्टलाई शून्य (const=FALSE) मा सेट गर्नु उपयोगी देखिन्छ, तब रेखीय प्रतिगमन आफैमा डाटा सेटको लागि गलत मोडेल हो। अरूले मान्छन् कि स्थिरलाई केही परिस्थितिहरूमा शून्यमा जबरजस्ती गर्न सकिन्छ, उदाहरणका लागि, प्रतिगमन विच्छेदन डिजाइनको सन्दर्भमा। सामान्यतया, यो पूर्वनिर्धारित const=TRUE सँग जान सिफारिस गरिन्छ वा धेरै जसो मामिलाहरूमा हटाइन्छ।

  3. Accuracy । LINEST प्रकार्य द्वारा गणना गरिएको प्रतिगमन समीकरणको शुद्धता तपाईको डेटा बिन्दुहरूको फैलावटमा निर्भर गर्दछ। डाटा जति धेरै रेखीय हुन्छ, LINEST सूत्रको नतिजा त्यति नै सटीक हुन्छ।
  4. रिडन्डन्ट x मानहरू । कतिपय अवस्थामा,एक वा बढी स्वतन्त्र x चरहरूसँग कुनै अतिरिक्त भविष्यवाणी मान नहुन सक्छ, र त्यस्ता चरहरूलाई प्रतिगमन मोडेलबाट हटाउनाले भविष्यवाणी गरिएको y मानहरूको शुद्धतालाई असर गर्दैन। यो घटना "collinearity" को रूपमा चिनिन्छ। Excel LINEST प्रकार्यले collinearity को लागि जाँच गर्दछ र मोडेलबाट पहिचान गर्ने कुनै पनि अनावश्यक x चरहरूलाई हटाउँछ। छोडिएका x चरहरू ० गुणांक र ० मानक त्रुटि मानहरूद्वारा पहिचान गर्न सकिन्छ।
  5. LINEST बनाम SLOPE र INTERCEPT । LINEST प्रकार्यको अन्तर्निहित एल्गोरिदम SLOPE र INTERCEPT प्रकार्यहरूमा प्रयोग गरिएको एल्गोरिदमबाट भिन्न हुन्छ। त्यसकारण, जब स्रोत डेटा अनिश्चित वा समरेखीय हुन्छ, यी प्रकार्यहरूले फरक परिणामहरू फर्काउन सक्छन्।

  Excel LINEST प्रकार्यले काम गरिरहेको छैन

  यदि तपाइँको LINEST सूत्रले त्रुटि फ्याँक्छ वा गलत आउटपुट उत्पादन गर्दछ। , निम्न कारणहरू मध्ये एउटाको कारणले यस्तो हुने सम्भावना छ:

  1. यदि LINEST प्रकार्यले केवल एक नम्बर (स्लोप गुणांक) फर्काउँछ भने, सम्भवतः तपाईंले यसलाई नियमित सूत्रको रूपमा प्रविष्ट गर्नुभएको छ, एरे सूत्र होइन। सूत्र सही तरिकाले पूरा गर्न Ctrl + Shift + Enter थिच्न निश्चित हुनुहोस्। जब तपाइँ यो गर्नुहुन्छ, सूत्र पट्टीमा देखिने {कर्ली कोष्ठक} मा सूत्र बन्द हुन्छ।
  2. #REF! त्रुटि। यदि known_x's र known_y's दायराहरू फरक आयामहरू छन् भने हुन्छ।
  3. #VALUE! त्रुटि। हुन्छ यदि ज्ञात_x को वा known_y's मा कम्तिमा एउटा खाली कक्ष, पाठ मान वा संख्याको पाठ प्रतिनिधित्व हुन्छ जसलाई Excel ले संख्यात्मक मानको रूपमा पहिचान गर्दैन। साथै, यदि const वा stats तर्कलाई TRUE वा FALSE मा मूल्याङ्कन गर्न सकिँदैन भने #VALUE त्रुटि देखापर्छ।

  यसरी तपाईँले Excel मा LINEST प्रयोग गर्नुहुन्छ। एक सरल र बहु ​​रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण। यस ट्यूटोरियलमा छलफल गरिएका सूत्रहरूलाई नजिकबाट हेर्नको लागि, तपाइँलाई तल हाम्रो नमूना कार्यपुस्तिका डाउनलोड गर्न स्वागत छ। पढ्नुभएकोमा म तपाईंलाई धन्यवाद दिन्छु र अर्को हप्ता हाम्रो ब्लगमा भेट्ने आशा गर्छु!

  डाउनलोडका लागि अभ्यास कार्यपुस्तिका

  Excel LINEST प्रकार्य उदाहरणहरू (.xlsx फाइल)

  (प्रतिगमन रेखाको ठाडोपनलाई संकेत गर्दछ, अर्थात् x परिवर्तनको रूपमा y को लागि परिवर्तनको दर)।

यसको आधारभूत रूपमा, LINEST प्रकार्यले अवरोध (a) र ढलान (b) फर्काउँछ। प्रतिगमन समीकरणको लागि। वैकल्पिक रूपमा, यसले यस उदाहरणमा देखाइए अनुसार रिग्रेसन विश्लेषणका लागि थप तथ्याङ्कहरू पनि फर्काउन सक्छ।

LINEST प्रकार्य सिन्ट्याक्स

एक्सेल LINEST प्रकार्यको वाक्य रचना निम्नानुसार छ:

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

जहाँ:

• known_y's (आवश्यक) निर्भर y को दायरा हो। - प्रतिगमन समीकरणमा मानहरू। सामान्यतया, यो एकल स्तम्भ वा एकल पङ्क्ति हो।
• known_x's (वैकल्पिक) स्वतन्त्र x-मानहरूको दायरा हो। यदि हटाइयो भने, यो known_y's को समान आकारको array {1,2,3,...} मानिन्छ।
• const (वैकल्पिक) - एक तार्किक मान जसले अवरोध (स्थिर a ) लाई कसरी व्यवहार गर्नुपर्छ भनेर निर्धारण गर्दछ:
  • यदि TRUE वा छोडियो भने, स्थिर a सामान्य रूपमा गणना गरिन्छ।
  • यदि FALSE, स्थिर a लाई ० मा बाध्य पारिन्छ र ढलान ( b गुणांक) लाई y=bx फिट गर्न गणना गरिन्छ।
• तथ्याङ्क (वैकल्पिक) तार्किक मान हो जसले अतिरिक्त तथ्याङ्कहरू आउटपुट गर्ने वा नगर्ने निर्धारण गर्छ:
  • यदि TRUE, LINEST प्रकार्यले थप रिग्रेसन तथ्याङ्कहरूको साथ एर्रे फर्काउँछ।
  • यदि FALSE वा मेटाइयो भने, LINEST ले अवरोध स्थिर र ढलान मात्र फर्काउँछगुणांक(हरू)।

नोट। LINEST ले मानहरूको एरे फर्काउने भएकोले, यसलाई Ctrl + Shift + Enter सर्टकट थिचेर एरे सूत्रको रूपमा प्रविष्टि गर्नुपर्छ। यदि यो नियमित सूत्रको रूपमा प्रविष्ट गरिएको छ भने, पहिलो ढलान गुणांक मात्र फर्काइन्छ।

LINEST द्वारा फर्काइएका अतिरिक्त तथ्याङ्कहरू

status TRUE मा सेट गरिएको तर्कले LINEST प्रकार्यलाई तपाइँको रिग्रेसन विश्लेषणको लागि निम्न तथ्याङ्कहरू फर्काउन निर्देशन दिन्छ:

सांख्यिकीय	विवरण
ढलान गुणांक	b मान y = bx + a
Intercept constant	y = bx + a
स्लोपको मानक त्रुटि	को लागि मानक त्रुटि मान(हरू) मा b गुणांक(हरू)।
इंटरसेप्टको मानक त्रुटि	स्थिर a को लागि मानक त्रुटि मान।
निर्धारणको गुणांक (R2)	प्रतिगमन समीकरणले चरहरू बीचको सम्बन्धलाई कत्तिको राम्रोसँग बताउँछ।
Y अनुमानको लागि मानक त्रुटि<19	प्रतिगमन विश्लेषणको परिशुद्धता देखाउँछ।
F तथ्याङ्क, वा F-अवलोकित मान	यसलाई F-परीक्षण गर्न प्रयोग गरिन्छ मोडेलको फिटको समग्र भलाइ निर्धारण गर्न शून्य परिकल्पना।
fr को डिग्री eedom (df)	स्वतन्त्रताको डिग्रीको संख्या।
वर्गको रिग्रेसन योग	मा कति भिन्नता छ भन्ने संकेत गर्छनिर्भर चर मोडेलद्वारा व्याख्या गरिएको छ।
वर्गहरूको अवशिष्ट योग	आश्रित चरमा भिन्नताको मात्रा मापन गर्दछ जुन तपाइँको रिग्रेसन मोडेलद्वारा व्याख्या गरिएको छैन।

तलको नक्साले क्रम देखाउँछ जसमा LINEST ले तथ्याङ्कको एरे फर्काउँछ:

पछिल्लो तीन पङ्क्तिहरूमा, #N/A त्रुटिहरू तेस्रो र पछिल्लो स्तम्भहरूमा देखा पर्नेछ जुन डाटाले भरिएको छैन। यो LINEST प्रकार्यको पूर्वनिर्धारित व्यवहार हो, तर यदि तपाइँ त्रुटि नोटेशनहरू लुकाउन चाहनुहुन्छ भने, यो उदाहरणमा देखाइए अनुसार आफ्नो LINEST सूत्रलाई IFERROR मा बेर्नुहोस्।

Excel मा LINEST कसरी प्रयोग गर्ने - सूत्र उदाहरणहरू

LINEST प्रकार्य प्रयोग गर्न गाह्रो हुन सक्छ, विशेष गरी नौसिखियाहरूका लागि, किनकि तपाईंले सूत्र सही रूपमा निर्माण मात्र गर्नु हुँदैन, तर यसको आउटपुटलाई सही रूपमा व्याख्या पनि गर्नुपर्छ। तल, तपाईंले एक्सेलमा LINEST सूत्रहरू प्रयोग गर्ने केही उदाहरणहरू फेला पार्नुहुनेछ जसले सैद्धान्तिक ज्ञान डुब्न मद्दत गर्नेछ :)

सरल रैखिक प्रतिगमन: ढलान र अवरोध गणना गर्नुहोस्

इन्टरसेप्ट प्राप्त गर्न र रिग्रेसन लाइनको ढलान, तपाईंले LINEST प्रकार्यलाई यसको सरल रूपमा प्रयोग गर्नुहुन्छ: known_y's तर्कको लागि निर्भर मानहरूको दायरा र known_x को <2 को लागि स्वतन्त्र मानहरूको दायरा आपूर्ति गर्नुहोस्।> तर्क। अन्तिम दुई तर्कहरू TRUE मा सेट गर्न सकिन्छ वा छोड्न सकिन्छ।

उदाहरणका लागि, C2:C13 र x मानहरूमा y मानहरू (बिक्री नम्बरहरू) सँग(विज्ञापन लागत) B2:B13 मा, हाम्रो रेखीय प्रतिगमन सूत्र सरल छ:

=LINEST(C2:C13,B2:B13)

तपाईँको कार्यपत्रमा यसलाई सही रूपमा प्रविष्ट गर्न, एउटै पङ्क्तिमा दुई छेउछाउका कक्षहरू चयन गर्नुहोस्, E2: यस उदाहरणमा F2, सूत्र टाइप गर्नुहोस्, र यसलाई पूरा गर्न Ctrl + Shift + Enter थिच्नुहोस्।

सूत्रले पहिलो कक्ष (E2) मा ढलान गुणांक र दोस्रो कक्ष (F2) मा अवरोध स्थिरता फर्काउनेछ। ):

ढलान लगभग ०.५२ हो (दुई दशमलव स्थानमा गोलाकार)। यसको मतलब जब x 1 ले बढ्छ, y ०.५२ ले बढ्छ।

Y-intercept ऋणात्मक -4.99 हुन्छ। यो y को अपेक्षित मान हो जब x=0 हुन्छ। यदि ग्राफमा प्लट गरिएको छ भने, यो प्रतिगमन रेखाले y-अक्षलाई पार गर्ने मान हो।

माथिको मानहरूलाई सरल रैखिक प्रतिगमन समीकरणमा आपूर्ति गर्नुहोस्, र तपाईंले बिक्री नम्बरको भविष्यवाणी गर्न निम्न सूत्र प्राप्त गर्नुहुनेछ। विज्ञापन लागतमा आधारित:

y = 0.52*x - 4.99

उदाहरणका लागि, यदि तपाईंले विज्ञापनमा $50 खर्च गर्नुभयो भने, तपाईंले 21 छाताहरू बेच्ने अपेक्षा गरिन्छ:

0.52*50 - 4.99 = 21.01

ढलान र अवरोध मानहरू पनि सम्बन्धित प्रकार्य प्रयोग गरेर वा INDEX:

Slope

=SLOPE(C2:C13,B2:B13)

मा LINEST सूत्रलाई नेस्ट गरेर अलग रूपमा प्राप्त गर्न सकिन्छ। =INDEX(LINEST(C2:C13,B2:B13),1)

Intercept

=INTERCEPT(C2:C13,B2:B13)

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

तलको स्क्रिनसटमा देखाइए अनुसार, तीनवटै सूत्रले समान परिणाम दिन्छ:

बहु रैखिक प्रतिगमन: ढलान र अवरोध

यदि तपाईंसँग छ भनेदुई वा बढी स्वतन्त्र चरहरू, तिनीहरूलाई छेउछाउको स्तम्भहरूमा इनपुट गर्न निश्चित हुनुहोस्, र त्यो सम्पूर्ण दायरा known_x's तर्कमा आपूर्ति गर्नुहोस्।

उदाहरणका लागि, बिक्री संख्याहरू ( y<2) सँग> मानहरू) D2:D13 मा, B2:B13 मा विज्ञापन लागत (x मानहरूको एक सेट) र C2:C13 मा औसत मासिक वर्षा ( x मानहरूको अर्को सेट), तपाईंले यो सूत्र प्रयोग गर्नुहुन्छ:<3

=LINEST(D2:D13,B2:C13)

सूत्रले ३ मानहरूको एर्रे (२ ढलान गुणांक र अन्तर्क्रिया स्थिर) फर्काउने भएकोले, हामी एउटै पङ्क्तिमा तीन सन्निहित कक्षहरू चयन गर्छौं, सूत्र प्रविष्ट गर्नुहोस् र Ctrl + थिच्नुहोस्। Shift + इन्टर सर्टकट।

कृपया ध्यान दिनुहोस् कि बहु प्रतिगमन सूत्रले स्वतन्त्र चरहरूको उल्टो क्रम मा स्लोप गुणांक फर्काउँछ (दायाँबाट बायाँ), त्यो। हो b _n , b _n-1 , …, b ₂ , b ₁ :

बिक्री नम्बरको भविष्यवाणी गर्न, हामी बहु प्रतिगमन समीकरणमा LINEST सूत्रद्वारा फर्काइएको मानहरू आपूर्ति गर्छौं:

y = 0.3*x ₂ + 0.19*x ₁ - 10.74

उदाहरणका लागि पर्याप्त, विज्ञापनमा खर्च गरिएको $50 र 100 मिमीको औसत मासिक वर्षाको साथ, तपाईंले लगभग 23 वटा छाताहरू बेच्ने अपेक्षा गरिएको छ:

0.3*50 + 0.19*100 - 10.74 = 23.26

सरल रैखिक प्रतिगमन: निर्भर चलको भविष्यवाणी गर्नुहोस्

<0 प्रतिगमन समीकरणका लागि a र b मानहरू गणना गर्नु बाहेक, एक्सेल LINEST प्रकार्यले ज्ञात स्वतन्त्रको आधारमा निर्भर चल (y) अनुमान गर्न सक्छ।चर (x)। यसका लागि, तपाईंले SUM वा SUMPRODUCT प्रकार्यको संयोजनमा LINEST प्रयोग गर्नुहुन्छ।

उदाहरणका लागि, यहाँ तपाईंले अर्को महिनाको लागि छाता बिक्रीको सङ्ख्या कसरी गणना गर्न सक्नुहुन्छ, अक्टोबर भन्नुहोस्, अघिल्लो महिनाको बिक्री र अक्टोबरको विज्ञापन बजेट $50:

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

सूत्रमा x मान हार्डकोड गर्नुको सट्टा, तपाईंले यसलाई एकको रूपमा प्रदान गर्न सक्नुहुन्छ। सेल सन्दर्भ। यस अवस्थामा, तपाईंले केही सेलमा 1 स्थिरांक पनि इनपुट गर्न आवश्यक छ किनभने तपाईंले एरे स्थिरतामा सन्दर्भ र मानहरू मिलाउन सक्नुहुन्न।

E2 मा x मान र स्थिर 1 मा। F2, तलका कुनै पनि सूत्रहरूले उपचारको काम गर्नेछ:

नियमित सूत्र (इन्टर थिचेर प्रविष्ट गरिएको):

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

एरे सूत्र (Ctrl + Shift + थिचेर प्रविष्ट गरियो। प्रविष्ट गर्नुहोस् ):

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

नतिजा प्रमाणित गर्न, तपाइँ समान डेटाको लागि अवरोध र ढलान प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ, र त्यसपछि रैखिक प्रतिगमन सूत्र प्रयोग गर्नुहोस् गणना गर्नुहोस् y :

=E2*G2+F2

जहाँ E2 ढलान हो, G2 x मान हो, र F2 intercept हो:

बहु प्रतिगमन: निर्भर चर भविष्यवाणी गर्नुहोस्

यदि तपाइँ धेरै भविष्यवाणीकर्ताहरूसँग व्यवहार गर्दै हुनुहुन्छ, अर्थात् x मानहरूको केही फरक सेटहरू, ती सबै समावेश गर्नुहोस्। array स्थिरतामा भविष्यवाणी गर्नेहरू। उदाहरणका लागि, $50 (x ₂ ) को विज्ञापन बजेट र 100 मिमी (x ₁ ) को औसत मासिक वर्षाको साथ, सूत्र यसरी जान्छ।निम्नानुसार:

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

जहाँ D2:D10 ज्ञात छन् y मानहरू र B2:C10 x मानहरूको दुई सेटहरू हुन्:

कृपया array स्थिरतामा x मानहरूको क्रममा ध्यान दिनुहोस्। पहिले उल्लेख गरिएझैं, जब एक्सेल LINEST प्रकार्य धेरै रिग्रेसन गर्न प्रयोग गरिन्छ, यसले दायाँबाट बायाँ तिर स्लोप गुणांकहरू फर्काउँछ। हाम्रो उदाहरणमा, विज्ञापन गुणांक पहिले फर्काइन्छ, र त्यसपछि वर्षा गुणांक। अनुमानित बिक्री संख्या सही रूपमा गणना गर्न, तपाईंले गुणांकहरूलाई सम्बन्धित x मानहरूद्वारा गुणन गर्न आवश्यक छ, त्यसैले तपाईंले array स्थिरताका तत्वहरूलाई यस क्रममा राख्नुहुन्छ: {50,100,1}। अन्तिम तत्व 1 हो, किनभने LINEST द्वारा फर्काइएको अन्तिम मान परिवर्तन गर्नु हुँदैन, त्यसैले यसलाई 1 ले गुणन गर्नुहोस्।

एरे स्थिरता प्रयोग गर्नुको सट्टा, तपाइँ सबै x चरहरू इनपुट गर्न सक्नुहुन्छ। केही कक्षहरूमा, र ती कक्षहरूलाई तपाईंको सूत्रमा सन्दर्भ गर्नुहोस् जस्तै हामीले अघिल्लो उदाहरणमा गरेका थियौं।

नियमित सूत्र:

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

एरे सूत्र:

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

जहाँ F2 र G2 x मानहरू छन् र H2 1 हो:

LINEST सूत्र: अतिरिक्त रिग्रेसन तथ्याङ्कहरू

तपाईँले याद गर्न सक्नुहुन्छ, तपाइँको रिग्रेसन विश्लेषणको लागि थप तथ्याङ्कहरू प्राप्त गर्न, तपाइँ LINEST प्रकार्यको अन्तिम तर्कमा TRUE राख्नुहुन्छ। हाम्रो नमूना डेटामा लागू गरिएको, सूत्रले निम्न आकार लिन्छ:

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

जसरी हामीसँग २ स्वतन्त्र छन्स्तम्भ B र C मा भेरिएबलहरू, हामी 3 पङ्क्तिहरू (दुई x मान + इन्टरसेप्ट) र 5 स्तम्भहरू मिलेर एउटा रेज चयन गर्छौं, माथिको सूत्र प्रविष्ट गर्नुहोस्, Ctrl + Shift + Enter थिच्नुहोस्, र यो परिणाम प्राप्त गर्नुहोस्:

#N/A त्रुटिहरूबाट छुटकारा पाउनको लागि, तपाईंले LINEST लाई IFERROR मा यसरी नेस्ट गर्न सक्नुहुन्छ:

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

तलको स्क्रिनसटले नतिजा देखाउँछ र के व्याख्या गर्छ। प्रत्येक संख्याको अर्थ:

ढलान गुणांक र Y-अवरोधलाई अघिल्लो उदाहरणहरूमा व्याख्या गरिएको थियो, त्यसैले अन्य तथ्याङ्कहरूलाई द्रुत रूपमा हेरौं।

<0 निर्धारणको गुणांक (R2)। R2 को मान वर्गहरूको कुल योगफलले वर्गहरूको रिग्रेसन योगलाई विभाजित गर्ने परिणाम हो। यसले तपाईंलाई कति y मानहरू x चरहरूद्वारा व्याख्या गरिएको छ भनी बताउँछ। यो 0 देखि 1 सम्म कुनै पनि संख्या हुन सक्छ, त्यो 0% देखि 100% हो। यस उदाहरणमा, R2 लगभग ०.९७ हो, यसको अर्थ हाम्रो निर्भर चरहरूको ९७% (छाता बिक्री) स्वतन्त्र चर (विज्ञापन + औसत मासिक वर्षा) द्वारा व्याख्या गरिएको छ, जुन उत्कृष्ट फिट हो!

मानक त्रुटिहरू । सामान्यतया, यी मानहरूले प्रतिगमन विश्लेषणको शुद्धता देखाउँछन्। संख्या जति सानो हुन्छ, तपाईं आफ्नो रिग्रेसन मोडेलको बारेमा त्यति नै निश्चित हुन सक्नुहुन्छ।

F तथ्याङ्क । तपाईंले शून्य परिकल्पनालाई समर्थन वा अस्वीकार गर्न F तथ्याङ्क प्रयोग गर्नुहुन्छ। समग्र नतिजाहरू छन् कि छैनन् भन्ने निर्णय गर्दा P मानको संयोजनमा F तथ्याङ्क प्रयोग गर्न सिफारिस गरिन्छ।