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Una regressione lineare è una traccia di dati che illustra la relazione lineare tra una variabile indipendente e una variabile dipendente . Viene usualmente utilizzato per mostrare visivamente la forza del rapporto e la dispersione dei risultati. Lo scopo di questa analisi è quello di cercare di spiegare il comportamento della variabile dipendente, in base alla sua variabilità con la variabile indipendente.

Diciamo che, come un semplice esempio, abbiamo voluto vedere la prova della forza del rapporto tra quantità di gelati mangiati e obesità. Prendiamo la variabile indipendente, la quantità di gelato e la rapportiamo con la variabile dipendente, l'obesità, per vedere se ci fosse una relazione. Dato una regressione è una visualizzazione grafica di questa relazione, minore è la variabilità dei dati, maggiore è la relazione e la più stretta corrispondenza alla linea di regressione.

Considerazioni importanti:

Esistono alcune ipotesi critiche relative al set di dati che devono essere validi per procedere ad un'analisi di regressione.

Le variabili devono essere veramente indipendenti (utilizzando un test Chi-square).

1. I dati non devono avere diverse varianti di errore (si chiama eteroschedasticità).
2. I termini di errore di ciascuna variabile devono essere non correlati. Se no, significa che le variabili sono correlate in serie.

Se queste tre cose suonano complicate, bene - sono. Ma l'effetto di una di tutte queste considerazioni non è vero è una stima parziale. Essenzialmente, stai perdendo la relazione che stai cercando di misurare.

Uscita di una regressione in Excel

Il primo passo nell'esecuzione dell'analisi di regressione in Excel è quello di verificare che sia installato il plug-in gratuito di Data Analysis ToolPak. Questo plugin fa calcolare una serie di statistiche molto facili. Non è

non richiesto per tracciare una linea di regressione lineare, ma rende più semplice la creazione di tabelle di statistiche.

Utilizzando l'analisi dati Toolpak, la creazione di un'uscita di regressione è solo pochi clic. Ricorda che la variabile indipendente va nella gamma X.

Diciamo che vogliamo sapere, dato il ritorno di S & P 500, se possiamo stimare la forza e la relazione dei rendimenti delle scorte di Visa.

Vai alla scheda Dati -> Analisi dei dati e esegui il risultato:

[se la tabella sembra piccola, fai clic con il pulsante destro del mouse sull'immagine e si apre nella nuova scheda per una risoluzione più alta]

Interpretare i risultati > Utilizzando questi dati (che è la stessa dell'articolo R-quadrato) troviamo la seguente tabella:

Schema di una regressione in Excel

Possiamo classificare una regressione in Excel evidenziando i dati e schematizzando come scatter tracciare. Applica una certa formattazione e il risultato visivo riassume la forza del rapporto, sebbene a scapito di non fornire altrettanti dettagli della tabella precedente.