ਇਹ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।

Microsoft Excel ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਕਰਦਾ ਹੈ ਦੇ ਕਈ ਅੰਕੜਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ LINEST ਹੈ, ਜੋ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਇਸ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਥਿਊਰੀ ਅਤੇ ਅੰਤਰੀਵ ਗਣਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਹੀ ਛੋਹਵਾਂਗੇ। ਸਾਡਾ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਰਮੂਲਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ 'ਤੇ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

Excel LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ - ਸੰਟੈਕਸ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਰਤੋਂ

The LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸਿੱਧੀ ਰੇਖਾ ਲਈ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੇਖਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਐਰੇ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫੰਕਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਲੱਭਣ ਲਈ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਰਗ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰੇਖਾ ਲਈ ਸਮੀਕਰਨ ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ ਹੈ।

ਸਧਾਰਨ ਰੇਖਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੀਕਰਨ:

ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੀਕਰਨ:

ਕਿੱਥੇ:

• y - ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
• x - ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ y ।
• a - ਇੰਟਰਸੈਪਟ (ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲਾਈਨ ਕਿੱਥੇ Y ਧੁਰੇ ਨੂੰ ਕੱਟਦੀ ਹੈ)।
• b - ਢਲਾਨਮਹੱਤਵਪੂਰਨ।

  ਆਜ਼ਾਦੀ ਦੀਆਂ ਡਿਗਰੀਆਂ (df)। ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਦੀਆਂ ਬਾਕੀ ਡਿਗਰੀਆਂ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੁੱਲ df ਘਟਾਓ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ df ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ F- ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦੀਆਂ ਡਿਗਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੱਧਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ F- ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ F ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

  ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਜੋੜ ਵਰਗਾਂ ਦਾ (ਉਰਫ਼ ਵਰਗਾਂ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਜੋੜ , ਜਾਂ ਵਰਗਾਂ ਦਾ ਮਾਡਲ ਜੋੜ )। ਇਹ ਅਨੁਮਾਨਿਤ y-ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ y ਦੇ ਮੱਧਮਾਨ ਵਿਚਕਾਰ ਵਰਗ ਅੰਤਰਾਂ ਦਾ ਜੋੜ ਹੈ, ਇਸ ਫਾਰਮੂਲੇ ਨਾਲ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: =∑(ŷ - ȳ)2। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੱਸਦਾ ਹੈ।

  ਵਰਗਾਂ ਦਾ ਬਕਾਇਆ ਜੋੜ । ਇਹ ਅਸਲ y-ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ y-ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵਰਗ ਅੰਤਰਾਂ ਦਾ ਜੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਹੈ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਵਿਆਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਵਰਗਾਂ ਦੇ ਕੁੱਲ ਜੋੜ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਰਗਾਂ ਦਾ ਬਚਿਆ ਹੋਇਆ ਜੋੜ ਜਿੰਨਾ ਛੋਟਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਤੁਹਾਡਾ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।

  5 ਚੀਜ਼ਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਪਤਾ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ

  ਇਸ ਵਿੱਚ LINEST ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਵਰਕਸ਼ੀਟਾਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ "ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਕੈਨਿਕਸ" ਬਾਰੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਹੋਰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹ ਸਕਦੇ ਹੋ:

  ਇਹ ਵੀ ਵੇਖੋ: ਐਕਸਲ: ਖਾਸ ਟੈਕਸਟ ਵਾਲੇ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰੋ (ਸਹੀ ਅਤੇ ਅੰਸ਼ਕ ਮਿਲਾਨ)
  1. Known_y's ਅਤੇ known_x's । x ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਰੇਖਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, known_y's ਅਤੇ known_x's ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਰੇਂਜਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸੁਤੰਤਰ x ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ known_y's ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਕਤਾਰ ਜਾਂ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਦੀ ਰੇਂਜ।
  2. ਸਥਿਰ ਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨਾ । ਜਦੋਂ const ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ a ਸਥਿਰ (ਇੰਟਰਸੈਪਟ) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: y=bx + a। ਜੇਕਰ const ਨੂੰ FALSE 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ 0 ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੀਕਰਨ ਤੋਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: y=bx।

     ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਬਹਿਸ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਸਥਿਰਾਂਕ ਨੂੰ 0 'ਤੇ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨਾ ਸਮਝਦਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜੇਕਰ ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ (const=FALSE) 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਲਈ ਇੱਕ ਗਲਤ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਦੂਸਰੇ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਥਿਰ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ੀਰੋ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਡਿਸਕੰਟੀਨਿਊਟੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡਿਫੌਲਟ const=TRUE ਜਾਂ ਛੱਡੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

  3. ਸ਼ੁੱਧਤਾ । LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੀਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਫੈਲਾਅ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਰੇਖਿਕ ਹੋਵੇਗਾ, LINEST ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਓਨੇ ਹੀ ਸਟੀਕ ਹੋਣਗੇ।
  4. ਰਿਡੰਡੈਂਟ x ਮੁੱਲ । ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ,ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਤੰਤਰ x ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਵਾਧੂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਹਟਾਉਣਾ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ y ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਰਤਾਰੇ ਨੂੰ "collinearity" ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਐਕਸਲ LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਮਰੂਪਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬੇਲੋੜੇ x ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ। ਛੱਡੇ ਗਏ x ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ 0 ਗੁਣਾਂਕ ਅਤੇ 0 ਸਟੈਂਡਰਡ ਐਰਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
  5. LINEST ਬਨਾਮ SLOPE ਅਤੇ INTERCEPT । LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ SLOPE ਅਤੇ INTERCEPT ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। ਇਸਲਈ, ਜਦੋਂ ਸ੍ਰੋਤ ਡੇਟਾ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਜਾਂ ਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵੱਖਰੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।

  Excel LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ

  ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ LINEST ਫਾਰਮੂਲਾ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਸੁੱਟਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ , ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਾਰਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਹੈ:

  1. ਜੇਕਰ LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆ (ਢਲਾਨ ਗੁਣਾਂਕ) ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲਰ ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਜੋਂ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਐਰੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਜੋਂ। ਫਾਰਮੂਲੇ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ Ctrl + Shift + Enter ਦੱਬਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਫਾਰਮੂਲਾ ਉਹਨਾਂ {ਕਰਲੀ ਬਰੈਕਟਾਂ} ਵਿੱਚ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫਾਰਮੂਲਾ ਪੱਟੀ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
  2. #REF! ਗਲਤੀ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ known_x's ਅਤੇ known_y's ਰੇਂਜਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪ ਹਨ।
  3. #VALUE! ਗਲਤੀ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ known_x's ਜਾਂ known_y's ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਸੈੱਲ, ਟੈਕਸਟ ਮੁੱਲ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ Excel ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, #VALUE ਗਲਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ const ਜਾਂ stats ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਨੂੰ TRUE ਜਾਂ FALSE ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

  ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ Excel ਵਿੱਚ LINEST ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਰੇਖਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। ਇਸ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰੇ ਗਏ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਨੂੰ ਨੇੜਿਓਂ ਦੇਖਣ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਸਾਡੀ ਨਮੂਨਾ ਵਰਕਬੁੱਕ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਸੁਆਗਤ ਹੈ। ਮੈਂ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਧੰਨਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਬਲੌਗ 'ਤੇ ਮਿਲਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹਾਂ!

  ਡਾਊਨਲੋਡ ਲਈ ਅਭਿਆਸ ਵਰਕਬੁੱਕ

  Excel LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਉਦਾਹਰਨਾਂ (.xlsx ਫਾਈਲ)

  (ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਲਾਈਨ ਦੀ ਖੜੋਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਯਾਨਿ ਕਿ x ਬਦਲਦੇ ਹੋਏ y ਲਈ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਦਰ)।

ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੰਟਰਸੈਪਟ (a) ਅਤੇ ਢਲਾਨ (b) ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੀਕਰਨ ਲਈ. ਵਿਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਅੰਕੜੇ ਵੀ ਵਾਪਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿੰਟੈਕਸ

ਐਕਸਲ LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਸੰਟੈਕਸ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ:

ਕਿੱਥੇ:

• known_y's (ਲੋੜੀਂਦਾ) ਨਿਰਭਰ y ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਹੈ। - ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕਾਲਮ ਜਾਂ ਸਿੰਗਲ ਕਤਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• known_x's (ਵਿਕਲਪਿਕ) ਸੁਤੰਤਰ x-ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਛੱਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ known_y's ਦੇ ਸਮਾਨ ਆਕਾਰ ਦਾ ਐਰੇ {1,2,3,...} ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• const (ਵਿਕਲਪਿਕ) - ਇੱਕ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਮੁੱਲ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੰਟਰਸੈਪਟ (ਸਥਿਰ a ) ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਿਹਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
  • ਜੇਕਰ ਸਹੀ ਜਾਂ ਛੱਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਥਿਰ a ਦੀ ਗਣਨਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
  • ਜੇਕਰ FALSE, ਸਥਿਰ a ਨੂੰ 0 ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਢਲਾਨ ( b ਗੁਣਾਂਕ) ਨੂੰ y=bx ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਅੰਕੜੇ (ਵਿਕਲਪਿਕ) ਇੱਕ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਮੁੱਲ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਾਧੂ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ:
  • ਜੇਕਰ ਸਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਾਧੂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਐਰੇ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  • ਜੇਕਰ FALSE ਜਾਂ ਛੱਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, LINEST ਸਿਰਫ਼ ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਢਲਾਨ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈਗੁਣਾਂਕ।

ਨੋਟ। ਕਿਉਂਕਿ LINEST ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ Ctrl + Shift + Enter ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ ਦਬਾ ਕੇ ਇੱਕ ਐਰੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਜੋਂ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਯਮਿਤ ਫ਼ਾਰਮੂਲੇ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਪਹਿਲਾ ਢਲਾਨ ਗੁਣਾਂਕ ਵਾਪਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

LINEST ਦੁਆਰਾ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਵਾਧੂ ਅੰਕੜੇ

ਅੰਕੜੇ ਆਰਗੂਮੈਂਟ TRUE 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅੰਕੜੇ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ:

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਨਕਸ਼ਾ ਉਹ ਕ੍ਰਮ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ LINEST ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ:

ਪਿਛਲੀਆਂ ਤਿੰਨ ਕਤਾਰਾਂ ਵਿੱਚ, #N/A ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਤੀਜੇ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਾਲੇ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਗੀਆਂ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਭਰੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਇਹ LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਡਿਫੌਲਟ ਵਿਵਹਾਰ ਹੈ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤੀ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ LINEST ਫਾਰਮੂਲੇ ਨੂੰ IFERROR ਵਿੱਚ ਲਪੇਟੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ LINEST ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ - ਫਾਰਮੂਲਾ ਉਦਾਹਰਣ

LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਫਾਰਮੂਲਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ Excel ਵਿੱਚ LINEST ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਮਿਲਣਗੀਆਂ ਜੋ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿਧਾਂਤਕ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸਿੰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਗੇ :)

ਸਧਾਰਨ ਲੀਨੀਅਰ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ: ਢਲਾਣ ਅਤੇ ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ

ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਲਾਈਨ ਦੀ ਢਲਾਨ, ਤੁਸੀਂ LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸਰਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤਦੇ ਹੋ: known_y's ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਲਈ ਨਿਰਭਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਅਤੇ known_x's<2 ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਕਰੋ।> ਦਲੀਲ। ਆਖਰੀ ਦੋ ਆਰਗੂਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ TRUE ਜਾਂ ਛੱਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, C2:C13 ਅਤੇ x ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ y ਮੁੱਲਾਂ (ਵਿਕਰੀ ਸੰਖਿਆਵਾਂ) ਨਾਲ(ਵਿਗਿਆਪਨ ਲਾਗਤ) B2:B13 ਵਿੱਚ, ਸਾਡਾ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਫਾਰਮੂਲਾ ਇੰਨਾ ਸਰਲ ਹੈ:

=LINEST(C2:C13,B2:B13)

ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਵਰਕਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਾਖਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕੋ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਦੋ ਨਾਲ ਲੱਗਦੇ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ, E2: ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ F2, ਫਾਰਮੂਲਾ ਟਾਈਪ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ Ctrl + Shift + Enter ਦਬਾਓ।

ਫ਼ਾਰਮੂਲਾ ਪਹਿਲੇ ਸੈੱਲ (E2) ਵਿੱਚ ਢਲਾਣ ਗੁਣਾਂਕ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਸੈੱਲ (F2) ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਸਥਿਰਤਾ ਵਾਪਸ ਕਰੇਗਾ। ):

ਢਲਾਨ ਲਗਭਗ 0.52 ਹੈ (ਦੋ ਦਸ਼ਮਲਵ ਸਥਾਨਾਂ ਤੱਕ ਗੋਲ)। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ x 1 ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਹੈ, y 0.52 ਵਧਦਾ ਹੈ।

Y-ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਨੈਗੇਟਿਵ -4.99 ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ y ਦਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਹੈ ਜਦੋਂ x=0 ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਗ੍ਰਾਫ਼ 'ਤੇ ਪਲਾਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਹ ਮੁੱਲ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਲਾਈਨ y-ਧੁਰੇ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਉਪਰੋਕਤ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਲੀਨੀਅਰ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਪਲਾਈ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਕਰੀ ਨੰਬਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਫਾਰਮੂਲਾ ਮਿਲੇਗਾ। ਵਿਗਿਆਪਨ ਲਾਗਤ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ:

y = 0.52*x - 4.99

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ 'ਤੇ $50 ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ 21 ਛਤਰੀਆਂ ਵੇਚਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:

0.52*50 - 4.99 = 21.01

ਢਲਾਨ ਅਤੇ ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਵੈਲਯੂ ਵੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜਾਂ INDEX:

Slope

=SLOPE(C2:C13,B2:B13)

ਵਿੱਚ LINEST ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। =INDEX(LINEST(C2:C13,B2:B13),1)

Intercept

=INTERCEPT(C2:C13,B2:B13)

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

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਿੰਨੋਂ ਫਾਰਮੂਲੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:

ਮਲਟੀਪਲ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ: ਢਲਾਨ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟ

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੈਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਾਲ ਲੱਗਦੇ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ known_x's ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਰੇਂਜ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਕਰੋ।

ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਵਿਕਰੀ ਨੰਬਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ( y ਮੁੱਲ) D2:D13 ਵਿੱਚ, B2:B13 ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਪਨ ਲਾਗਤ (x ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ) ਅਤੇ C2:C13 ਵਿੱਚ ਔਸਤ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਬਾਰਿਸ਼ ( x ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੈੱਟ), ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ:

=LINEST(D2:D13,B2:C13)

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਾਰਮੂਲਾ 3 ਮੁੱਲਾਂ (2 ਢਲਾਣ ਗੁਣਾਂਕ ਅਤੇ ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਸਥਿਰਾਂਕ) ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕੋ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਇਕਸਾਰ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਫਾਰਮੂਲਾ ਦਰਜ ਕਰੋ ਅਤੇ Ctrl + ਦਬਾਓ। ਸ਼ਿਫਟ + ਐਂਟਰ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ।

ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਫਾਰਮੂਲਾ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ (ਸੱਜੇ ਤੋਂ ਖੱਬੇ) ਦੇ ਉਲਟ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਢਲਾਨ ਗੁਣਾਂਕ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ b _n , b _n-1 , …, b ₂ , b ₁ :

ਵਿਕਰੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ LINEST ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੁਆਰਾ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੀਕਰਨ ਨੂੰ ਸਪਲਾਈ ਕਰਦੇ ਹਾਂ:

y = 0.3*x ₂ + 0.19*x ₁ - 10.74

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ, ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ 'ਤੇ ਖਰਚੇ $50 ਅਤੇ 100 ਮਿਲੀਮੀਟਰ ਦੀ ਔਸਤ ਮਾਸਿਕ ਬਾਰਿਸ਼ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ ਲਗਭਗ 23 ਛਤਰੀਆਂ ਵੇਚਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:

0.3*50 + 0.19*100 - 10.74 = 23.26

ਸਧਾਰਨ ਰੇਖਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ: ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ

ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ ਲਈ ਛੱਤਰੀ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਕਤੂਬਰ, ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅਤੇ ਅਕਤੂਬਰ ਦਾ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਬਜਟ $50:

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

ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਿੱਚ x ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਹਾਰਡਕੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਸੈੱਲ ਹਵਾਲਾ. ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਸੈੱਲ ਵਿੱਚ 1 ਸਥਿਰਾਂਕ ਵੀ ਇਨਪੁਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਐਰੇ ਸਥਿਰਾਂਕ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ।

E2 ਵਿੱਚ x ਮੁੱਲ ਦੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਥਿਰ 1 ਵਿੱਚ F2, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਇੱਕ ਟ੍ਰੀਟ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ:

ਰੈਗੂਲਰ ਫਾਰਮੂਲਾ (ਐਂਟਰ ਦਬਾ ਕੇ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ):

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

ਐਰੇ ਫਾਰਮੂਲਾ (Ctrl + Shift + ਦਬਾ ਕੇ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਦਰਜ ਕਰੋ ):

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

ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਉਸੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਅਤੇ ਢਲਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਲੀਨੀਅਰ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਗਣਨਾ ਕਰੋ y :

=E2*G2+F2

ਜਿੱਥੇ E2 ਢਲਾਨ ਹੈ, G2 x ਮੁੱਲ ਹੈ, ਅਤੇ F2 ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਹੈ:

ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ: ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ x ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਕੁਝ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈੱਟ, ਉਹ ਸਾਰੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਐਰੇ ਸਥਿਰ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, $50 (x ₂ ) ਦੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਬਜਟ ਅਤੇ 100 ਮਿਲੀਮੀਟਰ (x ₁ ) ਦੀ ਔਸਤ ਮਾਸਿਕ ਬਾਰਿਸ਼ ਦੇ ਨਾਲ, ਫਾਰਮੂਲਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਂਦਾ ਹੈਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ:

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

ਜਿੱਥੇ D2:D10 ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ y ਮੁੱਲ ਅਤੇ B2:C10 x ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਦੋ ਸੈੱਟ ਹਨ:

ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਐਰੇ ਸਥਿਰਾਂਕ ਵਿੱਚ x ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿਓ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਐਕਸਲ LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੱਜੇ ਤੋਂ ਖੱਬੇ ਤੱਕ ਢਲਾਣ ਗੁਣਾਂਕ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਪਹਿਲਾਂ ਐਡਵਰਟਾਈਜ਼ਿੰਗ ਗੁਣਾਂਕ ਵਾਪਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਵਰਖਾ ਗੁਣਾਂਕ। ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਵਿਕਰੀ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਸਹੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ x ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਗੁਣਾਂਕ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਤੁਸੀਂ ਐਰੇ ਸਥਿਰਾਂਕ ਦੇ ਤੱਤ ਇਸ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ: {50,100,1}। ਆਖਰੀ ਤੱਤ 1 ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ LINEST ਦੁਆਰਾ ਵਾਪਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਆਖਰੀ ਮੁੱਲ ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ 1 ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰੋ।

ਐਰੇ ਸਥਿਰਾਂਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਸਾਰੇ x ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਕੁਝ ਸੈੱਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਪਿਛਲੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਸੀ।

ਨਿਯਮਿਤ ਫਾਰਮੂਲਾ:

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

ਐਰੇ ਫਾਰਮੂਲਾ:

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

ਜਿੱਥੇ F2 ਅਤੇ G2 x ਮੁੱਲ ਹਨ ਅਤੇ H2 1 ਹੈ:

LINEST ਫਾਰਮੂਲਾ: ਵਾਧੂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅੰਕੜੇ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਾਦ ਹੋਵੇਗਾ, ਆਪਣੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਹੋਰ ਅੰਕੜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ LINEST ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਆਖਰੀ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਵਿੱਚ TRUE ਰੱਖਦੇ ਹੋ। ਸਾਡੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਫਾਰਮੂਲਾ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸ਼ਕਲ ਲੈਂਦਾ ਹੈ:

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

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ 2 ਸੁਤੰਤਰ ਹਨਕਾਲਮ B ਅਤੇ C ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ, ਅਸੀਂ 3 ਕਤਾਰਾਂ (ਦੋ x ਵੈਲਯੂਜ਼ + ਇੰਟਰਸੈਪਟ) ਅਤੇ 5 ਕਾਲਮਾਂ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਰੈਜ ਨੂੰ ਚੁਣਦੇ ਹਾਂ, ਉਪਰੋਕਤ ਫਾਰਮੂਲਾ ਦਰਜ ਕਰੋ, Ctrl + Shift + Enter ਦਬਾਓ, ਅਤੇ ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ:

#N/A ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਤੋਂ ਛੁਟਕਾਰਾ ਪਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ LINEST ਨੂੰ IFERROR ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

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

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ ਨਤੀਜਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹਰੇਕ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ:

ਢਲਾਨ ਗੁਣਾਂਕ ਅਤੇ Y-ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਨੂੰ ਪਿਛਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਇਸ ਲਈ ਆਓ ਦੂਜੇ ਅੰਕੜਿਆਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਝਾਤ ਮਾਰੀਏ।

ਨਿਰਧਾਰਨ ਦਾ ਗੁਣਾਂਕ (R2)। R2 ਦਾ ਮੁੱਲ ਵਰਗਾਂ ਦੇ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਜੋੜ ਨੂੰ ਵਰਗਾਂ ਦੇ ਕੁੱਲ ਜੋੜ ਨਾਲ ਵੰਡਣ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ y ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ x ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ 0 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਯਾਨੀ 0% ਤੋਂ 100%। ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, R2 ਲਗਭਗ 0.97 ਹੈ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਸਾਡੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ (ਛਤਰੀ ਦੀ ਵਿਕਰੀ) ਦੇ 97% ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਵਿਗਿਆਪਨ + ਔਸਤ ਮਾਸਿਕ ਵਰਖਾ) ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਹੈ!

ਮਿਆਰੀ ਤਰੁੱਟੀਆਂ । ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਮੁੱਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਜਿੰਨੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਹੋਣਗੀਆਂ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਾਰੇ ਓਨੇ ਹੀ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ।

F ਅੰਕੜਾ । ਤੁਸੀਂ ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ F ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਿ ਕੀ ਸਮੁੱਚੇ ਨਤੀਜੇ ਹਨ