ٽيوٽوريل رجعت جي تجزيي جي بنيادي ڳالهين کي بيان ڪري ٿو ۽ ايڪسل ۾ لڪير ريگريشن ڪرڻ لاءِ ڪجھ مختلف طريقا ڏيکاري ٿو.

ان جو تصور ڪريو: توهان کي مختلف ڊيٽا مهيا ڪئي وئي آهي ۽ توهان جي ڪمپني لاءِ ايندڙ سال جي سيلز نمبرن جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ چيو وڃي ٿو. توهان دريافت ڪيو آهي درجن، شايد سوين، فڪر جا جيڪي ممڪن طور تي انگن کي متاثر ڪري سگهن ٿيون. پر توهان کي ڪيئن خبر آهي ته ڪهڙا واقعي اهم آهن؟ ايڪسل ۾ ريگريشن تجزيو هلائي. اهو توهان کي هن ۽ ٻين ڪيترن ئي سوالن جو جواب ڏيندو: ڪهڙا عنصر اهم آهن ۽ جن کي نظرانداز ڪري سگهجي ٿو؟ اهي عنصر هڪ ٻئي سان ڪيترو ويجهي سان لاڳاپيل آهن؟ ۽ توهان اڳڪٿين جي باري ۾ ڪيترو يقين ڪري سگهو ٿا؟

Excel ۾ رجعت جو تجزيو - بنياديات

شمارياتي ماڊلنگ ۾، رجعت تجزيي استعمال ڪيو ويندو آهي ٻن يا وڌيڪ متغيرن جي وچ ۾ لاڳاپن جو اندازو لڳايو:

Dependent variable (aka criterion variable) اهو بنيادي عنصر آهي جيڪو توهان سمجهڻ ۽ اڳڪٿي ڪرڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهيو.

آزاد متغير (اڪا تفصيل ڪندڙ متغير، يا پيشڪ ڪندڙ ) اهي عنصر آهن جيڪي انحصار متغير تي اثرانداز ٿي سگهن ٿا.

رجعت تجزيي توهان جي مدد ڪري ٿي. سمجھو ته انحصار متغير ڪيئن بدلجي ٿو جڏھن ھڪڙي آزاد متغيرن مان ھڪڙو مختلف ٿئي ٿو ۽ رياضياتي طور تي طئي ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو ته انھن مان ڪھڙي متغير جو واقعي اثر آھي.

ٽيڪنيڪل طور تي، ھڪڙو ريگريشن تجزيو ماڊل تي ٻڌل آھي جي مجموعي 18>

هن نقطي تي، توهان جو چارٽ اڳ ۾ ئي هڪ مهذب رجعت گراف وانگر نظر اچي ٿو:

اڃا به، توهان ڪجهه وڌيڪ بهتر ڪرڻ چاهيو ٿا:

13 ڊيٽا پوائنٽون افقي ۽/يا عمودي محور جي وچ ۾ شروع ٿين ٿا جهڙوڪ هن مثال ۾، توهان شايد گهڻو ڪري سفيد جاء کان نجات حاصل ڪرڻ چاهيو ٿا. هيٺ ڏنل ٽپ بيان ڪري ٿو ته اهو ڪيئن ڪجي: سفيد اسپيس کي گهٽائڻ لاءِ چارٽ جي محور کي ماپ ڪريو.

۽ ھي آھي اسان جو سڌريل ريگريشن گراف جھڙو آھي:

اھم نوٽ! ريگريشن گراف ۾، آزاد متغير هميشه X محور تي ۽ انحصار متغير Y محور تي هجڻ گهرجي. جيڪڏھن توھان جو گراف ريورس آرڊر ۾ ٺاھيو ويو آھي، توھان جي ورڪ شيٽ ۾ ڪالمن کي تبديل ڪريو، ۽ پوء چارٽ کي نئون ٺاھيو. جيڪڏهن توهان کي اجازت نه آهي ته ماخذ ڊيٽا کي ٻيهر ترتيب ڏيو، ته پوءِ توهان سڌو سنئون چارٽ ۾ X ۽ Y محور تبديل ڪري سگهو ٿا.

فارمول استعمال ڪندي Excel ۾ ريگريشن ڪيئن ڪجي

Microsoft Excel وٽ ڪجھ شمارياتي فنڪشن آھن جيڪي توھان جي مدد ڪري سگھن ٿا لڪير رجعت جو تجزيو ڪرڻ ۾ جيئن ته LINEST, SLOPE, INTERCEPT، ۽ CORREL.

LINEST فنڪشن گھٽ ۾ گھٽ اسڪوائر ريگريشن طريقو استعمال ڪري ٿو سڌو حساب ڪرڻ لاءِ لڪير جيڪا توهان جي متغيرن جي وچ ۾ تعلق کي بهترين بيان ڪري ٿي ۽ انهي لائن کي بيان ڪندي هڪ صف واپس ڪري ٿي. جي تفصيلي وضاحت ڳولي سگهو ٿاهن سبق ۾ فنڪشن جو نحو. ھاڻي لاءِ، اچو ته پنھنجي نموني ڊيٽا سيٽ لاءِ ھڪڙو فارمولا ٺاھيون:

=LINEST(C2:C25, B2:B25)

ڇاڪاڻ ته LINEST فنڪشن قدرن جي ھڪڙي صف کي واپس ڪري ٿو، توھان کي اھو ضرور داخل ڪرڻ گھرجي ھڪڙي ترتيب واري فارمولا جي طور تي. ساڳي قطار ۾ ٻه ويجها سيل منتخب ڪريو، E2:F2 اسان جي صورت ۾، فارمولا ٽائيپ ڪريو، ۽ ان کي مڪمل ڪرڻ لاءِ Ctrl + Shift + Enter کي دٻايو.

فارمولا واپس ڪري ٿو b coefficient ( E1) ۽ a لڳاتار (F1) اڳ ۾ ئي واقف لينر ريگريشن مساوات لاءِ:

y = bx + a

جيڪڏهن توهان پنهنجي ورڪ شيٽ ۾ صفن جي فارمولن کي استعمال ڪرڻ کان پاسو ڪيو ٿا، ته توهان حساب ڪري سگهو ٿا a ۽ b انفرادي طور تي باقاعده فارمولن سان:

حاصل ڪريو Y-Intercept (a):

=INTERCEPT(C2:C25, B2:B25)

سلپ حاصل ڪريو (b):

=SLOPE(C2:C25, B2:B25)

اضافي طور تي، توهان ڳولي سگهو ٿا رابطي جي کوٽائي ( Multiple R regression analysis summary output) جيڪو ظاهر ڪري ٿو ته ڪيئن مضبوط طور تي ٻه متغير هڪ ٻئي سان لاڳاپيل آهن:

=CORREL(B2:B25,C2:C25)

هيٺ ڏنل اسڪرين شاٽ انهن سڀني ايڪسل ريگريشن فارمولن کي عمل ۾ ڏيکاري ٿو:

ٽپ. جيڪڏھن توھان چاھيو ٿا اضافي انگ اکر حاصل ڪرڻ لاءِ پنھنجي رجعت جي تجزيي لاءِ، استعمال ڪريو LINEST فنڪشن کي s tats پيراميٽر سان TRUE تي سيٽ ڪيو جيئن ھن مثال ۾ ڏيکاريل آھي.

اھڙيءَ طرح توھان لڪير رجعت ڪندا آھيو Excel ۾. اهو چيو، مهرباني ڪري ذهن ۾ رکو ته Microsoft Excel هڪ شمارياتي پروگرام ناهي. جيڪڏهن توهان کي پيشه ورانه سطح تي رجعت جي تجزيي کي انجام ڏيڻ جي ضرورت آهي، توهان شايد ٽارگيٽ استعمال ڪرڻ چاهينداسافٽ ويئر جهڙوڪ XLSTAT، RegressIt، وغيره.

اسان جي لڪير ريگريشن فارمولين ۽ ٻين ٽيڪنڪ تي تفصيلي نظر رکڻ لاءِ هن سبق ۾ بحث ڪيو ويو آهي، توهان کي ڀليڪار آهي ته هيٺ ڏنل اسان جو نمونو ورڪ بڪ ڊائون لوڊ ڪريو. پڙهڻ لاءِ توهان جي مهرباني!

پریکٹس ورڪ بڪ

رجسٽريشن اينالائسس ايڪسسل ۾ - مثال (.xlsx فائل)

3> 3>اسڪوائر، جيڪو هڪ رياضياتي طريقو آهي ڊيٽا پوائنٽن جي ڦهلائڻ کي ڳولڻ لاء. هڪ ماڊل جو مقصد اهو آهي ته چورس جو سڀ کان ننڍو مجموعو حاصل ڪرڻ ۽ هڪ لڪير ڪڍڻ آهي جيڪا ڊيٽا جي تمام ويجهو اچي.

انگن اکرن ۾، اهي هڪ سادي ۽ گهڻن لڪير رجعت جي وچ ۾ فرق ڪن ٿا. سادي لڪير رجعت ماڊل هڪ انحصار متغير ۽ هڪ آزاد متغير جي وچ ۾ تعلق کي لڪير فنڪشن استعمال ڪندي. جيڪڏهن توهان انحصار متغير جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ ٻه يا وڌيڪ تشريحاتي متغير استعمال ڪندا آهيو، ته توهان ملٽي لينر ريگريشن سان ڊيل ڪندا آهيو. جيڪڏهن انحصار متغير هڪ غير لڪير فنڪشن جي طور تي ماڊل ڪيو ويو آهي ڇاڪاڻ ته ڊيٽا جا رشتا هڪ سڌي لڪير جي پيروي نٿا ڪن، استعمال ڪريو نان لائنر ريگريشن بدران. هن سبق جو ڌيان هڪ سادي لڪير رجعت تي هوندو.

مثال طور، اچو ته گذريل 24 مهينن لاءِ ڇتين جا سيلز نمبر وٺون ۽ ساڳئي عرصي لاءِ سراسري مهيني برسات معلوم ڪريون. ھن معلومات کي چارٽ تي ٺاھيو، ۽ ريگريشن لائن آزاد متغير (برسات) ۽ انحصار متغير (ممبرلا سيلز) جي وچ ۾ لاڳاپو ڏيکاريندي:

ليڪي ريگريشن مساوات

رياضي جي لحاظ کان، ھڪ لڪير رجعت هن مساوات جي وضاحت ڪئي وئي آهي:

y = bx + a + ε

جتي:

• x هڪ آزاد متغير آهي.
• y هڪ منحصر متغير آهي.
• a آهي Y-intercept ، جيڪو متوقع اوسط قدر آهي y جڏهن سڀئي x متغير 0 جي برابر آهن. ريگريشن گراف تي، اهو نقطو آهي جتي لڪير Y محور کي پار ڪري ٿي.
• b آهي. slope regression line جي، جيڪا y لاءِ تبديلي جي شرح آهي جيئن x تبديليون.
• ε بي ترتيب واري غلطي آهي اصطلاح، جيڪو هڪ منحصر متغير جي حقيقي قدر ۽ ان جي اڳڪٿي ڪيل قدر جي وچ ۾ فرق آهي.

ليڪي ريگريشن مساوات هميشه هڪ غلطي اصطلاح آهي ڇو ته، حقيقي زندگي ۾، اڳڪٿي ڪندڙ ڪڏهن به مڪمل طور تي درست نه هوندا آهن. بهرحال، ڪجهه پروگرامن، بشمول Excel، ڪندا آهن غلطي جي اصطلاح جي حساب ڪتاب جي پويان. تنهن ڪري، ايڪسل ۾، توهان گهٽ ۾ گهٽ چورس طريقو استعمال ڪندي لڪير ريگريشن ڪندا آهيو ۽ ڳولهيو coefficients a ۽ b جيئن ته:

y = bx + a

اسان جي مثال لاءِ، لڪير رجعت جي مساوات هيٺ ڏنل شڪل اختيار ڪري ٿي:

Umbrellas sold = b * rainfall + a

a ۽ b<ڳولڻ جا ڪيترائي مختلف طريقا موجود آهن. 2>. ايڪسل ۾ لينئر ريگريشن تجزيو ڪرڻ جا ٽي مکيه طريقا هي آهن:

• ريگريشن ٽول شامل آهي تجزيي ٽول پيڪ سان
13> اسڪريٽر چارٽ هڪ رجحان لائن سان 13> لڪير ريگريشن فارمولا

هيٺ توهان کي هر طريقي کي استعمال ڪرڻ تي تفصيلي هدايتون ملنديون.

تجزيي ٽول پيڪ سان ايڪسل ۾ لينر ريگريشن ڪيئن ڪجي

هي مثال ڏيکاري ٿو ته ايڪسل ۾ ريگريشن ڪيئن هلجي تجزيي ٽول پيڪ ايڊ-ان سان شامل هڪ خاص اوزار استعمال ڪندي.

تجزيي ٽول پيڪ کي فعال ڪريو-in

Analysis ToolPak Excel 365 کان 2003 جي سڀني ورزن ۾ موجود آهي پر ڊفالٽ طور فعال نه آهي. تنهن ڪري، توهان کي دستي طور تي ان کي چالو ڪرڻ جي ضرورت آهي. هتي ڪيئن آهي:

1. توهان جي Excel ۾، ڪلڪ ڪريو فائل > آپشنز .
2. ان ۾ Excel آپشنز ڊائلاگ باڪس، منتخب ڪريو Add-ins کاٻي پاسي واري سائڊبار تي، پڪ ڪريو ته Excel Add-ins منتخب ٿيل آهي Manage باڪس ۾، ۽ ڪلڪ ڪريو Go .
3. Add-ins ڊائلاگ باڪس ۾، بند ڪريو Analysis Toolpak ، ۽ ڪلڪ ڪريو OK :

هي توهان جي ايڪسل ربن جي ڊيٽا ٽئب ۾ ڊيٽا اينالائسس ٽولز شامل ڪندو.

رگريشن اينالائسز

ان ۾ هي مثال، اسان ايڪسل ۾ هڪ سادي لينر ريگريشن ڪرڻ وارا آهيون. جيڪو اسان وٽ آهي اهو ڪالمن B ۾ گذريل 24 مهينن جي سراسري مهيني برساتن جي فهرست آهي، جيڪو اسان جو آزاد متغير (پيشڪ ڪندڙ) آهي، ۽ ڪالمن C ۾ وڪرو ٿيل ڇتين جو تعداد، جيڪو منحصر متغير آهي. يقينن، اهڙا ٻيا ڪيترائي عنصر آهن جيڪي سيلز کي متاثر ڪري سگهن ٿا، پر هن وقت اسان صرف انهن ٻن متغيرن تي ڌيان ڏئي رهيا آهيون:

Analysis Toolpak کي فعال ڪرڻ سان، ايڪسل ۾ ريگريشن تجزيو ڪرڻ لاءِ هي قدم کڻو:

1. تي ڊيٽا ٽئب تي، تجزيو گروپ ۾، ڪلڪ ڪريو ڊيٽا تجزيا بٽڻ.
2. منتخب ڪريو رجعت ۽ ڪلڪ ڪريو OK .
3. رجسٽريشن ڊائلاگ باڪس ۾، ھيٺ ڏنل سيٽنگون ترتيب ڏيو:
   13>منتخب ڪريو انپٽY رينج ، جيڪو توھان جي آھي منحصر متغير . اسان جي حالت ۾، اھو آھي ڇت جو وڪرو (C1:C25).
4. منتخب ڪريو انپٽ ايڪس رينج ، يعني توھان جو آزاد متغير . هن مثال ۾، اها سراسري مهيني برسات آهي (B1:B25).

جيڪڏهن توهان هڪ کان وڌيڪ ريگريشن ماڊل ٺاهي رهيا آهيو، مختلف آزاد متغيرن سان ٻه يا وڌيڪ ويجهن ڪالمن کي چونڊيو.

• چيڪ ڪريو ليبل باڪس جيڪڏهن توهان جي X ۽ Y جي چوٽي تي هيڊر آهن.
• پنهنجي پسند جو انتخاب ڪريو آئوٽ پُٽ آپشن، هڪ نئين ورڪ شيٽ اسان جي ڪيس.
• اختياري طور تي، اڳڪٿي ڪيل ۽ حقيقي قدرن جي وچ ۾ فرق حاصل ڪرڻ لاءِ بقاءُ چيڪ بڪس چونڊيو.
5. OK تي ڪلڪ ڪريو ۽ ايڪسل پاران ٺاهيل ريگريشن تجزيي جي پيداوار جو مشاهدو ڪريو.

ريگريشن تجزيي جي پيداوار جي وضاحت ڪريو

جيئن توھان ڏٺو آھي، ايڪسل ۾ ريگريشن ھلائڻ آسان آھي ڇو ته سڀ حساب پاڻمرادو ترتيب ڏنل آھن. نتيجن جي تشريح ٿورو مشڪل آهي ڇو ته توهان کي ڄاڻڻ جي ضرورت آهي ته هر نمبر جي پويان ڇا آهي. هيٺ توهان کي رجعت تجزيي جي پيداوار جي 4 وڏن حصن جو هڪ ٽوڙڻ ملندو.

ريگريشن تجزيو آئوٽ: خلاصو آئوٽ

هي حصو توهان کي ٻڌائي ٿو ته ڳڻپيوڪر لڪير ريگريشن مساوات توهان جي ماخذ جي ڊيٽا سان ڪيتري حد تائين مناسب آهي.

هتي ڄاڻ جي هر ٽڪري جو مطلب آهي:

0>8>ملٽي R . اهو C orrelation Coefficient جي طاقت کي ماپي ٿوٻن متغيرن جي وچ ۾ هڪ لڪير وارو تعلق. باهمي تعلق جي کوٽائي -1 ۽ 1 جي وچ ۾ ڪا به قدر ٿي سگهي ٿي، ۽ ان جو پورو قدر رشتي جي طاقت کي ظاهر ڪري ٿو. مطلق قدر جيترو وڏو هوندو اوترو مضبوط رشتو:

• 1 جو مطلب آهي مضبوط مثبت تعلق
• -1 جو مطلب آهي مضبوط ناڪاري تعلق
• 0 جو مطلب ڪو به تعلق ناهي سڀ

R اسڪوائر . اهو آهي تعين جي کوٽائي ، جيڪو استعمال ڪيو ويندو آهي هڪ اشاري جي طور تي مناسب جي چڱائي جي. اهو ڏيکاري ٿو ته رجعت واري لڪير تي ڪيترا پوائنٽ گر ٿي. R2 جي قيمت چورس جي ڪل مجموعن مان ڳڻپيو وڃي ٿي، وڌيڪ واضح طور تي، اهو اصل ڊيٽا جي وچ ۾ چورس انحرافن جو مجموعو آهي.

اسان جي مثال ۾، R2 آهي 0.91 (گول 2 انگن تائين) ، جيڪو تمام سٺو آهي. ان جو مطلب اهو آهي ته اسان جي قيمتن جو 91٪ ريگريشن تجزياتي ماڊل کي پورو ڪري ٿو. ٻين لفظن ۾، انحصار متغيرن جو 91٪ (y-values) آزاد متغير (x-values) جي ذريعي وضاحت ڪئي وئي آهي. عام طور تي، 95٪ يا ان کان وڌيڪ جو R اسڪوائر سٺو سمجھيو ويندو آھي.

ايڊڊسٽ ٿيل R اسڪوائر . اهو آهي R مربع ماڊل ۾ آزاد متغير جي تعداد لاءِ ترتيب ڏنل. توھان ھي قدر استعمال ڪرڻ چاھيو ٿا R مربع جي بدران گھڻن ريگريشن تجزيو لاءِ.

معياري غلطي . اهو هڪ ٻيو سٺو معيار آهي جيڪو توهان جي رجعت جي تجزيي جي درستگي کي ظاهر ڪري ٿو - جيترو ننڍو نمبر، وڌيڪ يقين توهان جي باري ۾ ٿي سگهي ٿو.توهان جي رجعت جي مساوات. جڏهن ته R2 منحصر متغيرن جي مختلف قسمن جي فيصد جي نمائندگي ڪري ٿو جيڪا ماڊل طرفان وضاحت ڪئي وئي آهي، معياري غلطي هڪ مطلق ماپ آهي جيڪو ڏيکاري ٿو سراسري فاصلو جيڪو ڊيٽا پوائنٽ ريگريشن لائن کان گر ٿي.

مشاهدو . اهو صرف توهان جي ماڊل ۾ مشاهدن جو تعداد آهي.

رجعت تجزيي جي پيداوار: ANOVA

آئوٽ جو ٻيو حصو ويرينس جو تجزيو (ANOVA):

بنيادي طور تي، اهو چوڪن جي مجموعن کي انفرادي حصن ۾ ورهائي ٿو جيڪي توهان جي رجعت واري ماڊل ۾ تبديلي جي سطح بابت ڄاڻ ڏين ٿا:

• df ذريعن سان لاڳاپيل آزادي جي درجي جو تعداد آهي variance جو.
• SS چوڪن جو مجموعو آهي. Total SS جي مقابلي ۾ باقي بچيل SS جيترو ننڍو هوندو، اوترو بهتر توهان جو ماڊل ڊيٽا سان مطابقت رکي ٿو.
• MS مطلب چورس آهي.
• F F statistic آهي، يا F- test null hypothesis لاءِ. اهو ماڊل جي مجموعي اهميت کي جانچڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي.
• Significance F P-value of F.

ANOVA حصو تمام گهٽ استعمال ڪيو ويندو آهي. Excel ۾ هڪ سادي لڪير ريگريشن تجزيو، پر توهان کي يقيني طور تي آخري جزو تي ويجهي نظر رکڻ گهرجي. Significance F value هڪ خيال ڏئي ٿو ته توهان جا نتيجا ڪيترا معتبر (statisticly اهم) آهن. جيڪڏھن اھميت F 0.05 (5%) کان گھٽ آھي، توھان جو ماڊل ٺيڪ آھي. جيڪڏهن اهو 0.05 کان وڌيڪ آهي، توهان ڪندابهتر ٿي سگهي ٿو ته ٻيو آزاد متغير چونڊيو.

رجعت تجزيي جو نتيجو: ڪوئفيڪٽس

هي سيڪشن توهان جي تجزيي جي اجزاء بابت مخصوص معلومات مهيا ڪري ٿو:

هن حصي ۾ سڀ کان وڌيڪ مفيد جزو آهي Coefficients . اهو توهان کي ايڪسل ۾ هڪ لڪير ريگريشن مساوات ٺاهڻ جي قابل بڻائي ٿو:

y = bx + a

اسان جي ڊيٽا سيٽ لاءِ، جتي y وڪرو ٿيل ڇتين جو تعداد آهي ۽ x هڪ سراسري مهيني برسات آهي، اسان جو لڪير رجعت وارو فارمولا هن ريت آهي:

Y = Rainfall Coefficient * x + Intercept

ٽي ڊيسيمل جڳهن تي گول ٿيل a ۽ b قدرن سان ليس، ان ۾ بدلجي ٿو:

Y=0.45*x-19.074

مثال طور، سراسري مهيني برسات 82 ملي ميٽر جي برابر آهي، ڇتين جو وڪرو لڳ ڀڳ 17.8 هوندو:

0.45*82-19.074=17.8

اهڙيءَ طرح، توهان معلوم ڪري سگهو ٿا ته ڪيتريون ڇتون ٿيڻ واريون آهن. توهان جي بيان ڪيل ڪنهن ٻئي مهيني برسات (x variable) سان وڪرو ڪيو وڃي ٿو.

رجعت تجزيي جو نتيجو: بقايا

جيڪڏهن توهان 82 ملي ميٽر جي مهيني برسات سان لاڳاپيل وڪامي ڇتين جي تخميني ۽ حقيقي تعداد جو موازنہ ڪريو، توهان ڏسندا ته اهي انگ ٿورو مختلف آهن:

• انداز: 17.8 (مٿي ڄاڻايل)
13>اصل: 15 (ماخذ ڊيٽا جي قطار 2)

فرق ڇو آهي؟ ڇو ته آزاد متغير ڪڏهن به منحصر متغيرن جي مڪمل اڳڪٿي ڪندڙ نه هوندا آهن. ۽ بقايا توھان کي سمجھڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿا ته اصل قدر اڳڪٿي ڪيل قدرن کان ڪيترو پري آھن:

لاءِپهرين ڊيٽا پوائنٽ (برسات 82 ملي ميٽر)، بقايا تقريبا -2.8 آهي. تنهن ڪري، اسان هن نمبر کي اڳڪٿي ڪيل قيمت ۾ شامل ڪريون ٿا، ۽ اصل قيمت حاصل ڪريو: 17.8 - 2.8 = 15.

6> ايڪسل ۾ هڪ لڪير ريگريشن گراف ڪيئن ٺاهيو

جيڪڏهن توهان کي جلدي ڏسڻ جي ضرورت آهي ٻن متغيرن جي وچ ۾ لاڳاپو، هڪ لڪير ريگريشن چارٽ ٺاھيو. اهو تمام آسان آهي! هتي ڪيئن آهي:

1. پنهنجي ڊيٽا سان ٻن ڪالمن کي چونڊيو، هيڊر سميت.
2. تي Inset ٽئب تي، چيٽس گروپ ۾ , ڪلڪ ڪريو Scatter chart icon، ۽ منتخب ڪريو Scatter Thumbnail (پهريون هڪ):

   هي توهان جي ورڪ شيٽ ۾ هڪ اسڪيٽر پلاٽ داخل ڪندو، جيڪو هن جهڙو هوندو. هڪ:

3. هاڻي، اسان کي گهٽ ۾ گهٽ اسڪوائر ريگريشن لائين ٺاهڻ جي ضرورت آهي. ان کي مڪمل ڪرڻ لاءِ، ڪنهن به نقطي تي صحيح ڪلڪ ڪريو ۽ چونڊيو Trendline شامل ڪريو… حوالي جي مينيو مان.
4. ساڄي پين تي، منتخب ڪريو Linear رجحان واري شڪل ۽، اختياري طور تي، چيڪ ڪريو چارٽ تي مساوات ڏيکاريو پنهنجو ريگريشن فارمولا حاصل ڪرڻ لاءِ: 0> جيئن توھان محسوس ڪري سگھو ٿا، رجعت جي مساوات ايڪسل اسان لاءِ ٺاھيو آھي اھو ئي آھي جيڪو لڪير رجعت وارو فارمولا آھي جيڪو اسان کوٽائيز آئوٽ پٽ جي بنياد تي ٺاھيو آھي.

14>13>سوئچ ڪريو Fill & لائن ٽئب ۽ لڪير کي پنهنجي پسند مطابق ترتيب ڏيو. مثال طور، توهان هڪ مختلف لڪير رنگ چونڊي سگهو ٿا ۽ ڊش ٿيل لڪير جي بدران هڪ مضبوط لڪير استعمال ڪري سگهو ٿا ( Dash type باڪس ۾ سولڊ لائن چونڊيو):