دا ټیوټوریل د LINEST فنکشن ترکیب تشریح کوي او ښیې چې څنګه یې په Excel کې د خطي ریګریشن تحلیل کولو لپاره وکاروئ.

د مایکروسافټ اکسل یو احصایوي برنامه نه ده ، په هرصورت ، دا کار کوي یو شمیر احصایوي دندې لري. یو له ورته دندو څخه LINEST دی، کوم چې د خطي ریګریشن تحلیل ترسره کولو او اړونده احصایو بیرته راستنولو لپاره ډیزاین شوی. د پیل کونکو لپاره پدې لارښود کې ، موږ به یوازې په تیوري او اصلي محاسباتو باندې په روښانه توګه لمس کړو. زموږ اصلي تمرکز به تاسو ته د داسې فورمول چمتو کولو باندې وي چې په ساده ډول کار کوي او ستاسو د معلوماتو لپاره په اسانۍ سره تنظیم کیدی شي.

د ایکسل LINEST فعالیت - ترکیب او بنسټیز کارونې

د د LINEST فنکشن د یوې مستقیمې کرښې لپاره احصایې محاسبه کوي چې د خپلواک متغیر او یو یا ډیرو متغیر متغیرونو ترمنځ اړیکه تشریح کوي، او یو قطار بیرته راګرځوي چې د کرښې تشریح کوي. فنکشن ستاسو د معلوماتو لپاره غوره فټ موندلو لپاره لږترلږه مربع میتود کاروي. د کرښې معادلې په لاندې ډول دي.

ساده خطي ریګریشن معادلې:

y = bx + a

څو د بیاکتنې مساوات:

y = b ₁x ₁+ b ₂x ₂+ … + b _nx _n+ a

چیرته:

• y - هغه متغیر متغیر چې تاسو یې د وړاندوینې هڅه کوئ.
• x - خپلواک متغیر چې تاسو یې د وړاندوینې لپاره کاروئ y .
• a - مداخله (په ګوته کوي چیرې چې کرښه د Y محور سره یو ځای کوي).
• b - سلپد پام وړ.

  د ازادۍ درجې (df). په Excel کې د LINEST فعالیت د آزادۍ پاتې درجې بیرته راګرځوي، کوم چې د ټول df منفي د ریګریشن df دی. تاسو کولی شئ د احصایې په جدول کې د F - مهم ارزښتونو ترلاسه کولو لپاره د آزادۍ درجې وکاروئ، او بیا د F احصایې سره F - مهم ارزښتونه پرتله کړئ ترڅو ستاسو د ماډل لپاره د باور کچه وټاکئ.

  د ریګریشن مجموعه د مربعونو (یعنې د د مربعونو مجموعه تشریح شوي ، یا د مربعونو ماډل ). دا د وړاندوینې شوي y - ارزښتونو او د y معنی تر مینځ د مربع توپیرونو مجموعه ده چې د دې فارمول سره محاسبه کیږي: =∑(ŷ - ȳ)2. دا په ګوته کوي چې په انحصاري متغیر کې څومره توپیر ستاسو د ریګریشن ماډل تشریح کوي.

  د مربعونو پاتې برخه . دا د حقیقي y ارزښتونو او وړاندوینې شوي y ارزښتونو تر مینځ د مربع توپیرونو مجموعه ده. دا په ګوته کوي چې په انحصاري متغیر کې څومره توپیر ستاسو ماډل نه تشریح کوي. څومره چې د چوکیو د ټول مجموعې په پرتله د چوکیو پاتې برخه کوچنۍ وي، په هماغه اندازه ستاسو د ریګریشن ماډل ستاسو ډیټا سره سمون خوري.

  5 شیان چې تاسو باید د LINEST فعالیت په اړه پوه شئ

  د LINEST فورمولونه په اغیزمنه توګه کارولو لپاره ستاسو کاري پاڼې، تاسو ممکن د فعالیت د "داخلي میکانیکونو" په اړه یو څه نور پوه شئ:

  1. Known_y's او known_x's . په ساده خطي ریګریشن ماډل کې د x متغیرونو یوازې یوه سیټ سره ، معلوم_y's او known_x's کیدای شي د هر شکل سلسله وي تر څو چې د قطارونو او کالمونو ورته شمیر ولري. که تاسو د یو څخه ډیرو خپلواکو x متغیرونو سره د ډیری ریګریشن تحلیل ترسره کوئ، known_y's باید ویکتور وي، د بیلګې په توګه د یو قطار یا یو کالم لړۍ.
  2. جبر کول ثابت صفر ته . کله چې د const استدلال سم وي یا پریښودل شي، د a ثابت (مداخله) محاسبه کیږي او په مساوي کې شاملیږي: y=bx + a. که const FALSE ته ټاکل شوی وي، مداخله د 0 مساوي ګڼل کیږي او د ریګریشن مساوات څخه لیرې شوي: y=bx.

     په احصایو کې، دا د لسیزو راهیسې بحث شوی چې ایا دا معنی لري چې د مداخلې ثابت 0 ته مجبور کړي که نه. ډیری معتبر ریګریشن تحلیل کونکي پدې باور دي چې که چیرې د صفر (const=FALSE) ته د مداخلې تنظیم کول ګټور ښکاري، نو خطي ریګریشن پخپله د ډیټا سیټ لپاره غلط ماډل دی. نور داسې انګیرل کیږي چې ثابت په ځینو شرایطو کې صفر ته اړ کیدی شي، د بیلګې په توګه، د ریګریشن د وقفې ډیزاینونو په شرایطو کې. په عموم کې، دا سپارښتنه کیږي چې د ډیفالټ const=TRUE سره لاړ شئ یا په ډیرو مواردو کې پریښودل شوي.

  3. دقت . د ریګریشن معادلې دقت چې د LINEST فنکشن لخوا محاسبه کیږي ستاسو د ډیټا پوائنټونو په خپریدو پورې اړه لري. څومره چې معلومات ډېر خطي وي، هغومره د LINEST فورمول پایلې ډېرې دقیقې وي.
  4. بې ځایه x ارزښتونه . په ځینو حالاتو کې،یو یا څو خپلواک x متغیرونه ممکن اضافي وړاندوینې ارزښت ونه لري، او د ریګریشن ماډل څخه د داسې متغیرونو لرې کول د وړاندوینې شوي y ارزښتونو دقت اغیزه نه کوي. دا پدیده د "collinearity" په نوم پیژندل کیږي. د Excel LINEST فنکشن د collinearity لپاره چک کوي او هر ډول بې ځایه x متغیرونه پریږدي چې دا د ماډل څخه پیژني. پریښودل شوي x متغیرات د 0 کوفیفینټ او 0 معیاري غلطۍ ارزښتونو لخوا پیژندل کیدی شي.
  5. LINEST vs. SLOPE او INTERCEPT . د LINEST فعالیت اصلي الګوریتمیک د الګوریتم څخه توپیر لري چې په SLOPE او INTERCEPT افعال کې کارول کیږي. له همدې امله، کله چې د سرچینې ډاټا نا معلومه وي یا یو بل سره تړلې وي، دا فنکشن ممکن مختلف پایلې بیرته راولي.

  د ایکسل LINEST فنکشن کار نه کوي

  که ستاسو د LINEST فورمول غلطی راوباسي یا غلط محصول تولید کړي , چانس دا دی چې دا د لاندې دلیلونو څخه یو له امله وي:

  1. که چیرې د LINEST فعالیت یوازې یوه شمیره راوباسي (سلوپ کوفیینټ)، ډیری احتمال تاسو دا د منظم فارمول په توګه داخل کړی وي، نه د صف فورمول. ډاډ ترلاسه کړئ چې فورمول په سمه توګه بشپړولو لپاره Ctrl + Shift + Enter فشار ورکړئ. کله چې تاسو دا کار کوئ، فورمول په {کرلي بریکٹ} کې تړل کیږي چې د فارمول بار کې لیدل کیږي.
  2. #REF! تېروتنه واقع کیږي که د پېژندل شوي_x او پېژندل شوي_y's سلسلې مختلف ابعاد ولري.
  3. #VALUE! تېروتنه واقع کیږي که معلوم_x د یا known_y's لږ تر لږه یو خالي حجره لري، د متن ارزښت یا د هغه شمیرې متن نمایندګي چې Excel د عددي ارزښت په توګه نه پیژني. همدارنګه، د #VALUE تېروتنه واقع کیږي که د const یا stats استدلال سم یا غلط ته ونه ارزول شي.

  په دې توګه تاسو په Excel کې LINEST کاروئ یو ساده او څو خطي ریګریشن تحلیل. د دې لپاره چې په دې ټیوټوریل کې بحث شوي فورمولونه له نږدې وګورو، تاسو ته ښه راغلاست ویل کیږي چې لاندې زموږ د نمونې کاري کتاب ډاونلوډ کړئ. زه له تاسو څخه د لوستلو لپاره مننه کوم او هیله لرم چې په راتلونکې اونۍ کې زموږ په بلاګ کې وګورم!

  د ډاونلوډ لپاره تمرین کاري کتاب

  د ایکسل LINEST فعالیت مثالونه (.xlsx فایل)

  (د ریګریشن کرښه ګړندیتوب په ګوته کوي، د بیلګې په توګه د x د بدلون په توګه د y لپاره د بدلون کچه).

په خپل بنسټیز شکل کې، د LINEST فعالیت مداخله (a) او سلیپ (b) بیرته راګرځوي. د ریګریشن معادلې لپاره. په اختیاري توګه، دا کولی شي د ریګریشن تحلیل لپاره اضافي احصایې هم بیرته راولي لکه څنګه چې پدې مثال کې ښودل شوي.

د LINEST فنکشن ترکیب

د Excel LINEST فنکشن ترکیب په لاندې ډول دی:

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

چیرې:

• known_y's (اړین) د انحصار سلسله ده y - د ریګریشن معادل ارزښتونه. معمولا، دا یو واحد کالم یا یو واحد قطار دی.
• known_x's (اختیاري) د خپلواک ایکس ارزښتونو لړۍ ده. که پریښودل شي، دا د known_y's په څیر د ورته اندازې {1,2,3,...} سري ګڼل کیږي.
• const (اختیاري) - یو منطقي ارزښت چې دا ټاکي چې څنګه مداخله وشي (مستقل a ) باید چلند وشي:
  • که ریښتیا وي یا پریښودل شي، ثابت a په نورمال ډول محاسبه کیږي.
  • که غلط وي، ثابته a 0 ته اړ ایستل کیږي او سلیپ ( b کوفیینټ) د y=bx سره سم محاسبه کیږي.
• احصایې (اختیاري) یو منطقي ارزښت دی چې دا ټاکي چې ایا اضافي احصایې تولید کړي که نه:
  • که ریښتیا وي، د LINEST فنکشن د اضافي ریګریشن احصایو سره یو سرې راګرځوي.
  • که غلط وي یا پریښودل شي، LINEST یوازې د مداخلې ثابت او سلیپ بیرته راګرځويکمیت(s).

یادونه. څرنګه چې LINEST د ارزښتونو لړۍ راګرځوي، دا باید د Ctrl + Shift + Enter شارټ کټ په فشارولو سره د صف فارمول په توګه داخل شي. که دا د منظم فورمول په توګه داخل شي، یوازې د لومړي سلیپ کوفیفینټ بیرته راستانه کیږي.

اضافي احصایې چې د LINEST لخوا بیرته راستانه شوي

د احصایې استدلال سم ته ټاکل شوی د LINEST فعالیت ته لارښوونه کوي چې ستاسو د بیاکتنې تحلیل لپاره لاندې احصایې بیرته راوړي:

17>

احصایه	تفصیل
د سلپ کوفیینټ	ب ارزښت په y = bx + a
Intercept constant	a value in y = bx + a
د سلوپ معیاري تېروتنه	د معیاري تېروتنې ارزښت b کوفیینټ(s).
د مداخلې معیاري تېروتنه	د ثابت a لپاره د معیاري تېروتنې ارزښت.
د تعیین کثافات (R2)	دا په ګوته کوي چې د ریګریشن معادل د متغیرونو ترمینځ اړیکه څومره ښه توضیح کوي.
د Y اټکل لپاره معیاري تېروتنه<19	د ریګریشن تحلیل دقیقیت ښیي.
د F احصایه، یا د F- مشاهده شوي ارزښت	دا د F- ازموینې ترسره کولو لپاره کارول کیږي. د موډل د فټ ټولیز ښه والی د معلومولو لپاره null hypothesis.
د درجې fr eedom (df)	د ازادۍ د درجو شمیر.
د طبقو مجموعه	دا په ګوته کوي چې څومره توپیر لريانحصاري متغیر د موډل په واسطه تشریح شوی.
د چوکیو پاتې مجموعه	په انحصاري متغیر کې د تغیر اندازه اندازه کوي کوم چې ستاسو د ریګریشن ماډل لخوا ندي تشریح شوي.

لاندې نقشه هغه ترتیب ښیي چې په کوم کې LINEST د احصایو لړۍ راګرځوي:

24>

په وروستیو دریو قطارونو کې #N/A تېروتنې به په دریم او ورپسې کالمونو کې ښکاره شي چې د معلوماتو نه ډک شوي. دا د LINEST فنکشن ډیفالټ چلند دی، مګر که تاسو غواړئ د خطا یادښتونه پټ کړئ، خپل د LINEST فورمول په IFERROR کې وپلټئ لکه څنګه چې په دې مثال کې ښودل شوي.

په Excel کې د LINEST کارولو څرنګوالی - د فورمول مثالونه

د LINEST فعالیت ممکن کارول ستونزمن وي، په ځانګړې توګه د نويو لپاره، ځکه چې تاسو باید نه یوازې یو فورمول په سمه توګه جوړ کړئ، بلکې د هغې محصول په سمه توګه تشریح کړئ. لاندې، تاسو به په Excel کې د LINEST فارمولونو کارولو ځینې مثالونه ومومئ چې هیله مند دي د نظري پوهې په ډوبولو کې مرسته وکړي :)

ساده خطي ریګریشن: د سلیپ او مداخلې محاسبه کول

د مداخلې ترلاسه کولو لپاره او د ریګریشن کرښې سلپ، تاسو د LINEST فعالیت په ساده بڼه کې کاروئ: د known_y's دلیل لپاره د انحصار ارزښتونو لړۍ او د known_x's<2 لپاره د خپلواکو ارزښتونو لړۍ وړاندې کړئ> استدلال. وروستي دوه دلیلونه سم یا پریښودل کیدی شي.

د مثال په توګه، په C2:C13 او x ارزښتونو کې د y ارزښتونو (د پلور شمیرې) سره(د اعلاناتو لګښت) په B2:B13 کې، زموږ د خطي ریګریشن فورمول دومره ساده دی لکه:

=LINEST(C2:C13,B2:B13)

په خپل کاري پاڼه کې د دې په سمه توګه د ننوتلو لپاره، په ورته قطار کې دوه نږدې حجرې غوره کړئ، E2: F2 په دې مثال کې، فورمول ټایپ کړئ، او د بشپړولو لپاره Ctrl + Shift + Enter فشار ورکړئ.

فورمول به په لومړي حجره (E2) کې د سلیپ کوفیشینټ بیرته راولي او په دویمه حجره کې مداخله ثابته کړي (F2) ):

د سلوپ نږدې 0.52 دی (د دوه لسیزو ځایونو ته ګرد شوی). دا پدې مانا ده چې کله x د 1 لخوا زیاتیږي، y د 0.52 لخوا زیاتیږي.

Y-intercept منفي -4.99 دی. دا د متوقع ارزښت دی y کله چې x=0 وي. که چیرې په ګراف کې پلیټ شوی وي، دا هغه ارزښت دی چې د ریګریشن کرښه د y-محور څخه تیریږي.

پورتنۍ ارزښتونه یو ساده خطي ریګریشن مساوات ته وړاندې کړئ، او تاسو به د پلور شمیرې وړاندوینې لپاره لاندې فورمول ترلاسه کړئ د اعلاناتو لګښت پر بنسټ:

y = 0.52*x - 4.99

د مثال په توګه، که تاسو په اعلاناتو $ 50 مصرف کړئ، نو تاسو تمه لرئ چې 21 چترۍ وپلورئ:

0.52*50 - 4.99 = 21.01

د سلیپ او مداخلې ارزښتونه هم په جلا توګه د اړونده فنکشن په کارولو سره یا په INDEX کې د LINEST فورمول په ځای کولو سره ترلاسه کیدی شي:

Slope

=SLOPE(C2:C13,B2:B13)

=INDEX(LINEST(C2:C13,B2:B13),1)

Intercept

=INTERCEPT(C2:C13,B2:B13)

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

لکه څنګه چې په لاندې سکرین شاټ کې ښودل شوي، ټول درې فارمولونه ورته پایلې ورکوي:

متعدد خطي ریګریشن: سلیپ او مداخله

که تاسو لرئدوه یا ډیر خپلواک متغیرونه، ډاډ ترلاسه کړئ چې دوی په نږدې کالمونو کې داخل کړئ، او دا ټوله سلسله known_x's دلیل ته وړاندې کړئ.

د مثال په توګه، د پلور شمیرو سره ( y ارزښتونه) په D2:D13 کې، د اعلان لګښت (د x ارزښتونو یوه سیټ) په B2:B13 کې او په C2:C13 کې اوسط میاشتنی باران (د x ارزښتونو بله سیټ)، تاسو دا فورمول کاروئ:

=LINEST(D2:D13,B2:C13)

لکه څنګه چې فورمول د 3 ارزښتونو لړۍ بیرته راګرځوي (2 سلیپ کوفیفینټ او د مداخلې ثابت)، موږ په ورته قطار کې درې متضاد حجرې غوره کوو، فورمول دننه کړئ او Ctrl فشار ورکړئ. شفټ + انټر شارټ کټ.

مهرباني وکړئ په یاد ولرئ چې د ډیری ریګریشن فورمول د خپلواک متغیرونو (له ښیې څخه کیڼ اړخ ته) په پرته ترتیب کې سلوپ کوفیفینټس بیرته راګرځوي. دا b _n , b _n-1 , …, b ₂ , b ₁ :

د پلور شمیرې وړاندوینه کولو لپاره، موږ د LINEST فورمول لخوا بیرته راستانه شوي ارزښتونه د څو بیاکتنې معادلې ته وړاندې کوو:

y = 0.3*x ₂ + 0.19*x ₁ - 10.74

د مثال لپاره کافي، په اعلاناتو باندې د $ 50 مصرف کولو او د 100 ملي میتر اوسط میاشتني باران سره، تاسو تمه لرئ چې نږدې 23 چترۍ وپلورئ:

0.3*50 + 0.19*100 - 10.74 = 23.26

ساده خطي ریګریشن: د انحصار متغیر وړاندوینه وکړئ

<0 د راجستریشن معادلې لپاره د a او b ارزښتونو محاسبه کولو سربیره ، د Excel LINEST فنکشن هم کولی شي د پیژندل شوي خپلواک پراساس د انحصار متغیر (y) اټکل وکړي.متغیر (x). د دې لپاره، تاسو د SUM یا SUMPRODUCT فعالیت سره په ترکیب کې LINEST کاروئ.

د مثال په توګه، دلته تاسو څنګه کولی شئ د راتلونکې میاشتې لپاره د چترۍ د پلور شمیره محاسبه کړئ، اکتوبر ووایاست، په تیرو میاشتو کې د پلور پراساس او د اکتوبر د اعلاناتو بودیجه $50:

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

په فورمول کې د x ارزښت د هارډ کوډ کولو پرځای، تاسو کولی شئ دا د یو په توګه وړاندې کړئ. حجره حواله. په دې حالت کې، تاسو اړتیا لرئ په ځینو حجرو کې 1 ثابت هم داخل کړئ ځکه چې تاسو نشئ کولی حوالې او ارزښتونه په یو قطار کې ګډ کړئ.

په E2 کې د x ارزښت سره او په ثابت 1 کې. F2، د لاندې فورمولونو څخه کوم یو به درملنه کار وکړي:

منظم فورمول (د Enter په فشارولو سره داخل شوی):

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

Array فورمول (د Ctrl + Shift + فشارولو سره داخل شوی. داخل کړئ ):

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

د پایلې تصدیق کولو لپاره، تاسو کولی شئ د ورته ډیټا لپاره مداخله او سلیپ ترلاسه کړئ، او بیا د خطي راجستریشن فورمول وکاروئ محاسبه کړئ y :

=E2*G2+F2

چیرته چې E2 سلیپ دی، G2 د x ارزښت دی، او F2 مداخله ده:

متعدد ریګریشن: د انحصار متغیر وړاندوینه

په هغه صورت کې چې تاسو د ډیری وړاندوینو سره معامله کوئ، د بیلګې په توګه د x ارزښتونو څو مختلف سیټونه، ټول هغه شامل کړئ وړاندوینه کوونکي په مسلسل ډول. د مثال په توګه، د اعلاناتو بودیجه د $ 50 (x ₂ ) سره او په اوسط ډول میاشتنی باران د 100 mm (x ₁ ) سره، فورمول په دې ډول ځي.په لاندې ډول:

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

چیرې چې D2:D10 د y ارزښتونه پیژندل شوي او B2:C10 د x ارزښتونو دوه سیټونه دي:

مهرباني وکړئ د ترتیب په ترتیب کې د x ارزښتونو ترتیب ته پام وکړئ. لکه څنګه چې مخکې ورته اشاره وشوه، کله چې د Excel LINEST فنکشن د ډیری ریګریشن کولو لپاره کارول کیږي، دا د ښي خوا څخه کیڼ اړخ ته د سلیپ کوفیفینټ بیرته راګرځوي. زموږ په مثال کې، د اعلاناتو کوفیینټ لومړی بیرته راستانه شوی، او بیا د باران کوفینټ. د وړاندوینې شوي پلور شمیرې په سمه توګه محاسبه کولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ د اړونده x ارزښتونو سره کوفیفینټ ضرب کړئ ، نو تاسو په دې ترتیب کې د قطعاتو عناصر تنظیم کړئ: {50,100,1}. وروستی عنصر 1 دی، ځکه چې وروستی ارزښت د LINEST لخوا بیرته راستانه شوی هغه مداخله ده چې باید بدله نشي، نو تاسو په ساده ډول دا په 1 سره ضرب کړئ.

د سري ثابت کارولو پرځای، تاسو کولی شئ ټول x متغیرونه داخل کړئ په ځینو حجرو کې، او هغه حجرې ستاسو په فورمول کې حواله کړئ لکه څنګه چې موږ په تیرو مثال کې کړې.

منظم فورمول:

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

د صف فارمول:

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

چیرته چې F2 او G2 د x ارزښتونه دي او H2 1 دی:

د LINEST فورمول: اضافي راجستریشن احصایې

لکه څنګه چې تاسو په یاد ولرئ، ستاسو د بیاکتنې تحلیل لپاره نور احصایې ترلاسه کولو لپاره، تاسو د LINEST فعالیت په وروستي دلیل کې TRUE کېښودئ. زموږ د نمونې ډاټا ته تطبیق شوی، فورمول لاندې شکل اخلي:

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

لکه څنګه چې موږ 2 خپلواک لروپه B او C کالمونو کې متغیرات، موږ یو غضب غوره کوو چې د 3 قطارونو (دوه x ارزښت + مداخله) او 5 کالمونو څخه مشتمل وي، پورته فورمول داخل کړئ، Ctrl + Shift + Enter فشار ورکړئ، او دا پایله ترلاسه کړئ:

د #N/A غلطیو څخه د خلاصون لپاره، تاسو کولی شئ LINEST په IFERROR کې په دې ډول وخورئ:

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

لاندې سکرین شاټ پایله ښیې او تشریح کوي چې څه د هرې شمېرې مانا دا ده:

سلوپ کوفیینټ او Y- انټرسیپټ په تیرو مثالونو کې تشریح شوي، نو راځئ چې نورو احصایو ته چټک نظر وکړو.

<0 د تعیین کثافات(R2). د R2 ارزښت د طبقو د ټولیز مجموعې په واسطه د طبقو د ریګریشن مجموعې ویشلو پایله ده. دا تاسو ته وایی چې څومره yارزښتونه د xمتغیرونو لخوا تشریح شوي. دا د 0 څخه تر 1 پورې هره شمیره کیدی شي، دا د 0٪ څخه تر 100٪ پورې وي. په دې مثال کې، R2 نږدې 0.97 دی، پدې معنی چې زموږ د انحصار متغیرونو (د چترۍ پلور) 97٪ د خپلواک متغیرونو (اعتراض + اوسط میاشتني باران) لخوا تشریح شوي، کوم چې خورا ښه دی!

معیاري تېروتنې . عموما، دا ارزښتونه د ریګریشن تحلیل دقیقیت ښیي. څومره چې شمېرې کمې وي، هغومره به د خپل راجستریشن موډل په اړه ډاډه اوسئ.

F احصایه . تاسو د F احصایې څخه کار اخلئ ترڅو د غیر فرضي فرضیې ملاتړ یا رد کړئ. دا سپارښتنه کیږي چې د F احصایې د P ارزښت سره په ترکیب کې وکاروئ کله چې پریکړه وکړئ که عمومي پایلې وي