Excel LINEST فنڪشن فارمولا مثالن سان

Michael Brown

04-06-2023 ايڪسل
  • هن کي شيئر ڪريو
Michael Brown

هي سبق LINEST فنڪشن جي نحو جي وضاحت ڪري ٿو ۽ ڏيکاري ٿو ته ان کي ڪيئن استعمال ڪجي ايڪسل ۾ لڪير جي رجعت جي تجزيي لاءِ.

Microsoft Excel هڪ شمارياتي پروگرام ناهي، جيتوڻيڪ، اهو ڪندو آهي. شمارياتي ڪمن جو تعداد آھي. اهڙن ڪمن مان هڪ آهي LINEST، جيڪو ٺهيل آهي لڪير ريگريشن تجزيو ڪرڻ ۽ واپسي سان لاڳاپيل انگ اکر. شروعاتي لاءِ هن سبق ۾، اسان صرف نظريي ۽ بنيادي حسابن تي روشني وجهنداسين. اسان جو بنيادي ڌيان توھان کي ھڪڙو فارمولا مهيا ڪرڻ تي ھوندو جيڪو آسانيءَ سان ڪم ڪري ۽ توھان جي ڊيٽا لاءِ آساني سان ترتيب ڏئي سگھجي.

    Excel LINEST فنڪشن - نحو ۽ بنيادي استعمال

    The LINEST فنڪشن انگن اکرن کي هڪ سڌي لڪير لاءِ شمار ڪري ٿو جيڪو آزاد متغير ۽ هڪ يا وڌيڪ منحصر متغيرن جي وچ ۾ تعلق کي بيان ڪري ٿو، ۽ قطار کي بيان ڪندي هڪ صف ڏي ٿو. فنڪشن استعمال ڪري ٿو گھٽ ۾ گھٽ چوڪن طريقو توھان جي ڊيٽا لاءِ بھترين فٽ ڳولڻ لاءِ. ليڪ جي مساوات هن ريت آهي.

    سادو لڪير رجعت جي مساوات:

    y = bx + a

    Multiple regression equation:

    y = b 1x 1+ b 2x 2+ … + b nx n+ a

    ڪٿي:

    • y - انحصار متغير جيڪو توهان اڳڪٿي ڪرڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهيو.
    • x - اهو آزاد متغير جيڪو توهان اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ استعمال ڪري رهيا آهيو y .
    • a - وقفو (ظاھر ڪري ٿو جتي لڪير Y محور کي ڀڃي ٿي).
    • b - سلپاھميت.

      آزادي جا درجا (df). Excel ۾ LINEST فنڪشن آزادي جي بقايا درجا کي واپس ڪري ٿو، جيڪو مجموعي df مائنس رجعت df آهي. توهان آزاديءَ جا درجا استعمال ڪري سگهو ٿا F-نازڪ قدر حاصل ڪرڻ لاءِ شمارياتي جدول ۾، ۽ پوءِ F-نازڪ قدرن جو موازنہ ڪريو F جي شماريات سان ته جيئن توهان جي ماڊل لاءِ اعتماد جي سطح جو تعين ڪيو وڃي.

      رجعت جي رقم چوڪن جو (يعني وضاحت ڪيل چوڪن جو مجموعو ، يا چوڪن جو ماڊل مجموعو ). اهو پيش ڪيل y-قدرن ۽ y جي وچ ۾ مربع فرق جو مجموعو آهي، هن فارمولا سان حساب ڪيو ويو آهي: =∑(ŷ - ȳ)2. اهو ظاهر ڪري ٿو ته انحصار متغير ۾ ڪيترو فرق آهي توهان جي ريگريشن ماڊل وضاحت ڪري ٿي.

      چوڪن جو بقايا مجموعو . اهو حقيقي y-قيمتن ۽ پيش ڪيل y-قدر جي وچ ۾ چورس فرق جو مجموعو آهي. اهو ظاهر ڪري ٿو ته انحصار متغير ۾ ڪيتري تبديلي توهان جي ماڊل وضاحت نٿو ڪري. چوڪن جي مجموعي مجموعن جي مقابلي ۾ چوڪن جو باقي بچيل مجموعو جيترو ننڍو هوندو، اوترو بهتر توهان جو رجعت وارو نمونو توهان جي ڊيٽا سان مطابقت رکي ٿو.

      5 شيون جيڪي توهان کي LINEST فنڪشن بابت ڄاڻڻ گهرجن

      ان ۾ LINEST فارمولن کي موثر طريقي سان استعمال ڪرڻ لاءِ توهان جي ورڪ شيٽ ۾، توهان شايد ڪجهه وڌيڪ ڄاڻڻ چاهيندا فنڪشن جي "اندروني ميڪيڪل" بابت:

      1. Known_y's and known_x's . هڪ سادي لڪير ريگريشن ماڊل ۾ صرف x متغيرن جي هڪ سيٽ سان، known_y's and known_x's ڪنهن به شڪل جون حدون ٿي سگهن ٿيون جيستائين انهن ۾ قطارن ۽ ڪالمن جو تعداد ساڳيو هجي. جيڪڏهن توهان آزاد x متغيرن جي هڪ کان وڌيڪ سيٽن سان ڪيترن ئي رجعت جو تجزيو ڪريو ٿا، known_y's هڪ ویکٹر هجڻ گهرجي، يعني هڪ قطار يا هڪ ڪالمن جي حد.
      2. زبردست کي صفر ڪرڻ . جڏهن const دليل صحيح آهي يا ختم ڪيو ويو آهي، a مستقل (انٽرسيپٽ) حساب ڪيو ويندو آهي ۽ مساوات ۾ شامل ڪيو ويندو آهي: y=bx + a. جيڪڏهن const FALSE تي سيٽ ڪيو ويو آهي، مداخلت کي 0 برابر سمجهيو ويندو آهي ۽ ريگريشن مساوات مان خارج ڪيو ويندو آهي: y=bx.

        انگن اکرن ۾، اهو ڪيترن ئي ڏهاڪن کان بحث ڪيو ويو آهي ته ڇا اهو سمجهه ۾ اچي ٿو ته مداخلت مسلسل 0 تي مجبور ڪرڻ يا نه. ڪيترائي معتبر رجعت تجزيي جي عملن جو يقين آهي ته جيڪڏهن وقفي کي صفر (const=FALSE) تي سيٽ ڪرڻ مفيد ثابت ٿئي ٿي، ته پوء لڪير رجعت خود ڊيٽا سيٽ لاء هڪ غلط ماڊل آهي. ٻيا فرض ڪن ٿا ته مستقل کي ڪجهه حالتن ۾ صفر تي مجبور ڪري سگهجي ٿو، مثال طور، رجعت جي وقفي جي ڊيزائن جي حوالي سان. عام طور تي، ان کي ڊفالٽ const=TRUE سان وڃڻ جي صلاح ڏني وئي آهي يا اڪثر ڪيسن ۾ ختم ٿيل آهي.

      3. درستگي . LINEST فنڪشن جي حساب سان رجعت جي مساوات جي درستگي جو دارومدار توهان جي ڊيٽا پوائنٽس جي منتشر تي آهي. ڊيٽا جيتري لڪير ۾ هوندي، اوترو وڌيڪ صحيح LINEST فارمولا جا نتيجا.
      4. بيڪار x قدر . ڪجهه حالتن ۾،هڪ يا وڌيڪ آزاد x متغيرن ۾ ڪا اضافي اڳڪٿي ڪندڙ قدر نه ٿي سگھي ٿي، ۽ اهڙين متغيرن کي ريگريشن ماڊل مان هٽائڻ سان اڳڪٿي ڪيل y قدرن جي درستگي تي اثر نه پوندو. اهو رجحان "collinearity" طور سڃاتو وڃي ٿو. Excel LINEST فنڪشن collinearity لاءِ چيڪ ڪري ٿو ۽ ڪنهن به بيڪار x متغير کي ڇڏي ٿو جيڪو اهو ماڊل مان سڃاڻي ٿو. ختم ٿيل x متغير 0 ڪوفيفينٽس ۽ 0 معياري غلطي جي قدرن سان سڃاتا سگھجن ٿا.
      5. LINEST بمقابلہ SLOPE ۽ INTERCEPT . LINEST فنڪشن جو بنيادي الگورتھم SLOPE ۽ INTERCEPT افعال ۾ استعمال ٿيل الگورٿم کان مختلف آھي. تنهن ڪري، جڏهن ماخذ ڊيٽا اڻڄاتل هجي يا ڪلينر هجي، اهي فنڪشن مختلف نتيجا ڏئي سگھن ٿا.

      Excel LINEST فنڪشن ڪم نه ڪري رهيو آهي

      جيڪڏهن توهان جو LINEST فارمولا غلطي ڪري ٿو يا غلط آئوٽ پيدا ڪري ٿو , امڪان آهن ته اهو هيٺ ڏنل سببن مان هڪ سبب آهي:

      1. جيڪڏهن LINEST فنڪشن صرف هڪ نمبر (Slope coefficient) موٽائي ٿو، گهڻو ڪري ته توهان ان کي باقاعده فارمولا طور داخل ڪيو آهي، نه ڪي صف فارمولا. فارمولا صحيح طريقي سان مڪمل ڪرڻ لاءِ Ctrl + Shift + Enter کي دٻائڻ جي پڪ ڪريو. جڏھن توھان ھي ڪندا آھيو، فارمولا ڳنڍجي ويندو آھي {وکري بریکٹس} جيڪي فارمولا بار ۾ نظر اچن ٿا.
      2. #REF! غلطي. ٿئي ٿو جيڪڏهن known_x's ۽ known_y's جون حدون مختلف طول و عرض آهن.
      3. #VALUE! غلطي. ٿئي ٿو جيڪڏهن known_x جي يا known_y's تي مشتمل آهي گهٽ ۾ گهٽ هڪ خالي سيل، متن جي قيمت يا متن جي نمائندگي هڪ عدد جي جنهن کي Excel هڪ عددي قدر جي طور تي نه ٿو سڃاڻي. انهي سان گڏ، #VALUE غلطي ٿيندي آهي جيڪڏهن const يا stats دليل کي درست يا غلط جو اندازو نٿو لڳائي سگهجي.

      اهڙي طرح توهان LINEST کي Excel ۾ استعمال ڪندا آهيو. ھڪڙو سادو ۽ گھڻن لڪير ريگريشن تجزيو. ھن سبق ۾ بحث ڪيل فارمولين کي وڌيڪ ويجھو ڏسڻ لاءِ، توھان کي ڀليڪار آھي ھيٺ ڏنل اسان جو نمونو ورڪ بڪ ڊائون لوڊ ڪريو. مان توهان جي پڙهڻ لاءِ مهرباني ڪريان ٿو ۽ اميد اٿم ته توهان کي ايندڙ هفتي اسان جي بلاگ تي ڏسندا!

      ڊائون لوڊ لاءِ مشق ورڪ بڪ

      Excel LINEST فنڪشن جا مثال (.xlsx فائل)

      (ريگريشن لائن جي اوچائي کي ظاهر ڪري ٿو، يعني x تبديلين جي طور تي y جي تبديلي جي شرح).

    پنهنجي بنيادي شڪل ۾، LINEST فنڪشن واپس ڪري ٿو مداخلت (a) ۽ سلپ (b) رجعت جي مساوات لاء. اختياري طور تي، اهو رجعت جي تجزيي لاءِ اضافي انگ اکر به واپس ڪري سگهي ٿو جيئن هن مثال ۾ ڏيکاريل آهي.

    LINEST فنڪشن نحو

    Excel LINEST فنڪشن جو نحو هن ريت آهي:

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

    جتي:

    • known_y's (گهربل) انحصار جي حد آهي y - رجعت جي مساوات ۾ قدر. عام طور تي، اھو ھڪڙو ڪالم يا ھڪڙي قطار آھي.
    • known_x's (اختياري) آزاد x-values ​​جي ھڪڙي حد آھي. جيڪڏهن ختم ڪيو وڃي، اهو فرض ڪيو ويندو آهي صف {1,2,3,...} ساڳي سائيز جي known_y's .
    • const (اختياري) - هڪ منطقي قدر جيڪو طئي ڪري ٿو ته مداخلت (مسلسل a ) کي ڪيئن علاج ڪيو وڃي:
      • جيڪڏهن صحيح يا ختم ڪيو وڃي، مسلسل a عام طور تي ڳڻيو ويندو آهي.
      • جيڪڏهن غلط آهي، مسلسل a کي 0 تي مجبور ڪيو ويندو آهي ۽ سلپ ( b ڪوفيشيٽ) حساب ڪيو ويندو آهي y=bx کي پورو ڪرڻ لاءِ.
    • انگ اکر (اختياري) هڪ منطقي قدر آهي جيڪو اهو طئي ڪري ٿو ته اضافي انگ اکر ڪڍڻا آهن يا نه:
      • جيڪڏهن صحيح آهي، LINEST فنڪشن اضافي رجعت جي انگن اکرن سان هڪ صف ڏي ٿو.
      • جيڪڏهن FALSE يا ختم ڪيو ويو، LINEST صرف انٽرسيپٽ مستقل ۽ سلپ واپس ڏئي ٿوکوٽائي جيئن ته LINEST قدرن جي هڪ صف کي واپس ڪري ٿو، ان کي لازمي طور داخل ڪيو وڃي هڪ صف فارمولا طور Ctrl + Shift + Enter شارٽ ڪٽ کي دٻائڻ سان. جيڪڏهن اهو هڪ باقاعده فارمولا طور داخل ڪيو ويو آهي، صرف پهرين سلپ جي کوٽائي واپس ڪئي وئي آهي.

        اضافي انگ اکر LINEST پاران واپس ڪيا ويا

        status دليل TRUE تي مقرر ڪيو ويو آهي LINEST فنڪشن کي هدايت ڪري ٿو ته توهان جي ريگريشن تجزيي لاءِ هيٺيان انگ اکر واپس ڪري:

        18>انحصار متغير ۾ ويرينس جي مقدار کي ماپ ڪري ٿو جيڪو توهان جي ريگريشن ماڊل طرفان وضاحت نه ڪئي وئي آهي.
        Statistic وضاحت
        Slope Coefficient b قدر y = bx + a
        Intercept constant a value in y = bx + a
        Slope جي معياري غلطي معياري غلطي جو قدر b coefficient(s).
        Intercept جي معياري غلطي معياري غلطي جو قدر مستقل لاءِ a .
        عقل جي کوٽائي (R2) ظاهر ڪري ٿي ته ريگريشن مساوات ڪيتري حد تائين متغيرن جي وچ ۾ تعلق کي بيان ڪري ٿي. ريگريشن تجزيي جي درستگي کي ڏيکاري ٿو.
        F شماريات، يا F-مشاهدو قدر اهو استعمال ڪيو ويندو آهي F-ٽيسٽ ڪرڻ لاءِ null hypothesis جو تعين ڪرڻ لاءِ مجموعي چڱائي جو اندازو لڳائي سگهجي ٿو ته ماڊل جي مناسب آهي.
        درجن fr. eedom (df) آزاديءَ جي درجن جو تعداد.
        رجعت جو مجموعو چورس ظاھر ڪري ٿو ته ان ۾ ڪيترو فرق آھيانحصار متغير ماڊل جي ذريعي وضاحت ڪئي وئي آهي.
        چوڪن جو بقايا مجموعو

        هيٺ ڏنل نقشو ڏيکاري ٿو آرڊر جنهن ۾ LINEST انگن اکرن جو هڪ صف واپس ڪري ٿو:

        آخري ٽن قطارن ۾، #N/A غلطيون ٽئين ۽ ايندڙ ڪالمن ۾ ظاهر ٿينديون جيڪي ڊيٽا سان ڀريل نه آهن. اهو LINEST فنڪشن جو ڊفالٽ رويو آهي، پر جيڪڏهن توهان غلطي جي نشانين کي لڪائڻ چاهيو ٿا، ته پنهنجي LINEST فارمولي کي IFERROR ۾ لپايو جيئن هن مثال ۾ ڏيکاريل آهي.

        Excel ۾ LINEST ڪيئن استعمال ڪجي - فارمولا مثال

        LINEST فنڪشن استعمال ڪرڻ مشڪل ٿي سگھي ٿو، خاص ڪري نونئرز لاءِ، ڇو ته توھان کي نه رڳو فارمولا صحيح ٺاھڻ گھرجي، پر ان جي ٻاھرين جي صحيح تشريح پڻ ڪرڻ گھرجي. هيٺ، توهان کي Excel ۾ LINEST فارمولن کي استعمال ڪرڻ جا ڪجهه مثال ملندا جيڪي اميد آهي ته نظرياتي علم کي ان ۾ ڳنڍڻ ۾ مدد ڪندا :)

        سادو لڪير رجعت: ڳڻپيو سلوپ ۽ مداخلت

        انٽرسيپ حاصل ڪرڻ لاءِ ۽ رجعت واري لڪير جي سلپ، توهان LINEST فنڪشن کي ان جي آسان ترين شڪل ۾ استعمال ڪريو ٿا: known_y's دليل ۽ known_x's<2 لاءِ آزاد قدرن جي هڪ حد ۽ انحصار جي حد فراهم ڪريو> دليل. آخري ٻن دليلن کي سيٽ ڪري سگھجي ٿو TRUE يا ختم ڪري سگھجي ٿو.

        مثال طور، C2:C13 ۽ x قدرن ۾ y ويلز (سيلز نمبر) سان(اشتهار جي قيمت) ۾ B2:B13، اسان جو لڪير رجعت وارو فارمولا بلڪل سادو آهي جيئن:

        =LINEST(C2:C13,B2:B13)

        ان کي صحيح طريقي سان پنھنجي ورڪ شيٽ ۾ داخل ڪرڻ لاءِ، ھڪ ئي قطار ۾ ٻه ويجھي سيلز چونڊيو، E2: F2 هن مثال ۾، فارمولا ٽائيپ ڪريو، ۽ ان کي مڪمل ڪرڻ لاءِ Ctrl + Shift + Enter کي دٻايو.

        فارمولا پهرئين سيل (E2) ۾ سلپ ڪوئفيشٽ ۽ ٻئي سيل (F2) ۾ انٽرسيپ مستقل موٽ ڏيندو. ):

        slope لڳ ڀڳ 0.52 آهي (گول ٻن ڊيسيمل هنڌن تي). ان جو مطلب آهي ته جڏهن x 1 کان وڌي ٿو، y 0.52 کان وڌي ٿو.

        Y-intercept منفي -4.99 آهي. اھو متوقع قدر آھي y جڏھن x=0. جيڪڏهن گراف تي پلاٽ ڪيو ويو آهي، اها قيمت آهي جنهن تي رجعت واري لڪير y-axis کي پار ڪري ٿي.

        مٿين قدرن کي هڪ سادي لينر ريگريشن مساوات ۾ فراهم ڪريو، ۽ توهان کي سيلز نمبر جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ هيٺ ڏنل فارمولا ملندا اشتهارن جي قيمت جي بنياد تي:

        y = 0.52*x - 4.99

        مثال طور، جيڪڏهن توهان اشتهارن تي $50 خرچ ڪريو ٿا، توهان کي 21 ڇتيون وڪڻڻ جي اميد آهي:

        0.52*50 - 4.99 = 21.01

        سلپ ۽ انٽرسيپٽ ويلز پڻ حاصل ڪري سگھجن ٿا الڳ سان لاڳاپيل فنڪشن کي استعمال ڪندي يا LINEST فارمولا کي INDEX:

        Slope

        =SLOPE(C2:C13,B2:B13)

        ۾ داخل ڪري. =INDEX(LINEST(C2:C13,B2:B13),1)

        Intercept

        =INTERCEPT(C2:C13,B2:B13)

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

        جيئن هيٺ ڏنل اسڪرين شاٽ ۾ ڏيکاريل آهي، سڀ ٽي فارمولا ساڳيا نتيجا ڏين ٿا:

        26>3>14>گهڻن لڪير رجعت: سلپ ۽ مداخلت

        جيڪڏهن توهان وٽ هجيٻه يا وڌيڪ آزاد متغير، انهن کي ڀرپاسي واري ڪالمن ۾ داخل ڪرڻ جي پڪ ڪريو، ۽ انهي پوري حد کي فراهم ڪريو known_x's دليل.

        مثال طور، سيلز نمبرن سان ( y قدر) ۾ D2:D13، اشتهارن جي قيمت (x قدرن جو هڪ سيٽ) B2:B13 ۾ ۽ سراسري مهيني برسات ( x قدرن جو هڪ ٻيو سيٽ) C2:C13 ۾، توهان هي فارمولا استعمال ڪريو:

        =LINEST(D2:D13,B2:C13)

        جيئن ته فارمولا 3 قدرن جي هڪ صف کي واپس ڪرڻ وارو آهي (2 سلپ ڪوفيفينٽس ۽ انٽرسيپ ڪانسٽنٽ)، اسان هڪ ئي قطار ۾ ٽن ملندڙ سيلن کي چونڊيو، فارمولا داخل ڪريو ۽ Ctrl + کي دٻايو. شفٽ + شارٽ ڪٽ داخل ڪريو.

        مهرباني ڪري نوٽ ڪريو ته گھڻن ريگريشن فارمولا slope coefficients ۾ Reverse order independent variables (ساڄي کان کاٻي کان) واپس ڪري ٿو، ته is b n , b n-1 , …, b 2 , b 1 :

        سيلز نمبر جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ، اسان LINEST فارمولا پاران موٽايل قدرن کي گھڻن ريگريشن مساوات ۾ فراهم ڪريون ٿا:

        y = 0.3*x 2 + 0.19*x 1 - 10.74

        مثال طور ڪافي، اشتهارن تي خرچ ڪيل $50 ۽ 100 ملي ميٽر جي سراسري مھينا برسات سان، توھان کي لڳ ڀڳ 23 ڇٽيون وڪڻڻ جي اميد آھي:

        0.3*50 + 0.19*100 - 10.74 = 23.26

        سادو لڪير رجعت: اڳڪٿي ڪريو انحصار متغير

        <0 ريگريشن مساوات لاءِ a ۽ b قدرن جي ڳڻپ ڪرڻ کان علاوه، Excel LINEST فنڪشن پڻ ڄاڻايل آزاد جي بنياد تي منحصر متغير (y) جو اندازو لڳائي سگھي ٿو.متغير (x). ان لاءِ، توھان LINEST استعمال ڪريو ٿا SUM يا SUMPRODUCT فنڪشن سان گڏ.

        مثال طور، ھتي آھي توھان ڪيئن حساب ڪري سگھو ٿا ايندڙ مھيني لاءِ ڇت جي وڪري جو تعداد، چئو آڪٽوبر، گذريل مھينن ۾ سيلز جي بنياد تي ۽ آڪٽوبر جي اشتهارن جي بجيٽ $50:

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

        فارمولا ۾ x قدر کي هارڊ ڪوڊنگ ڪرڻ بدران، توهان ان کي مهيا ڪري سگهو ٿا سيل جو حوالو. انهي صورت ۾، توهان کي ڪجهه سيل ۾ 1 مسلسل داخل ڪرڻ جي ضرورت آهي ڇو ته توهان هڪ قطار ۾ حوالن ۽ قيمتن کي گڏ نه ٿا ڪري سگهو.

        E2 ۾ x قدر سان ۽ مسلسل 1 ۾ F2، هيٺ ڏنل فارمولين مان ڪو به هڪ علاج ڪم ڪندو:

        باقاعده فارمولا (انٽر کي دٻائڻ سان داخل ڪيو ويو):

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

        Array فارمولا (Ctrl + Shift + کي دٻائڻ سان داخل ٿيو داخل ڪريو ):

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

        نتيجي جي تصديق ڪرڻ لاءِ، توھان حاصل ڪري سگھوٿا انٽرسيپٽ ۽ سلپ ساڳي ڊيٽا لاءِ، ۽ پوءِ استعمال ڪريو لينئر ريگريشن فارمولا حساب ڪريو y :

        =E2*G2+F2

        جتي E2 سلپ آهي، G2 آهي x قدر، ۽ F2 آهي مداخلت:

        14>گهڻن رجعت: پيشنگوئي انحصار متغير

        جيڪڏهن توهان ڪيترن ئي اڳڪٿي ڪندڙن سان ڪم ڪري رهيا آهيو، يعني x قدرن جا ڪجهه مختلف سيٽ، انهن سڀني کي شامل ڪريو مسلسل قطار ۾ اڳڪٿي ڪندڙ. مثال طور، $50 جي اشتهارن جي بجيٽ سان (x 2 ) ۽ 100 ملي ميٽر جي سراسري مهيني برسات (x 1 )، فارمولا هن ريت آهيهيٺ ڏنل:

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

        جتي D2:D10 ڄاڻايل آهن y قدر ۽ B2:C10 x قدرن جا ٻه سيٽ آهن:

        مهرباني ڪري آرڊر تي ڌيان ڏيو x قدرن جي قطار ۾ مسلسل. جيئن اڳ ۾ اشارو ڪيو ويو آهي، جڏهن ايڪسل LINEST فنڪشن کي استعمال ڪيو ويندو آهي ڪيترن ئي رجعت ڪرڻ لاء، اهو سلپ ڪوئفينٽس کي ساڄي کان کاٻي طرف موٽائي ٿو. اسان جي مثال ۾، اشتهار ڪوفيشيٽ پھريون موٽايو ويندو آھي، ۽ پوءِ برسات ڪوفيشيٽ. اڳڪٿي ڪيل سيلز نمبر کي صحيح انداز ۾ ڳڻڻ لاءِ، توهان کي ضرورت آهي ته ڪوئفينٽس کي لاڳاپيل x قدرن سان ضرب ڪريو، تنهنڪري توهان صفن جي عنصرن کي مسلسل هن ترتيب ۾ رکو: {50,100,1}. آخري عنصر 1 آهي، ڇاڪاڻ ته LINEST پاران موٽايل آخري قدر هڪ وقفو آهي جنهن کي تبديل نه ڪيو وڃي، تنهنڪري توهان صرف ان کي 1 سان ضرب ڪريو.

        Aray Constant استعمال ڪرڻ بدران، توهان سڀ x variables ان پٽ ڪري سگهو ٿا ڪجھ سيلز ۾، ۽ انھن سيلز کي توھان جي فارمولا ۾ حوالو ڏيو جيئن اسان اڳئين مثال ۾ ڪيو آھي.

        باقاعده فارمولا:

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

        آري فارمولا:

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

        جتي F2 ۽ G2 آهن x قدر ۽ H2 آهي 1:

        LINEST فارمولا: اضافي ريگريشن شماريات

        جيئن توهان کي ياد هوندو، توهان جي رجعت جي تجزيي لاءِ وڌيڪ انگ اکر حاصل ڪرڻ لاءِ، توهان LINEST فنڪشن جي آخري دليل ۾ TRUE رکيو. اسان جي نموني ڊيٽا تي لاڳو ٿئي ٿو، فارمولا هيٺ ڏنل شڪل وٺي ٿو:

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

        0>جيئن اسان وٽ 2 آزاد آهنڪالمن B ۽ C ۾ متغير، اسان 3 قطارن (ٻه x ويلز + مداخلت) ۽ 5 ڪالمن تي مشتمل هڪ ريج چونڊون ٿا، مٿي ڏنل فارمولا داخل ڪريو، Ctrl + Shift + Enter کي دٻايو، ۽ هي نتيجو حاصل ڪريو:

        #N/A غلطين کان نجات حاصل ڪرڻ لاءِ، توهان LINEST کي IFERROR ۾ هن طرح داخل ڪري سگهو ٿا:

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

        هيٺ ڏنل اسڪرين شاٽ نتيجو ڏيکاري ٿو ۽ وضاحت ڪري ٿو ته ڇا هر نمبر جو مطلب آهي:

        Slope coefficients ۽ Y-intercept اڳئين مثالن ۾ وضاحت ڪئي وئي آهي، تنهنڪري اچو ته ٻين انگن اکرن تي تڪڙو نظر وجهون.

        عقل جي کوٽ (R2). R2 جو قدر چوڪن جي رجعت جي رقم کي چورس جي مجموعي رقم سان ورهائڻ جو نتيجو آهي. اهو توهان کي ٻڌائي ٿو ته ڪيترا y قدر بيان ڪيا ويا آهن x متغير. اهو 0 کان 1 تائين ڪو به نمبر ٿي سگهي ٿو، اهو آهي 0٪ کان 100٪. هن مثال ۾، R2 لڳ ڀڳ 0.97 آهي، مطلب ته اسان جي منحصر متغيرن جو 97٪ (ڇتر سيلز) آزاد متغيرن (اشتهار + سراسري مهيني برسات) ذريعي وضاحت ڪئي وئي آهي، جيڪو هڪ بهترين مناسب آهي!

        معياري غلطيون . عام طور تي، اهي قدر ظاهر ڪن ٿا ريگريشن تجزيي جي درستگي. جيترا ننڍا انگ، اوترو وڌيڪ پڪ توهان پنهنجي ريگريشن ماڊل جي باري ۾ هوندا.

        F statistic . توھان استعمال ڪريو F انگ اکر نال مفروضي جي حمايت يا رد ڪرڻ لاءِ. اها سفارش ڪئي وئي آهي ته F انگ اکر استعمال ڪريو P قدر سان گڏ جڏهن اهو فيصلو ڪيو وڃي ته مجموعي نتيجا آهن

    پويون پوسٽ Excel ۾ ڪيس-حساس Vlookup ڪيئن ڪجي - فارمولا مثال
    ايندڙ پوسٽ ايڪسل ۾ سپر اسڪرپٽ ۽ سبسڪرپشن ڪيئن ڪجي (ٽيڪسٽ ۽ نمبر)

    مائيڪل براون هڪ سرشار ٽيڪنالاجي جوش آهي جيڪو سافٽ ويئر اوزار استعمال ڪندي پيچيده عملن کي آسان ڪرڻ جي جذبي سان. ٽيڪنيڪي صنعت ۾ ڏهاڪن کان وڌيڪ تجربي سان، هن پنهنجي صلاحيتن کي Microsoft Excel ۽ Outlook، گڏوگڏ Google Sheets ۽ Docs ۾ ساراهيو آهي. مائيڪل جو بلاگ وقف ڪيو ويو آهي پنهنجي علم ۽ مهارت کي ٻين سان شيئر ڪرڻ لاءِ، پيداوار ۽ ڪارڪردگي کي بهتر ڪرڻ لاءِ آسان پيروي ڪرڻ واريون صلاحون ۽ سبق مهيا ڪرڻ لاءِ. چاهي توهان هڪ تجربيڪار پيشه ور آهيو يا شروعاتي، مائيڪل جو بلاگ انهن ضروري سافٽ ويئر اوزارن مان وڌ کان وڌ فائدو حاصل ڪرڻ لاءِ قيمتي بصيرتون ۽ عملي صلاحون پيش ڪري ٿو.