Свободные члены в excel

Решение системы уравнений в Microsoft Excel

Умение решать системы уравнений часто может принести пользу не только в учебе, но и на практике. В то же время, далеко не каждый пользователь ПК знает, что в Экселе существует собственные варианты решений линейных уравнений. Давайте узнаем, как с применением инструментария этого табличного процессора выполнить данную задачу различными способами.

Варианты решений

Любое уравнение может считаться решенным только тогда, когда будут отысканы его корни. В программе Excel существует несколько вариантов поиска корней. Давайте рассмотрим каждый из них.

Способ 1: матричный метод

Самый распространенный способ решения системы линейных уравнений инструментами Excel – это применение матричного метода. Он заключается в построении матрицы из коэффициентов выражений, а затем в создании обратной матрицы. Попробуем использовать данный метод для решения следующей системы уравнений:

Заполняем матрицу числами, которые являются коэффициентами уравнения. Данные числа должны располагаться последовательно по порядку с учетом расположения каждого корня, которому они соответствуют. Если в каком-то выражении один из корней отсутствует, то в этом случае коэффициент считается равным нулю. Если коэффициент не обозначен в уравнении, но соответствующий корень имеется, то считается, что коэффициент равен 1. Обозначаем полученную таблицу, как вектор A.

Отдельно записываем значения после знака «равно». Обозначаем их общим наименованием, как вектор B.

Аргумент «Массив» — это, собственно, адрес исходной таблицы.

Итак, выделяем на листе область пустых ячеек, которая по размеру равна диапазону исходной матрицы. Щелкаем по кнопке «Вставить функцию», расположенную около строки формул.

Выполняется запуск Мастера функций. Переходим в категорию «Математические». В представившемся списке ищем наименование «МОБР». После того, как оно отыскано, выделяем его и жмем на кнопку «OK».

Итак, после этого программа производит вычисления и на выходе в предварительно выделенной области мы имеем матрицу, обратную данной.

Теперь нам нужно будет умножить обратную матрицу на матрицу B, которая состоит из одного столбца значений, расположенных после знака «равно» в выражениях. Для умножения таблиц в Экселе также имеется отдельная функция, которая называется МУМНОЖ. Данный оператор имеет следующий синтаксис:

Выделяем диапазон, в нашем случае состоящий из четырех ячеек. Далее опять запускаем Мастер функций, нажав значок «Вставить функцию».

В категории «Математические», запустившегося Мастера функций, выделяем наименование «МУМНОЖ» и жмем на кнопку «OK».

Активируется окно аргументов функции МУМНОЖ. В поле «Массив1» заносим координаты нашей обратной матрицы. Для этого, как и в прошлый раз, устанавливаем курсор в поле и с зажатой левой кнопкой мыши выделяем курсором соответствующую таблицу. Аналогичное действие проводим для внесения координат в поле «Массив2», только на этот раз выделяем значения колонки B. После того, как вышеуказанные действия проведены, опять не спешим жать на кнопку «OK» или клавишу Enter, а набираем комбинацию клавиш Ctrl+Shift+Enter.

После данного действия в предварительно выделенной ячейке отобразятся корни уравнения: X1, X2, X3 и X4. Они будут расположены последовательно. Таким образом, можно сказать, что мы решили данную систему. Для того, чтобы проверить правильность решения достаточно подставить в исходную систему выражений данные ответы вместо соответствующих корней. Если равенство будет соблюдено, то это означает, что представленная система уравнений решена верно.

Способ 2: подбор параметров

Второй известный способ решения системы уравнений в Экселе – это применение метода подбора параметров. Суть данного метода заключается в поиске от обратного. То есть, основываясь на известном результате, мы производим поиск неизвестного аргумента. Давайте для примера используем квадратное уравнение

Принимаем значение x за равное 0. Высчитываем соответствующее для него значение f(x), применив следующую формулу:

Вместо значения «X» подставляем адрес той ячейки, где расположено число 0, принятое нами за x.

Переходим во вкладку «Данные». Жмем на кнопку «Анализ «что если»». Эта кнопка размещена на ленте в блоке инструментов «Работа с данными». Открывается выпадающий список. Выбираем в нем позицию «Подбор параметра…».

Запускается окно подбора параметров. Как видим, оно состоит из трех полей. В поле «Установить в ячейке» указываем адрес ячейки, в которой находится формула f(x), рассчитанная нами чуть ранее. В поле «Значение» вводим число «0». В поле «Изменяя значения» указываем адрес ячейки, в которой расположено значение x, ранее принятое нами за 0. После выполнения данных действий жмем на кнопку «OK».

После этого Эксель произведет вычисление с помощью подбора параметра. Об этом сообщит появившееся информационное окно. В нем следует нажать на кнопку «OK».

Результат вычисления корня уравнения будет находиться в той ячейке, которую мы назначили в поле «Изменяя значения». В нашем случае, как видим, x будет равен 6.

Этот результат также можно проверить, подставив данное значение в решаемое выражение вместо значения x.

Способ 3: метод Крамера

Теперь попробуем решить систему уравнений методом Крамера. Для примера возьмем все ту же систему, которую использовали в Способе 1:

Как и в первом способе, составляем матрицу A из коэффициентов уравнений и таблицу B из значений, которые стоят после знака «равно».

Далее делаем ещё четыре таблицы. Каждая из них является копией матрицы A, только у этих копий поочередно один столбец заменен на таблицу B. У первой таблицы – это первый столбец, у второй таблицы – второй и т.д.

Теперь нам нужно высчитать определители для всех этих таблиц. Система уравнений будет иметь решения только в том случае, если все определители будут иметь значение, отличное от нуля. Для расчета этого значения в Экселе опять имеется отдельная функция – МОПРЕД. Синтаксис данного оператора следующий:

Таким образом, как и у функции МОБР, единственным аргументом выступает ссылка на обрабатываемую таблицу.

Итак, выделяем ячейку, в которой будет выводиться определитель первой матрицы. Затем жмем на знакомую по предыдущим способам кнопку «Вставить функцию».

Активируется окно Мастера функций. Переходим в категорию «Математические» и среди списка операторов выделяем там наименование «МОПРЕД». После этого жмем на кнопку «OK».

Запускается окно аргументов функции МОПРЕД. Как видим, оно имеет только одно поле – «Массив». В это поле вписываем адрес первой преобразованной матрицы. Для этого устанавливаем курсор в поле, а затем выделяем матричный диапазон. После этого жмем на кнопку «OK». Данная функция выводит результат в одну ячейку, а не массивом, поэтому для получения расчета не нужно прибегать к нажатию комбинации клавиш Ctrl+Shift+Enter.

Функция производит подсчет результата и выводит его в заранее выделенную ячейку. Как видим, в нашем случае определитель равен -740, то есть, не является равным нулю, что нам подходит.

Аналогичным образом производим подсчет определителей для остальных трех таблиц.

На завершающем этапе производим подсчет определителя первичной матрицы. Процедура происходит все по тому же алгоритму. Как видим, определитель первичной таблицы тоже отличный от нуля, а значит, матрица считается невырожденной, то есть, система уравнений имеет решения.

Теперь пора найти корни уравнения. Корень уравнения будет равен отношению определителя соответствующей преобразованной матрицы на определитель первичной таблицы. Таким образом, разделив поочередно все четыре определителя преобразованных матриц на число -148, которое является определителем первоначальной таблицы, мы получим четыре корня. Как видим, они равны значениям 5, 14, 8 и 15. Таким образом, они в точности совпадают с корнями, которые мы нашли, используя обратную матрицу в способе 1, что подтверждает правильность решения системы уравнений.

Способ 4: метод Гаусса

Решить систему уравнений можно также, применив метод Гаусса. Для примера возьмем более простую систему уравнений из трех неизвестных:

Опять последовательно записываем коэффициенты в таблицу A, а свободные члены, расположенные после знака «равно» — в таблицу B. Но на этот раз сблизим обе таблицы, так как это понадобится нам для работы в дальнейшем. Важным условием является то, чтобы в первой ячейке матрицы A значение было отличным от нуля. В обратном случае следует переставить строки местами.

Копируем первую строку двух соединенных матриц в строчку ниже (для наглядности можно пропустить одну строку). В первую ячейку, которая расположена в строке ещё ниже предыдущей, вводим следующую формулу:

Если вы расположили матрицы по-другому, то и адреса ячеек формулы у вас будут иметь другое значение, но вы сможете высчитать их, сопоставив с теми формулами и изображениями, которые приводятся здесь.

После того, как формула введена, выделите весь ряд ячеек и нажмите комбинацию клавиш Ctrl+Shift+Enter. К ряду будет применена формула массива и он будет заполнен значениями. Таким образом мы произвели вычитание из второй строки первой, умноженной на отношение первых коэффициентов двух первых выражений системы.

После этого копируем полученную строку и вставляем её в строчку ниже.

Выделяем две первые строки после пропущенной строчки. Жмем на кнопку «Копировать», которая расположена на ленте во вкладке «Главная».

Пропускаем строку после последней записи на листе. Выделяем первую ячейку в следующей строке. Кликаем правой кнопкой мыши. В открывшемся контекстном меню наводим курсор на пункт «Специальная вставка». В запустившемся дополнительном списке выбираем позицию «Значения».

В следующую строку вводим формулу массива. В ней производится вычитание из третьей строки предыдущей группы данных второй строки, умноженной на отношение второго коэффициента третьей и второй строки. В нашем случае формула будет иметь следующий вид:

После ввода формулы выделяем весь ряд и применяем сочетание клавиш Ctrl+Shift+Enter.

Теперь следует выполнить обратную прогонку по методу Гаусса. Пропускаем три строки от последней записи. В четвертой строке вводим формулу массива:

Таким образом, мы делим последнюю рассчитанную нами строку на её же третий коэффициент. После того, как набрали формулу, выделяем всю строчку и жмем сочетание клавиш Ctrl+Shift+Enter.

Поднимаемся на строку вверх и вводим в неё следующую формулу массива:

Жмем привычное уже нам сочетание клавиш для применения формулы массива.

Поднимаемся ещё на одну строку выше. В неё вводим формулу массива следующего вида:

Опять выделяем всю строку и применяем сочетание клавиш Ctrl+Shift+Enter.

Теперь смотрим на числа, которые получились в последнем столбце последнего блока строк, рассчитанного нами ранее. Именно эти числа (4, 7 и 5) будут являться корнями данной системы уравнений. Проверить это можно, подставив их вместо значений X1, X2 и X3 в выражения.

Как видим, в Экселе систему уравнений можно решить целым рядом способов, каждый из которых имеет собственные преимущества и недостатки. Но все эти методы можно условно разделить на две большие группы: матричные и с применением инструмента подбора параметров. В некоторых случаях не всегда матричные методы подходят для решения задачи. В частности тогда, когда определитель матрицы равен нулю. В остальных же случаях пользователь сам волен решать, какой вариант он считает более удобным для себя.

Помимо этой статьи, на сайте еще 12708 инструкций.
Добавьте сайт Lumpics.ru в закладки (CTRL+D) и мы точно еще пригодимся вам.

Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.

Решение Системы Линейных Алгебраических Уравнений (СЛАУ) методом обратной матрицы в EXCEL

history 12 ноября 2015 г.

Группы статей
• Системы линейных уравнений

Решим Систему Линейных Алгебраических Уравнений (СЛАУ) методом обратной матрицы в MS EXCEL. В этой статье нет теории, объяснено только как выполнить расчеты, используя MS EXCEL.

Решим систему из 3-х линейных алгебраических уравнений с помощью обратной матрицы (матричным методом).

Запишем в ячейки основную матрицу системы и столбец свободных членов.

Систему n линейных алгебраических уравнений с n неизвестными можно решать матричным методом только тогда, когда определитель основной матрицы системы отличен от нуля (в противном случае мы имеем линейно зависимые уравнения и соответственно решение систем не единственное). В нашем случае определитель =12.

Для этого выделите ячейки A18:C20 , а в Строке формул введите =МОБР(A11:C13) , затем нажмите CTRL+SHIFT+ENTER .

Решение системы уравнений получим умножением обратной матрицы и столбца свободных членов. Перемножить матрицы можно с помощью формулы массива =МУМНОЖ() .

Для этого выделите ячейки F18:F20 , а в Строке формул введите =МУМНОЖ(A18:C20;F11:F13) , затем нажмите CTRL+SHIFT+ENTER .

В файле примера также приведено решение системы 4-х и 5-и уравнений.

Решение системы уравнений в excel

Решение системы уравнений в Microsoft Excel

​Смотрите также​ Все элементы данной​Определитель системы больше 0​ результат подбора. Если​ Системы Линейных Алгебраических​B6:D8​Для этого выделите ячейки​ систему уравнений можно​ формулу массива. В​B​ подсчет определителя первичной​ том случае, если​x​=3*x^2+4*x-132​ обратной матрицы. Для​ мыши и выделяем​

​ порядку с учетом​Умение решать системы уравнений​

Варианты решений

​ строки нужно разделить​ – решение можно​ нужно его сохранить,​ Уравнений (СЛАУ) методом​. Затем вставьте функцию​F18:F20​ решить целым рядом​ ней производится вычитание​

Способ 1: матричный метод

​. Но на этот​ матрицы. Процедура происходит​ все определители будут​.​Вместо значения​ этого, как и​ область на листе,​ расположения каждого корня,​ часто может принести​ на коэффициент при​ найти по формуле​ вновь нажимаем ОК.​

​ обратной матрицы в​​MINVERSE​​, а в Строке формул введите =МУМНОЖ(A18:C20;F11:F13),​​ способов, каждый из​​ из третьей строки​​ раз сблизим обе​​ все по тому​
​ иметь значение, отличное​​Урок:​​«X»​​ в прошлый раз,​​ в которой находится​​ которому они соответствуют.​​ пользу не только​​ с. Введем в​​ Крамера (D​
​ В противном случае​​ MS EXCEL.​​(МОБР), как показано​​ затем нажмите ​​ которых имеет собственные​​ предыдущей группы данных​​ таблицы, так как​​ же алгоритму. Как​​ от нуля. Для​
​Подбор параметра в Excel​​подставляем адрес той​​ устанавливаем курсор в​​ матрица. Как видим,​​ Если в каком-то​​ в учебе, но​​ строку формулу массива:​​x​​ – «Отмена».​

​Запишем в ячейки основную​ ниже, и нажмите​CTRL+SHIFT+ENTER​ преимущества и недостатки.​ второй строки, умноженной​ это понадобится нам​ видим, определитель первичной​ расчета этого значения​Теперь попробуем решить систему​ ячейки, где расположено​ поле и с​ данные о координатах​ выражении один из​ и на практике.​ <=B12:E12/D12>.​/ |A|).​Для подбора параметра программа​ матрицу системы и​​Ctrl+Shift+Enter​​.​ Но все эти​​ на отношение второго​​ для работы в​

​ таблицы тоже отличный​ в Экселе опять​ уравнений методом Крамера.​ число​​ зажатой левой кнопкой​​ размещения автоматически заносятся​

​ корней отсутствует, то​ В то же​В строке 15: отнимем​Для расчета Х​ использует циклический процесс.​ столбец свободных членов. ​.​В файле примера также приведено решение​ методы можно условно​​ коэффициента третьей и​​ дальнейшем. Важным условием​ от нуля, а​

​ имеется отдельная функция​

​ Для примера возьмем​​0​​ мыши выделяем курсором​ в поле окна.​

​ в этом случае​ время, далеко не​ от второй строки​1​ Чтобы изменить число​Определитель основной матрицы вычислим​​=MINVERSE(B2:D4)​​ системы 4-х и​ разделить на две​

​ второй строки. В​​ является то, чтобы​​ значит, матрица считается​​ –​​ все ту же​, принятое нами за​​ соответствующую таблицу. Аналогичное​​ После того, как​ коэффициент считается равным​ каждый пользователь ПК​ третью, умноженную на​​: =U2/$U$1, где U2​​ итераций и погрешность,​

​ с помощью формулы =МОПРЕД(A11:C13)​​=МОБР(B2:D4)​​ 5-и уравнений.​ большие группы: матричные​ нашем случае формула​​ в первой ячейке​​ невырожденной, то есть,​МОПРЕД​ систему, которую использовали​x​ действие проводим для​ эта задача выполнена,​ нулю. Если коэффициент​ знает, что в​ коэффициент при с​ – D1. Для​ нужно зайти в​Определитель =12, это означает,​Примечание:​Этот пример покажет, как​ и с применением​ будет иметь следующий​ матрицы​ система уравнений имеет​​. Синтаксис данного оператора​​ в​.​ внесения координат в​ наиболее очевидным было​ не обозначен в​ Экселе существует собственные​​ второй строки (<=(B11:E11-B16:E16*D11)/C11>).​​ расчета Х​ параметры Excel. На​ что матрица А – невырожденная,​Строка формул показывает,​ решить систему линейных​​ инструмента подбора параметров.​​ вид:​A​​ решения.​​ следующий:​

​Способе 1​Переходим во вкладку​ поле​ бы нажать на​ уравнении, но соответствующий​ варианты решений линейных​

​ В строке 14:​2​ вкладке «Формулы» установить​​ то есть, ее​​ что ячейки содержат​ уравнений в Excel.​ В некоторых случаях​​=B13:E13-$B$12:$E$12*(C13/$C$12)​​значение было отличным​Теперь пора найти корни​=МОПРЕД(массив)​:​«Данные»​​«Массив2»​​ кнопку​ корень имеется, то​

​ уравнений. Давайте узнаем,​

​ от первой строки​: =U3/$U$1. И т.д.​ предельное количество итераций,​ определитель отличен от​​ формулу массива. Это​​ К примеру, у​​ не всегда матричные​​После ввода формулы выделяем​

​ от нуля. В​​ уравнения. Корень уравнения​​Таким образом, как и​​14​​. Жмем на кнопку​​, только на этот​​«OK»​ считается, что коэффициент​​ как с применением​​ отнимаем вторую и​

​ Получим корни уравнений:​​ относительную погрешность. Поставить​​ нуля. В этом​​ означает, что вы​​ нас есть следующая​ методы подходят для​ весь ряд и​ обратном случае следует​ будет равен отношению​ у функции​x1​«Анализ «что если»»​ раз выделяем значения​, но не стоит​ равен​ инструментария этого табличного​​ третью, умноженные на​​Для примера возьмем простейшую​ галочку «включить итеративные​ случае система линейных​​ не сможете удалить​​ система линейных уравнений:​ решения задачи. В​ применяем сочетание клавиш​ переставить строки местами.​​ определителя соответствующей преобразованной​​МОБР​​+2​​. Эта кнопка размещена​ колонки​​ торопиться. Дело в​​1​

​ процессора выполнить данную​ соответствующие коэффициенты (<=(B10:E10-B15:E15*C10-B16:E16*D10)/B10>).​ систему уравнений:​​ вычисления».​​ алгебраических уравнений имеет​​ какой-то один из​​5x​​ частности тогда, когда​​Ctrl+Shift+Enter​​Копируем первую строку двух​​ матрицы на определитель​, единственным аргументом выступает​x2​ на ленте в​B​ том, что нажатие​. Обозначаем полученную таблицу,​ задачу различными способами.​ В последнем столбце​3а + 2в –​​ единственное решение, которое​ полученных результатов, только​+​ определитель матрицы равен​

​.​​ соединенных матриц в​

Способ 2: подбор параметров

​ первичной таблицы. Таким​ ссылка на обрабатываемую​+8​ блоке инструментов​. После того, как​ на эту кнопку​ как вектор​Скачать последнюю версию​ новой матрицы получаем​ 5с = -1​Дана система уравнений:​ может быть найдено​ все сразу. Чтобы​

​ нулю. В остальных​​Теперь следует выполнить обратную​​ строчку ниже (для​​ образом, разделив поочередно​​ таблицу.​x4​​«Работа с данными»​​ вышеуказанные действия проведены,​

​ является равнозначным применению​

​A​​ Excel​​ корни уравнения.​2а – в​Значения элементов введем в​​ методом Крамера.​​ удалить все результаты,​​+​​ же случаях пользователь​

​ прогонку по методу​​ наглядности можно пропустить​​ все четыре определителя​​Итак, выделяем ячейку, в​​=218​. Открывается выпадающий список.​ опять не спешим​​ команды​​.​Любое уравнение может считаться​Вычисления в книге должны​​ – 3с =​​ ячейки Excel в​

​Теперь последовательно будем заменять​ выделите диапазон​8z​ сам волен решать,​​ Гаусса. Пропускаем три​​ одну строку). В​ преобразованных матриц на​ которой будет выводиться​​7​​ Выбираем в нем​ жать на кнопку​​Enter​​Отдельно записываем значения после​​ решенным только тогда,​​ быть настроены следующим​​ 13​​ виде таблицы.​ столбцы матрицы А​B6:D8​​=​​ какой вариант он​ строки от последней​​ первую ячейку, которая​​ число​ определитель первой матрицы.​x1​​ позицию​​«OK»​

​. Но при работе​ знака «равно». Обозначаем​ когда будут отысканы​ образом:​а + 2в​Найдем обратную матрицу. Выделим​ на столбец свободных​​и нажмите клавишу​​46​

​ считает более удобным​ записи. В четвертой​ расположена в строке​-148​ Затем жмем на​​-3​​«Подбор параметра…»​или клавишу​​ с массивами после​​ их общим наименованием,​​ его корни. В​​Делается это на вкладке​

​ – с =​ диапазон, куда впоследствии​ членов и вычислять​Delete​​4x​​ для себя.​

​ строке вводим формулу​​ ещё ниже предыдущей,​

Способ 3: метод Крамера

​, которое является определителем​ знакомую по предыдущим​x2​.​Enter​ завершения ввода формулы​​ как вектор​​ программе Excel существует​

​ «Формулы» в «Параметрах​​ 9​​ будут помещены элементы​​ соответствующие определители полученных​​.​​—​​Автор: Максим Тютюшев​
​ массива:​​ вводим следующую формулу:​​ первоначальной таблицы, мы​​ способам кнопку​​+5​​Запускается окно подбора параметров.​​, а набираем комбинацию​​ следует не кликать​​B​
​ несколько вариантов поиска​​ Excel». Найдем корень​​Коэффициенты запишем в матрицу​​ матрицы (ориентируемся на​​ матриц. Отношение определителей​​Используйте функцию​​2y​​Решим Систему Линейных Алгебраических​​=B17:E17/D17​
​=B8:E8-$B$7:$E$7*(B8/$B$7)​​ получим четыре корня.​​«Вставить функцию»​​x3​​ Как видим, оно​​ клавиш​​ по кнопке​​.​​ корней. Давайте рассмотрим​

​ уравнения х –​ А. Свободные члены​​ количество строк и​​ позволяет вычислить переменные​MMULT​​=​​ Уравнений (СЛАУ) методом​Таким образом, мы делим​​Если вы расположили матрицы​​ Как видим, они​

​.​+12​ состоит из трех​Ctrl+Shift+Enter​​Enter​​Теперь для нахождения корней​ каждый из них.​ х3 + 1​ – в матрицу​​ столбцов в исходной​​ х.​(МУМНОЖ), чтобы вернуть​12​ обратной матрицы в​ последнюю рассчитанную нами​

​ по-другому, то и​ равны значениям​Активируется окно​x4​ полей. В поле​.​, а произвести набор​ уравнения, прежде всего,​Самый распространенный способ решения​ = 0 (а​ В.​ матрице). Открываем список​В файле примера также​​ произведение матрицы​​6x​ MS EXCEL. В​

​ адреса ячеек формулы​5​​Мастера функций​​=213​«Установить в ячейке»​После данного действия в​

​ сочетания клавиш​ нам нужно отыскать​ системы линейных уравнений​ = 1, b​Для наглядности свободные члены​ функций (fx). В​​ приведено решение системы​​A-1​

​+​​ этой статье нет​​ же третий коэффициент.​​ у вас будут​​,​. Переходим в категорию​5​​указываем адрес ячейки,​​ предварительно выделенной ячейке​Ctrl+Shift+Enter​​ матрицу, обратную существующей.​​ инструментами Excel –​

​ = 2) методом​​ выделим заливкой. Если​​ категории «Математические» находим​ 4-х уравнений и​и​​7y​​ теории, объяснено только​ После того, как​ иметь другое значение,​14​«Математические»​x1​ в которой находится​ отобразятся корни уравнения:​​. Выполняем эту операцию.​​ К счастью, в​ это применение матричного​ итерации с применением​ в первой ячейке​ МОБР. Аргумент –​ прямая проверка решения.​B​​+​​ как выполнить расчеты,​

​ набрали формулу, выделяем​ но вы сможете​,​и среди списка​+​ формула​​X1​​Итак, после этого программа​ Эксель имеется специальный​ метода. Он заключается​

​ циклических ссылок. Формула:​ матрицы А оказался​ массив ячеек с​

​В программе Excel имеется​. Сперва выделите диапазон​4z​ используя MS EXCEL.​ всю строчку и​ высчитать их, сопоставив​8​ операторов выделяем там​x2​f(x)​,​ производит вычисления и​

​ оператор, который предназначен​ в построении матрицы​Х​ 0, нужно поменять​ элементами исходной матрицы.​ обширный инструментарий для​G6:G8​=​Решим систему из 3-х​ жмем сочетание клавиш​​ с теми формулами​​и​ наименование​-2​, рассчитанная нами чуть​X2​​ на выходе в​​ для решения данной​​ из коэффициентов выражений,​​n+1​​ местами строки, чтобы​​Нажимаем ОК – в​​ решения различных видов​​. Затем вставьте функцию​50​ линейных алгебраических уравнений​Ctrl+Shift+Enter​ и изображениями, которые​​15​​«МОПРЕД»​x3​

Способ 4: метод Гаусса

​ ранее. В поле​,​ предварительно выделенной области​ задачи. Называется он​ а затем в​= X​

​ здесь оказалось отличное​​ левом верхнем углу​​ уравнений разными методами.​​MMULT​​В матричном представлении ее​​ с помощью обратной​​.​
​ приводятся здесь.​​. Таким образом, они​​. После этого жмем​​+4​​«Значение»​​X3​​ мы имеем матрицу,​
​МОБР​​ создании обратной матрицы.​​n​​ от 0 значение.​​ диапазона появляется значение.​​Рассмотрим на примерах некоторые​​(МУМНОЖ), которая показана​

​ можно записать в​ матрицы (матричным методом). ​​Поднимаемся на строку вверх​​После того, как формула​ в точности совпадают​​ на кнопку​​x4​​вводим число​​и​ обратную данной.​. Он имеет довольно​ Попробуем использовать данный​– F (X​Приведем все коэффициенты при​ Последовательно жмем кнопку​ варианты решений.​ ниже, и нажмите​​ виде​​СОВЕТ​ и вводим в​ введена, выделите весь​ с корнями, которые​

​«OK»​=83​«0»​X4​Теперь нам нужно будет​ простой синтаксис:​ метод для решения​n​ а к 0.​

​Инструмент «Подбор параметра» применяется​Ctrl+Shift+Enter​AX=B​: Решение СЛАУ методом​ неё следующую формулу​ ряд ячеек и​ мы нашли, используя​.​6​. В поле​

​. Они будут расположены​ умножить обратную матрицу​=МОБР(массив)​ следующей системы уравнений:​​) / M, n​​ Кроме первого уравнения.​ клавиш Ctrl +​ в ситуации, когда​.​.​ Крамера приведено в​ массива:​ нажмите комбинацию клавиш​ обратную матрицу в​Запускается окно аргументов функции​

​x1​«Изменяя значения»​ последовательно. Таким образом,​ на матрицу​

​Аргумент​14​ = 0, 1,​​ Скопируем значения в​​ Shift + Enter.​ известен результат, но​​=MMULT(B6:D8,G2:G4)​​5​

​ статье Решение Системы Линейных​=(B16:E16-B21:E21*D16)/C16​Ctrl+Shift+Enter​способе 1​МОПРЕД​+2​указываем адрес ячейки,​ можно сказать, что​​B​​«Массив»​x1​​ 2, … .​​ первой строке двух​

​Умножим обратную матрицу Ах-1х​ неизвестны аргументы. Excel​=МУМНОЖ(B6:D8;G2:G4)​1​ Алгебраических Уравнений (СЛАУ)​Жмем привычное уже нам​. К ряду будет​, что подтверждает правильность​. Как видим, оно​x2​ в которой расположено​ мы решили данную​

​, которая состоит из​

​— это, собственно,​+2​M – максимальное значение​​ матриц в ячейки​​ на матрицу В​

​ подбирает значения до​Соедините результаты. Выделите диапазон​8​ методом Крамера в​ сочетание клавиш для​ применена формула массива​ решения системы уравнений.​

​ имеет только одно​

​+​ значение​ систему. Для того,​ одного столбца значений,​ адрес исходной таблицы.​x2​ производной по модулю.​ В6:Е6. В ячейку​​ (именно в таком​​ тех пор, пока​

​G6:G8​x​ MS EXCEL.​ применения формулы массива.​

​Решить систему уравнений можно​ поле –​x3​

​x​ чтобы проверить правильность​ расположенных после знака​Итак, выделяем на листе​

​ Чтобы найти М,​ В7 введем формулу:​ порядке следования множителей!).​​ вычисление не даст​​. Вставьте обобщенную формулу​

​46​Запишем в ячейки основную​Поднимаемся ещё на одну​ заполнен значениями. Таким​ также, применив метод​«Массив»​​-3​​, ранее принятое нами​​ решения достаточно подставить​​«равно»​​ область пустых ячеек,​​x4​ произведем вычисления:​ =B3:Е3-$B$2:$Е$2*(B3/$B$2). Выделим диапазон​ Выделяем диапазон, где​ нужный итог.​​ (показана ниже) и​​При А=​​ матрицу системы и​​ строку выше. В​​ образом мы произвели​​ Гаусса. Для примера​

​. В это поле​x4​ за​ в исходную систему​в выражениях. Для​ которая по размеру​=218​f’ (1) = -2​ В7:Е7. Нажмем F2​ впоследствии появятся элементы​Путь к команде: «Данные»​ нажмите​4​ столбец свободных членов. ​ неё вводим формулу​ вычитание из второй​ возьмем более простую​ вписываем адрес первой​=21​0​ выражений данные ответы​ умножения таблиц в​ равна диапазону исходной​7​

Решение Системы Линейных Алгебраических Уравнений (СЛАУ) методом обратной матрицы в MS EXCEL

​ и сочетание клавиш​ результирующей матрицы (ориентируемся​ — «Работа с​Ctrl+Shift+Enter​-2​Систему ​ массива следующего вида:​ строки первой, умноженной​

​ систему уравнений из​ преобразованной матрицы. Для​Как и в первом​. После выполнения данных​

​ вместо соответствующих корней.​​ Экселе также имеется​ матрицы. Щелкаем по​x1​ = -11.​ Ctrl + Shift​ на число строк​

​n ​​=(B15:E15-B20:E20*C15-B21:E21*D15)/B15​​ на отношение первых​​ трех неизвестных:​​ этого устанавливаем курсор​ способе, составляем матрицу​ действий жмем на​ Если равенство будет​ отдельная функция, которая​ кнопке​-3​Полученное значение меньше 0.​ + Enter. Мы​ и столбцов матрицы​ «что-если»» — «Подбор​

​=MMULT(MINVERSE(B2:D4),G2:G4)​,​линейных алгебраических уравнений с ​

​Опять выделяем всю строку​​ коэффициентов двух первых​​14​ в поле, а​A​​ кнопку​​ соблюдено, то это​

​ называется​«Вставить функцию»​x2​ Поэтому функция будет​ отняли от второй​ В). Открываем диалоговое​

​ параметра».​​=МУМНОЖ(МОБР(B2:D4);G2:G4)​​X=​n​​ и применяем сочетание​​ выражений системы.​

​x1​ затем выделяем матричный​из коэффициентов уравнений​

Система линейных уравнений в Excel

​«OK»​ означает, что представленная​МУМНОЖ​, расположенную около строки​+5​ с противоположным знаком:​

​ строки первую, умноженную​	​ окно математической функции​	​Рассмотрим на примере решение​	​Урок подготовлен для Вас​	​y​	​ неизвестными можно решать матричным​	​ клавиш​
​После этого копируем полученную​	​+2​	​ диапазон. После этого​	​ и таблицу​	​.​
​ система уравнений решена​	​. Данный оператор имеет​	​ формул.​	​x3​	​ f (х) =​	​ на отношение первых​	​ МУМНОЖ. Первый диапазон​

​ квадратного уравнения х2​ командой сайта office-guru.ru​,​​ методом только тогда,​​Ctrl+Shift+Enter​

​ строку и вставляем​	​x2​	​ жмем на кнопку​	​B​	​После этого Эксель произведет​
​ верно.​	​ следующий синтаксис:​	​Выполняется запуск​	​+12​	​ -х + х3​	​ элементов второго и​	​ – обратная матрица.​	​ + 3х +​	​Источник: http://www.excel-easy.com/examples/system-of-linear-equations.html​	​B=​
​ когда определитель основной​	​.​	​ её в строчку​	​+8​	​«OK»​

​из значений, которые​​ вычисление с помощью​​Урок:​=МУМНОЖ(Массив1;Массив2)​Мастера функций​​x4​​ – 1. М​​ первого уравнения.​​ Второй – матрица​ 2 = 0.​Перевела: Ольга Гелих​12​

​ матрицы системы отличен​​Теперь смотрим на числа,​​ ниже.​x3​​. Данная функция выводит​​ стоят после знака​​ подбора параметра. Об​​Обратная матрица в Excel​​Выделяем диапазон, в нашем​​. Переходим в категорию​=213​​ = 11.​​Копируем введенную формулу на​

​ В.​
​ Порядок нахождения корня​

​Автор: Антон Андронов​​6​ от нуля (в​ которые получились в​Выделяем две первые строки​=110​ результат в одну​«равно»​ этом сообщит появившееся​Второй известный способ решения​ случае состоящий из​​«Математические»​​5​​В ячейку А3 введем​​ 8 и 9​

​Закрываем окно с аргументами​​ средствами Excel:​​Решим Систему Линейных Алгебраических​7​​ противном случае мы​​ последнем столбце последнего​​ после пропущенной строчки.​​7​​ ячейку, а не​​.​​ информационное окно. В​​ системы уравнений в​ четырех ячеек. Далее​​. В представившемся списке​​x1​

​ значение: а =​
​ строки. Так мы​

​ функции нажатием кнопки​​Введем в ячейку В2​​ Уравнений (СЛАУ) методом​4​ имеем линейно зависимые​​ блока строк, рассчитанного​​ Жмем на кнопку​

​x1​
​ массивом, поэтому для​

​Далее делаем ещё четыре​ нем следует нажать​
​ Экселе – это​
​ опять запускаем​

Решение Системы Линейных Алгебраических Уравнений (СЛАУ) методом Крамера в MS EXCEL

​+​ 1. Точность –​ избавились от коэффициентов​ ОК. Последовательно нажимаем​ формулу для нахождения​ Крамера в MS​z​ уравнения и соответственно​

​ нами ранее. Именно​«Копировать»​-3​ получения расчета не​ таблицы. Каждая из​ на кнопку​ применение метода подбора​Мастер функций​

​ три знака после​​ перед а. Сохранили​ кнопку F2 и​ значения функции. В​ EXCEL. В этой​50​ решение систем не​ эти числа (​

​, которая расположена на​x2​ нужно прибегать к​

​ них является копией​«OK»​

​ параметров. Суть данного​, нажав значок​. После того, как​-2​ запятой. Для расчета​ только первое уравнение.​ комбинацию Ctrl +​ качестве аргумента применим​ статье нет теории,​Если​

​ единственное). В нашем​4​ ленте во вкладке​+5​ нажатию комбинации клавиш​ матрицы​.​ метода заключается в​

​«Вставить функцию»​ оно отыскано, выделяем​x3​ текущего значения х​

Решение уравнений в Excel методом итераций Крамера и Гаусса

​Приведем к 0 коэффициенты​ Shift + Enter.​ ссылку на ячейку​ объяснено только как​

​А-1​ случае определитель =12.​

Решение уравнений методом подбора параметров Excel

​,​«Главная»​x3​Ctrl+Shift+Enter​A​Результат вычисления корня уравнения​ поиске от обратного.​.​

​ его и жмем​+4​ в соседнюю ячейку​ перед в в​Получены корни уравнений.​

​ В1.​ выполнить расчеты, используя​(обратное А) существует,​Вычислим обратную матрицу с​7​.​

1. ​=32​.​, только у этих​ будет находиться в​ То есть, основываясь​В категории​
2. ​ на кнопку​x4​ (В3) введем формулу:​ третьем и четвертом​Возьмем систему уравнений из​Открываем меню инструмента «Подбор​ MS EXCEL.​ мы можем умножить​ помощью формулы массива​и​Пропускаем строку после последней​5​Функция производит подсчет результата​ копий поочередно один​
3. ​ той ячейке, которую​ на известном результате,​«Математические»​«OK»​=83​ =ЕСЛИ(B3=0;A3;B3-(-B3+СТЕПЕНЬ(B3;3)-1/11)).​

​ уравнении. Копируем строки​ предыдущего примера:​ параметра». В графе​Метод Крамера применяется для​ обе части на​ МОБР().​5​ записи на листе.​x1​ и выводит его​ столбец заменен на​

Как решить систему уравнений матричным методом в Excel

​ мы производим поиск​

1. ​, запустившегося​.​6​
2. ​В ячейке С3 проконтролируем​ 6 и 7​Для их решения методом​ «Установить в ячейку»​ решения систем линейных​А-1​Для этого выделите ячейки ​) будут являться корнями​ Выделяем первую ячейку​+​ в заранее выделенную​ таблицу​
3. ​ поле​ неизвестного аргумента. Давайте​Мастера функций​Запускается окно аргументов функции​x1​ значение f (x):​ (только значения). Переносим​
4. ​ Крамера вычислим определители​ — ссылка на​ алгебраических уравнений (СЛАУ),​, чтобы получить​A18:C20​ данной системы уравнений.​ в следующей строке.​x2​ ячейку. Как видим,​B​«Изменяя значения»​ для примера используем​, выделяем наименование​МОБР​+2​
5. ​ с помощью формулы​ их ниже, в​ матриц, полученных заменой​ ячейку В2, где​ в которых число​X=A-1B​

Решение системы уравнений методом Крамера в Excel

​ Проверить это можно,​ Кликаем правой кнопкой​

​-2​ в нашем случае​. У первой таблицы​. В нашем случае,​ квадратное уравнение​«МУМНОЖ»​

​. Оно по числу​x2​ =B3-СТЕПЕНЬ(B3;3)+1.​ строки 10 и​

​ одного столбца в​ находится формула. В​ неизвестных переменных равно​

​. Чтобы решить эту​ формул введите =МОБР(A11:C13), затем​ подставив их вместо​ мыши. В открывшемся​_​x3​​ определитель равен​

​ – это первый​_{​ как видим,​}​3x^2+4x-132=0​и жмем на​ аргументов имеет всего​_​+​​Корень уравнения – 1,179.​ 11. Эти данные​

Решение систем уравнений методом Гаусса в Excel

​ матрице А на​ поле «Значение» вводим​

​ числу уравнений и​ систему линейных уравнений​
​ нажмите​ значений​ контекстном меню наводим​
​=17​-740​ столбец, у второй​

​x​Принимаем значение​ кнопку​ одно поле –​

​x3​ Введем в ячейку​ должны остаться неизменными.​ столбец-матрицу В.​ 0. Это то​ определитель основной матрицы​ в Excel, выполните​CTRL+SHIFT+ENTER​

1. ​X1​ курсор на пункт​Опять последовательно записываем коэффициенты​, то есть, не​ таблицы – второй​будет равен​x​«OK»​«Массив»​-3​ А3 значение 2.​ В ячейку В12​Для расчета определителей используем​ значение, которое нужно​ отличен от нуля. ​ следующие действия:​.​,​
2. ​«Специальная вставка»​ в таблицу​ является равным нулю,​ и т.д.​6​за равное​
3. ​.​. Тут нужно указать​x4​ Получим тот же​ вводим формулу массива.​ функцию МОПРЕД. Аргумент​ получить. В графе​Решим систему из 3-х​Используйте функцию​Решение системы уравнений получим​X2​. В запустившемся дополнительном​
4. ​A​ что нам подходит.​Теперь нам нужно высчитать​.​0​Активируется окно аргументов функции​ адрес нашей таблицы.​=21​ результат:​Прямую прогонку по методу​ – диапазон с​
5. ​ «Изменяя значение ячейки»​ уравнений.​MINVERSE​ умножением обратной матрицы​и​ списке выбираем позицию​, а свободные члены,​Аналогичным образом производим подсчет​ определители для всех​Этот результат также можно​. Высчитываем соответствующее для​МУМНОЖ​ Для этих целей​

Примеры решения уравнений методом итераций в Excel

​Заполняем матрицу числами, которые​Скачать решения уравнений в​ Гаусса сделали. В​

​ соответствующей матрицей.​ — В1. Здесь​СОВЕТ​(МОБР), чтобы вернуть​ и столбца свободных​X3​«Значения»​ расположенные после знака​ определителей для остальных​ этих таблиц. Система​

​ проверить, подставив данное​_{​ него значение​}​. В поле​_{​ устанавливаем курсор в​}​ являются коэффициентами уравнения.​_{​ Excel​}​ обратном порядке начнем​Рассчитаем также определитель матрицы​ должен отобразиться отобранный​

​: Решение СЛАУ методом​ обратную матрицу​ членов. Перемножить матрицы​в выражения.​

​.​«равно»​ трех таблиц.​

​ уравнений будет иметь​ значение в решаемое​f(x)​«Массив1»​ это поле. Затем​ Данные числа должны​Корень на заданном промежутке​

​ прогонять с последней​ А (массив –​ параметр.​ обратной матрицы приведено​А​ можно с помощью​Как видим, в Экселе​В следующую строку вводим​— в таблицу​

​На завершающем этапе производим​ решения только в​ выражение вместо значения​, применив следующую формулу:​

​заносим координаты нашей​ зажимаем левую кнопку​ располагаться последовательно по​ один.​ строки полученной матрицы.​

​ диапазон матрицы А).​После нажатия ОК отобразится​

​ в статье Решение​. Сначала выделите диапазон​

Что объясняет регрессия?

 
Прежде, чем мы приступим к рассмотрению функций MS Excel, позволяющих, решать данные задачи, хотелось бы вам на пальцах объяснить, что, в сущности, предполагает регрессионный анализ. Так вам проще будет сдавать экзамен, а самое главное, интересней изучать предмет.

Будем надеяться, вы знакомы с понятием функции из математики. Функция – это взаимосвязь двух переменных. При изменении одной переменной что-то происходит с другой. Изменяем X, меняется и Y, соответственно. Функциями описываются различные законы. Зная функцию, мы можем подставлять произвольные значения X и смотреть на то, как при этом изменится Y.

 
Это имеет большое значение, поскольку регрессия – это попытка объяснить с помощью определённой функции на первый взгляд бессистемные и хаотичные процессы. Так, например, можно выявить взаимосвязь курса доллара и безработицы в России.

 
Если данную закономерность обнаружить удастся, то по полученной нами в ходе расчетов функции, мы сможем составить прогноз, какой будет уровень безработицы при N-ом курсе доллара по отношению к рублю.

Данная взаимосвязь будет называться корреляцией. Регрессионный анализ предполагает расчет коэффициента корреляции, который объяснит тесноту связи между рассматриваемыми нами переменными (курсом доллара и числом рабочих мест).

Данный коэффициент может быть положительным и отрицательным. Его значения находятся в пределах от -1 до 1. Соответственно, мы может наблюдать высокую отрицательную или положительную корреляцию. Если она положительная, то за увеличением курса доллара последует и появление новых рабочих мест.

Если она отрицательная, значит, за увеличением курса, последует уменьшение рабочих мест.

 
Регрессия бывает нескольких видов. Она может быть линейной, параболической, степенной, экспоненциальной и т.д.

Выбор модели мы делаем в зависимости от того, какая регрессия будет соответствовать конкретно нашему случаю, какая модель будет максимально близка к нашей корреляции. Рассмотрим это на примере задачи и решим её в MS Excel.

Линейная регрессия в MS Excel

 
Для решения задач линейной регрессии вам понадобится функционал «Анализ данных». Он может быть не включен у вас поэтому его нужно активировать.

• Жмём на кнопку «Файл»;
• Выбираем пункт «Параметры»;
• Жмём по предпоследней вкладке «Надстройки» с левой стороны;

• Снизу увидим Надпись «Управление» и кнопку «Перейти». Жмём по ней;
• Ставим галочку на «Пакет анализа»;
• Жмём «ок».

Пример задачи

Функция пакетного анализа активирована. Решим следующую задачу. У нас есть выборка данных за несколько лет о числе ЧП на территории предприятия и количестве трудоустроенных работников.

Нам необходимо выявить взаимосвязь между этими двумя переменными. Есть объясняющая переменная X – это число рабочих и объясняемая переменная – Y – это число чрезвычайных происшествий.

Распределим исходные данные в два столбца.  

 

Перейдём во вкладку «данные» и выберем «Анализ данных»

Что нам это даёт? Это даёт нам возможность составить прогноз. Допустим, мы хотим нанять на предприятие 25 работников и нам нужно примерно представить, каким при этом будет количество чрезвычайных происшествий. Подставляем в нашу функцию данное значение и получаем результат Y = 0,64 * 25 – 2,84. Примерно 13 ЧП у нас будет происходить.

Посмотрим, как это работает. Взгляните на рисунок ниже. В полученную нами функцию подставлены фактические значения по вовлеченным работникам. Посмотрите, как близки значения к реальным игрекам.  

 
Вы так же можете построить поле корреляции, выделив область игреков и иксов, нажав на вкладку «вставку» и выбрав точечную диаграмму.
   

Точки идут вразброс, но в целом двигаются вверх, как будто посередине лежит прямая линия. И эту линию вы так же можете добавить, перейдя во вкладку «Макет» в MS Excel и выбрав пункт «Линия тренда»

 

Заключение

Будем надеяться, что данная статья дала вам большее понимание о том, что такое регрессионный анализ и для чего он нужен. Всё это имеет большое прикладное значение.

Источник: https://Reshatel.org/kontrolnye-raboty/ekonometrika-linejnaya-regressiya-v-ms-excel/

Множественная линейная регрессия в excel пример. Уравнение регрессии как сделать в excel

Пакет MS Excel позволяет при построении уравнения линейной регрессии большую часть работы сделать очень быстро. Важно понять, как интерпретировать полученные результаты.

Для построения модели регрессии необходимо выбрать пункт СервисАнализ данныхРегрессия (в Excel 2007 этот режим находится в блоке Данные/Анализ данных/Регрессия).

Затем полученные результаты скопировать в блок для анализа.

• Метод линейной регрессии позволяет нам описывать прямую линию, максимально соответствующую ряду упорядоченных пар (x, y). Уравнение для прямой линии, известное как линейное уравнение, представлено ниже:
• ŷ — ожидаемое значение у при заданном значении х,
• x — независимая переменная,
• a — отрезок на оси y для прямой линии,
• b — наклон прямой линии.
• На рисунке ниже это понятие представлено графически:

На рисунке выше показана линия, описанная уравнением ŷ =2+0.5х. Отрезок на оси у — это точка пересечения линией оси у; в нашем случае а = 2. Наклон линии, b, отношение подъема линии к длине линии, имеет значение 0.5.

Положительный наклон означает, что линия поднимается слева направо. Если b = 0, линия горизонтальна, а это значит, что между зависимой и независимой переменными нет никакой связи.

Иными словами, изменение значения x не влияет на значение y.

Часто путают ŷ и у. На графике показаны 6 упорядоченных пар точек и линия, в соответствии с данным уравнением

На этом рисунке показана точка, соответствующая упорядоченной паре х = 2 и у = 4. Обратите внимание, что ожидаемое значение у в соответствии с линией при х
= 2 является ŷ. Мы можем подтвердить это с помощью следу­ющего уравнения:

ŷ = 2 + 0.5х =2 +0.5(2) =3.

Значение у представляет собой фактическую точку, а значение ŷ — это ожидаемое значение у с использованием линейного уравнения при заданном значении х.

Следующий шаг — определить линейное уравнение, максимально соответствующее набору упорядоченных пар, об этом мы говорили в предыдущей статье, где определяли вид уравнения по .

Использование Excel для определения линейной регрессии

Для того, чтобы воспользоваться инструментом регрессионного анализа встроенного в Excel, необходимо активировать надстройку Пакет анализа
.

Найти ее можно, перейдя по вкладке Файл –> Параметры
(2007+), в появившемся диалоговом окне Параметры
Excel
переходим во вкладку Надстройки.

В поле Управление
выбираем Надстройки
Excel
и щелкаем Перейти.
В появившемся окне ставим галочку напротив Пакет анализа,
жмем ОК.

Во вкладке Данные
в группе Анализ
появится новая кнопка Анализ данных.

Чтобы продемонстрировать работу надстройки, воспользуемся данными , где парень и девушка делят столик в ванной. Введите данные нашего примера с ванной в столбцы А и В чистого листа.

Перейдите во вкладку Данные,
в группе Анализ
щелкните Анализ данных.
В появившемся окне Анализ данных
выберите Регрессия
, как показано на рисунке, и щелкните ОК.

Установите необходимыe параметры регрессии в окне Рег­рессия
, как показано на рисунке:

Щелкните ОК.
На рисунке ниже показаны полученные результаты:

Эти результаты соответствуют тем, которые мы получили путем самостоя­тельных вычислений в .

Линия регрессии является графическим отражением взаимосвязи между явлениями. Очень наглядно можно построить линию регрессии в программе Excel.

Для этого необходимо:

1.Открыть программу Excel

2.Создать столбцы с данными. В нашем примере мы будем строить линию регрессии, или взаимосвязи, между агрессивностью и неуверенностью в себе у детей-первоклассников. В эксперименте участвовали 30 детей, данные представлены в таблице эксель:

1. 1 столбик — № испытуемого
2. 2 столбик — агрессивность
   в баллах
3. 3 столбик — неуверенность в себе
   в баллах

3.Затем необходимо выделить оба столбика (без названия столбика), нажать вкладку вставка

,
выбрать точечная

, а из предложенных макетов выбрать самый первый точечная с маркерами

.

4.Итак у нас получилась заготовка для линии регрессии — так называемая — диаграмма рассеяния
. Для перехода к линии регрессии нужно щёлкнуть на получившийся рисунок, нажать вкладку конструктор,

найти на панели макеты диаграмм

и выбрать Ма
кет9

, на нем ещё написано f(x)

5.Итак, у нас получилась линия регрессии. На графике также указано её уравнение и квадрат коэффициента корреляции

6.Осталось добавить название графика, название осей. Также по желанию можно убрать легенду, уменьшить количество горизонтальных линий сетки (вкладка макет

, затем сетка

). Основные изменения и настройки производятся во вкладке Макет

Линия регрессии построена в MS Excel. Теперь её можно добавить в текст работы.

Регрессионный анализ в Microsoft Excel – наиболее полное руководств по использованию MS Excel для решения задач регрессионного анализа в области бизнес-аналитики.

Конрад Карлберг доступно объясняет теоретические вопросы, знание которых поможет вам избежать многих ошибок как при самостоятельном проведении регрессионного анализа, так и при оценке результатов анализа, выполненного другими людьми.

Весь материал, от простых корреляций и t-тестов до множественного ковариационного анализа, основан на реальных примерах и сопровождается подробным описанием соответствующих пошаговых процедур.

В книге обсуждаются особенности и противоречия, связанные с функциями Excel для работы с регрессией, рассматриваются последствия использования каждой их опции и каждого аргумента и объясняется, как надежно применять регрессионные методы в самых разных областях, от медицинских исследований до финансового анализа.

Конрад Карлберг. Регрессионный анализ в Microsoft Excel. – М.: Диалектика, 2017. – 400 с.

Скачать заметку в формате или , примеры в формате

Глава 1. Оценка изменчивости данных

В распоряжении статистиков имеется множество показателей вариации (изменчивости). Один из них – сумма квадратов отклонений индивидуальных значений от среднего. В Excel для него используется функция КВАДРОТКЛ().

Но чаще используется дисперсия. Дисперсия — это среднее квадратов отклонений.

Дисперсия нечувствительна к количеству значений в исследуемом наборе данных (в то время как сумма квадратов отклонений растет с числом измерений).

Программа Excel предлагает две функции, возвращающие дисперсию: ДИСП.Г() и ДИСП.В():

• Используйте функцию ДИСП.Г(), если подлежащие обработке значения образуют генеральную совокупность. Т.е., значения, содержащиеся в диапазоне, являются единственными значениями, которые вас интересуют.
• Используйте функцию ДИСП.В(), если подлежащие обработке значения образуют выборку из совокупности большего объема. Предполагается, что имеются дополнительные значения, дисперсию которых вы также можете оценить.

Если такая величина, как среднее значение или коэффициент корреляции, рассчитывается на основе генеральной совокупности, то она называется параметром. Аналогичная величина, рассчитываемая на основе выборки, называется статистикой.

Отсчитывая отклонения от среднего значения
в данном наборе, вы получите сумму квадратов отклонений меньшей величины, чем если бы отсчитывали их от любого другого значения. Аналогичное утверждение справедливо и для дисперсии.

Чем больше объем выборки, тем точнее рассчитанное значение статистики. Но не существует ни одной выборки с объемом меньше объема генеральной совокупности, относительно которой вы могли бы быть уверены в том, что значение статистики совпадает со значением параметра.

Это значение меньше любого другого, которое можно получить, рассчитывая отклонение каждого из 100 значений роста относительно любого значения, отличного от среднего по выборке, в там числе и относительно истинного среднего по генеральной совокупности.

Поэтому вычисленная дисперсия будет отличаться, причем в меньшую сторону, от дисперсии, которую вы получили бы, если бы каким-то образом узнали и использовали не выборочное среднее, а параметр генеральной совокупности.

Средняя сумма квадратов, определенная для выборки, дает нижнюю оценку дисперсии генеральной совокупности. Вычисленную таким способом дисперсию называют смещенной
оценкой. Оказывается, чтобы исключить смещение и получить несмещенную оценку, достаточно разделить сумму квадратов отклонений не на n
, где n
— размер выборки, а на n – 1
.

Величина n – 1
называется количеством (числом) степеней свободы. Существуют разные способы расчета этой величины, хотя все они включают либо вычитание некоторого числа из размера выборки, либо подсчет количества категорий, в которые попадают наблюдения.

Суть различия между функциями ДИСП.Г() и ДИСП.В() состоит в следующем:

• В функции ДИСП.Г() сумма квадратов делится на количество наблюдений и, следовательно, представляет смещенную оценку дисперсии, истинное среднее.
• В функции ДИСП.В() сумма квадратов делится на количество наблюдений минус 1, т.е. на количество степеней свободы, что дает более точную, несмещенную оценку дисперсии генеральной совокупности, из которой была извлечена данная выборка.

Стандартное отклонение (англ. standard deviation
, SD) – есть квадратный корень из дисперсии:

Возведение отклонений в квадрат переводит шкалу измерений в другую метрику, являющуюся квадратом исходной: метры — в квадратные метры, доллары — в квадратные доллары и т.д. Стандартное отклонение — это корень квадратный из дисперсии, и поэтому оно возвращает нас к исходным единицам измерения. Что удобнее.

Часто приходится рассчитывать стандартное отклонение после того, как данных были подвергнуты некоторым манипуляциям.

Существует несколько разновидностей стандартных ошибок, в том числе стандартная ошибка измерения, стандартная ошибка пропорции, стандартная ошибка среднего.

Предположим, вы собрали данные о росте 25 случайно выбранных взрослых мужчин в каждом из 50 штатов. Далее вы вычисляете средний рост взрослых мужчин в каждом штате. Полученные 50 средних значений в свою очередь можно считать наблюдениями.

Исходя из этого, вы могли бы рассчитать их стандартное отклонение, которое и является стандартной ошибкой среднего
. Рис. 1. позволяет сравнить распределение 1250 исходных индивидуальных значений (данные о росте 25 мужчин по каждому из 50 штатов) с распределением средних значений 50 штатов.

Формула для оценки стандартной ошибки среднего (т.е. стандартного отклонения средних значений, а не индивидуальных наблюдений):

• где – стандартная ошибка среднего; s
  – стандартное отклонение исходных наблюдений; n
  – количество наблюдений в выборке.

Рис. 1. Вариация средних значений от штата к штату значительно меньше вариации индивидуальных результатов наблюдений

В статистике существует соглашение относительно использования греческих и латинских букв для обозначения статистических величин. Греческими буквами принято обозначать параметры генеральной совокупности, латинскими — выборочные статистики.

Следовательно, если речь идет о стандартном отклонении генеральной совокупности, мы записываем его как σ; если же рассматривается стандартное отклонение выборки, то используем обозначение s. Что касается символов для обозначения средних, то они согласуются между собой не столь удачно.

Среднее по генеральной совокупности обозначается греческой буквой μ. Однако для представления выборочного среднего традиционно используется символ X̅.

z-оценка
выражает положение наблюдения в распределении в единицах стандартного отклонения. Например, z = 1,5 означает, что наблюдение отстоит от среднего на 1,5 стандартного отклонения в сторону больших значений. Термин z-оценка

Источник: https://erfa.ru/mnozhestvennaya-lineinaya-regressiya-v-excel-primer-uravnenie-regressii-kak-sdelat.html

Регрессия в Excel: уравнение, примеры. Линейная регрессия

Рeгрeссиoнный aнaлиз — этo стaтистичeский мeтoд исслeдoвaния, пoзвoляющий пoкaзaть зaвисимoсть тoгo или инoгo пaрaмeтрa oт oднoй либo нeскoльких нeзaвисимых пeрeмeнных.

В дoкoмпьютeрную эру eгo примeнeниe былo дoстaтoчнo зaтруднитeльнo, oсoбeннo eсли рeчь шлa o

Рeгрeссиoнный aнaлиз — этo стaтистичeский мeтoд исслeдoвaния, пoзвoляющий пoкaзaть зaвисимoсть тoгo или инoгo пaрaмeтрa oт oднoй либo нeскoльких нeзaвисимых пeрeмeнных.

В дoкoмпьютeрную эру eгo примeнeниe былo дoстaтoчнo зaтруднитeльнo, oсoбeннo eсли рeчь шлa o бoльших oбъeмaх дaнных. Сeгoдня, узнaв кaк пoстрoить рeгрeссию в Excel, мoжнo рeшaть слoжныe стaтистичeскиe зaдaчи буквaльнo зa пaру минут.

Нижe прeдстaвлeны кoнкрeтныe примeры из oблaсти экoнoмики.

Клaссичeский рaсчeт:

{source}

{/source}

Виды рeгрeссии

Сaмo этo пoнятиe былo ввeдeнo в мaтeмaтику Фрэнсисoм Гaльтoнoм в 1886 гoду. Рeгрeссия бывaeт:

• линeйнoй;
• пaрaбoличeскoй;
• стeпeннoй;
• экспoнeнциaльнoй;
• гипeрбoличeскoй;
• пoкaзaтeльнoй;
• лoгaрифмичeскoй.

Примeр 1

Рaссмoтрим зaдaчу oпрeдeлeния зaвисимoсти кoличeствa увoлившихся члeнoв кoллeктивa oт срeднeй зaрплaты нa 6 прoмышлeнных прeдприятиях.

Зaдaчa. Нa шeсти прeдприятиях прoaнaлизирoвaли срeднeмeсячную зaрaбoтную плaту и кoличeствo сoтрудникoв, кoтoрыe увoлились пo сoбствeннoму жeлaнию. В тaбличнoй фoрмe имeeм:

• A
• B
• C
• 1
• Х
• Кoличeствo увoлившихся
• Зaрплaтa
• 2
• y
• 30000 рублeй
• 3
• 1
• 60
• 35000 рублeй
• 4
• 2
• 35
• 40000 рублeй
• 5
• 3
• 20
• 45000 рублeй
• 6
• 4
• 20
• 50000 рублeй
• 7
• 5
• 15
• 55000 рублeй
• 8
• 6
• 15
• 60000 рублeй
• Для зaдaчи oпрeдeлeния зaвисимoсти кoличeствa увoлившихся рaбoтникoв oт срeднeй зaрплaты нa 6 прeдприятиях мoдeль рeгрeссии имeeт вид урaвнeния Y = a0 + a1x1 +…+akxk, гдe хi — влияющиe пeрeмeнныe, ai — кoэффициeнты рeгрeссии, a k — числo фaктoрoв.
• Для дaннoй зaдaчи Y — этo пoкaзaтeль увoлившихся сoтрудникoв, a влияющий фaктoр — зaрплaтa, кoтoрую oбoзнaчaeм X.

Испoльзoвaниe вoзмoжнoстeй тaбличнoгo прoцeссoрa «Эксeль»

aнaлизу рeгрeссии в Excel дoлжнo прeдшeствoвaть примeнeниe к имeющимся тaбличным дaнным встрoeнных функций. oднaкo для этих цeлeй лучшe вoспoльзoвaться oчeнь пoлeзнoй нaдстрoйкoй «Пaкeт aнaлизa». Для eгo aктивaции нужнo:

• с вклaдки «Фaйл» пeрeйти в рaздeл «Пaрaмeтры»;
• в oткрывшeмся oкнe выбрaть стрoку «Нaдстрoйки»;
• щeлкнуть пo кнoпкe «Пeрeйти», рaспoлoжeннoй внизу, спрaвa oт стрoки «Упрaвлeниe»;
• пoстaвить гaлoчку рядoм с нaзвaниeм «Пaкeт aнaлизa» и пoдтвeрдить свoи дeйствия, нaжaв «oк».

eсли всe сдeлaнo прaвильнo, в прaвoй чaсти вклaдки «Дaнныe», рaспoлoжeннoм нaд рaбoчим листoм «Эксeль», пoявится нужнaя кнoпкa.

Линeйнaя рeгрeссия в Excel

Тeпeрь, кoгдa пoд рукoй eсть всe нeoбхoдимыe виртуaльныe инструмeнты для oсущeствлeния экoнoмeтричeских рaсчeтoв, мoжeм приступить к рeшeнию нaшeй зaдaчи. Для этoгo:

• щeлкaeм пo кнoпкe «aнaлиз дaнных»;
• в oткрывшeмся oкнe нaжимaeм нa кнoпку «Рeгрeссия»;
• в пoявившуюся вклaдку ввoдим диaпaзoн знaчeний для Y (кoличeствo увoлившихся рaбoтникoв) и для X (их зaрплaты);
• пoдтвeрждaeм свoи дeйствия нaжaтиeм кнoпки «Ok».

В рeзультaтe прoгрaммa aвтoмaтичeски зaпoлнит нoвый лист тaбличнoгo прoцeссoрa дaнными aнaлизa рeгрeссии. oбрaтитe внимaниe! В Excel eсть вoзмoжнoсть сaмoстoятeльнo зaдaть мeстo, кoтoрoe вы прeдпoчитaeтe для этoй цeли. Нaпримeр, этo мoжeт быть тoт жe лист, гдe нaхoдятся знaчeния Y и X, или дaжe нoвaя книгa, спeциaльнo прeднaзнaчeннaя для хрaнeния пoдoбных дaнных.

aнaлиз рeзультaтoв рeгрeссии для R-квaдрaтa

В Excel дaнныe пoлучeнныe в хoдe oбрaбoтки дaнных рaссмaтривaeмoгo примeрa имeют вид:

Прeждe всeгo, слeдуeт oбрaтить внимaниe нa знaчeниe R-квaдрaтa. oн прeдстaвляeт сoбoй кoэффициeнт дeтeрминaции. В дaннoм примeрe R-квaдрaт = 0,755 (75,5%), т. e. рaсчeтныe пaрaмeтры мoдeли oбъясняют зaвисимoсть мeжду рaссмaтривaeмыми пaрaмeтрaми нa 75,5 %.

Чeм вышe знaчeниe кoэффициeнтa дeтeрминaции, тeм выбрaннaя мoдeль считaeтся бoлee примeнимoй для кoнкрeтнoй зaдaчи. Считaeтся, чтo oнa кoррeктнo oписывaeт рeaльную ситуaцию при знaчeнии R-квaдрaтa вышe 0,8.

eсли R-квaдрaтa tкр, тo гипoтeзa o нeзнaчимoсти свoбoднoгo члeнa линeйнoгo урaвнeния oтвeргaeтся.

В рaссмaтривaeмoй зaдaчe для свoбoднoгo члeнa пoсрeдствoм инструмeнтoв «Эксeль» былo пoлучeнo, чтo t=169,20903, a p=2,89e-12, т. e.

имeeм нулeвую вeрoятнoсть тoгo, чтo будeт oтвeргнутa вeрнaя гипoтeзa o нeзнaчимoсти свoбoднoгo члeнa. Для кoэффициeнтa при нeизвeстнoй t=5,79405, a p=0,001158.

Иными слoвaми вeрoятнoсть тoгo, чтo будeт oтвeргнутa вeрнaя гипoтeзa o нeзнaчимoсти кoэффициeнтa при нeизвeстнoй, рaвнa 0,12%.

Тaким oбрaзoм, мoжнo утвeрждaть, чтo пoлучeннoe урaвнeниe линeйнoй рeгрeссии aдeквaтнo.

Зaдaчa o цeлeсooбрaзнoсти пoкупки пaкeтa aкций

Мнoжeствeннaя рeгрeссия в Excel выпoлняeтся с испoльзoвaниeм всe тoгo жe инструмeнтa «aнaлиз дaнных». Рaссмoтрим кoнкрeтную приклaдную зaдaчу.

Рукoвoдствo кoмпaния «NNN» дoлжнo принять рeшeниe o цeлeсooбрaзнoсти пoкупки 20 % пaкeтa aкций ao «MMM». Стoимoсть пaкeтa (СП) сoстaвляeт 70 млн aмeрикaнских дoллaрoв. Спeциaлистaми «NNN» сoбрaны дaнныe oб aнaлoгичных сдeлкaх. Былo принятo рeшeниe oцeнивaть стoимoсть пaкeтa aкций пo тaким пaрaмeтрaм, вырaжeнным в миллиoнaх aмeрикaнских дoллaрoв, кaк:

• крeдитoрскaя зaдoлжeннoсть (VK);
• oбъeм гoдoвoгo oбoрoтa (VO);
• дeбитoрскaя зaдoлжeннoсть (VD);
• стoимoсть oснoвных фoндoв (СoФ).

Крoмe тoгo, испoльзуeтся пaрaмeтр зaдoлжeннoсть прeдприятия пo зaрплaтe (V3 П) в тысячaх aмeрикaнских дoллaрoв.

Рeшeниe срeдствaми тaбличнoгo прoцeссoрa Excel

Прeждe всeгo, нeoбхoдимo сoстaвить тaблицу исхoдных дaнных. oнa имeeт слeдующий вид:

Дaлee:

• вызывaют oкнo «aнaлиз дaнных»;
• выбирaют рaздeл «Рeгрeссия»;
• в oкoшкo «Вхoднoй интeрвaл Y» ввoдят диaпaзoн знaчeний зaвисимых пeрeмeнных из стoлбцa G;
• щeлкaют пo икoнкe с крaснoй стрeлкoй спрaвa oт oкнa «Вхoднoй интeрвaл X» и выдeляют нa листe диaпaзoн всeх знaчeний из стoлбцoв B,C, D, F.

oтмeчaют пункт «Нoвый рaбoчий лист» и нaжимaют «Ok».

Пoлучaют aнaлиз рeгрeссии для дaннoй зaдaчи.

Изучeниe рeзультaтoв и вывoды

1. «Сoбирaeм» из oкруглeнных дaнных, прeдстaвлeнных вышe нa листe тaбличнoгo прoцeссoрa Excel, урaвнeниe рeгрeссии:
2. СП = 0,103*СoФ + 0,541*VO – 0,031*VK +0,405*VD +0,691*VZP – 265,844.
3. В бoлee привычнoм мaтeмaтичeскoм видe eгo мoжнo зaписaть, кaк:
4. y = 0,103*x1 + 0,541*x2 – 0,031*x3 +0,405*x4 +0,691*x5 – 265,844
5. Дaнныe для ao «MMM» прeдстaвлeны в тaблицe:
6. СoФ, USD
7. VO, USD
8. VK, USD
9. VD, USD
10. VZP, USD
11. СП, USD
12. 102,5
13. 535,5
14. 45,2
15. 41,5
16. 21,55
17. 64,72

Пoдстaвив их в урaвнeниe рeгрeссии, пoлучaют цифру в 64,72 млн aмeрикaнских дoллaрoв. Этo знaчит, чтo aкции ao «MMM» нe стoит приoбрeтaть, тaк кaк их стoимoсть в 70 млн aмeрикaнских дoллaрoв дoстaтoчнo зaвышeнa.

Кaк видим, испoльзoвaниe тaбличнoгo прoцeссoрa «Эксeль» и урaвнeния рeгрeссии пoзвoлилo принять oбoснoвaннoe рeшeниe oтнoситeльнo цeлeсooбрaзнoсти впoлнe кoнкрeтнoй сдeлки.

Тeпeрь вы знaeтe, чтo тaкoe рeгрeссия. Примeры в Excel, рaссмoтрeнныe вышe, пoмoгут вaм в рeшeниe прaктичeских зaдaч из oблaсти экoнoмeтрики.

Источник: https://xroom.su/regressiia-v-excel-yravnenie-primery-lineinaia-regressiia/

Регрессия в Excel: уравнение, примеры. Линейная регрессия

Регрессионный анализ — это статистический метод исследования, позволяющий показать зависимость того или иного параметра от одной либо нескольких независимых переменных.

В докомпьютерную эру его применение было достаточно затруднительно, особенно если речь шла о больших объемах данных. Сегодня, узнав как построить регрессию в Excel, можно решать сложные статистические задачи буквально за пару минут.

Ниже представлены конкретные примеры из области экономики.

Рассмотрим задачу определения зависимости количества уволившихся членов коллектива от средней зарплаты на 6 промышленных предприятиях.

• B
• C
• 1
• Х
• Количество уволившихся
• Зарплата
• 2
• y
• 30000 рублей
• 3
• 1
• 60
• 35000 рублей
• 4
• 2
• 35
• 40000 рублей
• 5
• 3
• 20
• 45000 рублей
• 6
• 4
• 20
• 50000 рублей
• 7
• 5
• 15
• 55000 рублей
• 8
• 6
• 15
• 60000 рублей
• Для задачи определения зависимости количества уволившихся работников от средней зарплаты на 6 предприятиях модель регрессии имеет вид уравнения Y = а0 + а1×1 +…+аkxk, где хi — влияющие переменные, ai — коэффициенты регрессии, a k — число факторов.
• Для данной задачи Y — это показатель уволившихся сотрудников, а влияющий фактор — зарплата, которую обозначаем X.

Использование возможностей табличного процессора «Эксель»

Анализу регрессии в Excel должно предшествовать применение к имеющимся табличным данным встроенных функций. Однако для этих целей лучше воспользоваться очень полезной надстройкой «Пакет анализа». Для его активации нужно:

• с вкладки «Файл» перейти в раздел «Параметры»;
• в открывшемся окне выбрать строку «Надстройки»;
• щелкнуть по кнопке «Перейти», расположенной внизу, справа от строки «Управление»;
• поставить галочку рядом с названием «Пакет анализа» и подтвердить свои действия, нажав «Ок».

Если все сделано правильно, в правой части вкладки «Данные», расположенном над рабочим листом «Эксель», появится нужная кнопка.

Линейная регрессия в Excel

Теперь, когда под рукой есть все необходимые виртуальные инструменты для осуществления эконометрических расчетов, можем приступить к решению нашей задачи. Для этого:

• щелкаем по кнопке «Анализ данных»;
• в открывшемся окне нажимаем на кнопку «Регрессия»;
• в появившуюся вкладку вводим диапазон значений для Y (количество уволившихся работников) и для X (их зарплаты);
• подтверждаем свои действия нажатием кнопки «Ok».

В результате программа автоматически заполнит новый лист табличного процессора данными анализа регрессии. Обратите внимание! В Excel есть возможность самостоятельно задать место, которое вы предпочитаете для этой цели. Например, это может быть тот же лист, где находятся значения Y и X, или даже новая книга, специально предназначенная для хранения подобных данных.

Анализ результатов регрессии для R-квадрата

В Excel данные полученные в ходе обработки данных рассматриваемого примера имеют вид:

Прежде всего, следует обратить внимание на значение R-квадрата. Он представляет собой коэффициент детерминации. В данном примере R-квадрат = 0,755 (75,5%), т. е. расчетные параметры модели объясняют зависимость между рассматриваемыми параметрами на 75,5 %.

Чем выше значение коэффициента детерминации, тем выбранная модель считается более применимой для конкретной задачи. Считается, что она корректно описывает реальную ситуацию при значении R-квадрата выше 0,8.

Если R-квадрата tкр, то гипотеза о незначимости свободного члена линейного уравнения отвергается.

В рассматриваемой задаче для свободного члена посредством инструментов «Эксель» было получено, что t=169,20903, а p=2,89Е-12, т. е.

имеем нулевую вероятность того, что будет отвергнута верная гипотеза о незначимости свободного члена. Для коэффициента при неизвестной t=5,79405, а p=0,001158.

Иными словами вероятность того, что будет отвергнута верная гипотеза о незначимости коэффициента при неизвестной, равна 0,12%.

Таким образом, можно утверждать, что полученное уравнение линейной регрессии адекватно.

Задача о целесообразности покупки пакета акций

Множественная регрессия в Excel выполняется с использованием все того же инструмента «Анализ данных». Рассмотрим конкретную прикладную задачу.

Руководство компания «NNN» должно принять решение о целесообразности покупки 20 % пакета акций АО «MMM». Стоимость пакета (СП) составляет 70 млн американских долларов. Специалистами «NNN» собраны данные об аналогичных сделках. Было принято решение оценивать стоимость пакета акций по таким параметрам, выраженным в миллионах американских долларов, как:

• кредиторская задолженность (VK);
• объем годового оборота (VO);
• дебиторская задолженность (VD);
• стоимость основных фондов (СОФ).

Кроме того, используется параметр задолженность предприятия по зарплате (V3 П) в тысячах американских долларов.

Решение средствами табличного процессора Excel

Прежде всего, необходимо составить таблицу исходных данных. Она имеет следующий вид:

Далее:

• вызывают окно «Анализ данных»;
• выбирают раздел «Регрессия»;
• в окошко «Входной интервал Y» вводят диапазон значений зависимых переменных из столбца G;
• щелкают по иконке с красной стрелкой справа от окна «Входной интервал X» и выделяют на листе диапазон всех значений из столбцов B,C, D, F.

Отмечают пункт «Новый рабочий лист» и нажимают «Ok».

Получают анализ регрессии для данной задачи.

Изучение результатов и выводы

• «Собираем» из округленных данных, представленных выше на листе табличного процессора Excel, уравнение регрессии:
• СП = 0,103*СОФ + 0,541*VO – 0,031*VK +0,40 VD +0,691*VZP – 265,844.
• В более привычном математическом виде его можно записать, как:
• y = 0,103*x1 + 0,541*x2 – 0,031*x3 +0,40 x4 +0,691*x5 – 265,844
• Данные для АО «MMM» представлены в таблице:

СОФ, USD	VO, USD	VK, USD	VD, USD	VZP, USD	СП, USD
102,5	535,5	45,2	41,5	21,55	64,72

Подставив их в уравнение регрессии, получают цифру в 64,72 млн американских долларов. Это значит, что акции АО «MMM» не стоит приобретать, так как их стоимость в 70 млн американских долларов достаточно завышена.

Как видим, использование табличного процессора «Эксель» и уравнения регрессии позволило принять обоснованное решение относительно целесообразности вполне конкретной сделки.

Теперь вы знаете, что такое регрессия. Примеры в Excel, рассмотренные выше, помогут вам в решение практических задач из области эконометрики.

Источник: https://autogear.ru/article/322/644/regressiya-v-excel-uravnenie-primeryi-lineynaya-regressiya/

Построение регрессии в excel. Уравнение регрессии как сделать в excel

Регрессионный анализ в Microsoft Excel – наиболее полное руководств по использованию MS Excel для решения задач регрессионного анализа в области бизнес-аналитики.

Конрад Карлберг доступно объясняет теоретические вопросы, знание которых поможет вам избежать многих ошибок как при самостоятельном проведении регрессионного анализа, так и при оценке результатов анализа, выполненного другими людьми.

Весь материал, от простых корреляций и t-тестов до множественного ковариационного анализа, основан на реальных примерах и сопровождается подробным описанием соответствующих пошаговых процедур.

В книге обсуждаются особенности и противоречия, связанные с функциями Excel для работы с регрессией, рассматриваются последствия использования каждой их опции и каждого аргумента и объясняется, как надежно применять регрессионные методы в самых разных областях, от медицинских исследований до финансового анализа.

Конрад Карлберг. Регрессионный анализ в Microsoft Excel. – М.: Диалектика, 2017. – 400 с.

Скачать заметку в формате или , примеры в формате

Глава 1. Оценка изменчивости данных

В распоряжении статистиков имеется множество показателей вариации (изменчивости). Один из них – сумма квадратов отклонений индивидуальных значений от среднего. В Excel для него используется функция КВАДРОТКЛ().

Но чаще используется дисперсия. Дисперсия — это среднее квадратов отклонений.

Дисперсия нечувствительна к количеству значений в исследуемом наборе данных (в то время как сумма квадратов отклонений растет с числом измерений).

Программа Excel предлагает две функции, возвращающие дисперсию: ДИСП.Г() и ДИСП.В():

• Используйте функцию ДИСП.Г(), если подлежащие обработке значения образуют генеральную совокупность. Т.е., значения, содержащиеся в диапазоне, являются единственными значениями, которые вас интересуют.
• Используйте функцию ДИСП.В(), если подлежащие обработке значения образуют выборку из совокупности большего объема. Предполагается, что имеются дополнительные значения, дисперсию которых вы также можете оценить.

Если такая величина, как среднее значение или коэффициент корреляции, рассчитывается на основе генеральной совокупности, то она называется параметром. Аналогичная величина, рассчитываемая на основе выборки, называется статистикой.

Отсчитывая отклонения от среднего значения
в данном наборе, вы получите сумму квадратов отклонений меньшей величины, чем если бы отсчитывали их от любого другого значения. Аналогичное утверждение справедливо и для дисперсии.

Чем больше объем выборки, тем точнее рассчитанное значение статистики. Но не существует ни одной выборки с объемом меньше объема генеральной совокупности, относительно которой вы могли бы быть уверены в том, что значение статистики совпадает со значением параметра.

Это значение меньше любого другого, которое можно получить, рассчитывая отклонение каждого из 100 значений роста относительно любого значения, отличного от среднего по выборке, в там числе и относительно истинного среднего по генеральной совокупности.

Поэтому вычисленная дисперсия будет отличаться, причем в меньшую сторону, от дисперсии, которую вы получили бы, если бы каким-то образом узнали и использовали не выборочное среднее, а параметр генеральной совокупности.

Средняя сумма квадратов, определенная для выборки, дает нижнюю оценку дисперсии генеральной совокупности. Вычисленную таким способом дисперсию называют смещенной
оценкой. Оказывается, чтобы исключить смещение и получить несмещенную оценку, достаточно разделить сумму квадратов отклонений не на n
, где n
— размер выборки, а на n – 1
.

Величина n – 1
называется количеством (числом) степеней свободы. Существуют разные способы расчета этой величины, хотя все они включают либо вычитание некоторого числа из размера выборки, либо подсчет количества категорий, в которые попадают наблюдения.

Суть различия между функциями ДИСП.Г() и ДИСП.В() состоит в следующем:

• В функции ДИСП.Г() сумма квадратов делится на количество наблюдений и, следовательно, представляет смещенную оценку дисперсии, истинное среднее.
• В функции ДИСП.В() сумма квадратов делится на количество наблюдений минус 1, т.е. на количество степеней свободы, что дает более точную, несмещенную оценку дисперсии генеральной совокупности, из которой была извлечена данная выборка.

Стандартное отклонение (англ. standard deviation
, SD) – есть квадратный корень из дисперсии:

Возведение отклонений в квадрат переводит шкалу измерений в другую метрику, являющуюся квадратом исходной: метры — в квадратные метры, доллары — в квадратные доллары и т.д. Стандартное отклонение — это корень квадратный из дисперсии, и поэтому оно возвращает нас к исходным единицам измерения. Что удобнее.

Часто приходится рассчитывать стандартное отклонение после того, как данных были подвергнуты некоторым манипуляциям.

Существует несколько разновидностей стандартных ошибок, в том числе стандартная ошибка измерения, стандартная ошибка пропорции, стандартная ошибка среднего.

Предположим, вы собрали данные о росте 25 случайно выбранных взрослых мужчин в каждом из 50 штатов. Далее вы вычисляете средний рост взрослых мужчин в каждом штате. Полученные 50 средних значений в свою очередь можно считать наблюдениями.

Исходя из этого, вы могли бы рассчитать их стандартное отклонение, которое и является стандартной ошибкой среднего
. Рис. 1. позволяет сравнить распределение 1250 исходных индивидуальных значений (данные о росте 25 мужчин по каждому из 50 штатов) с распределением средних значений 50 штатов.

Формула для оценки стандартной ошибки среднего (т.е. стандартного отклонения средних значений, а не индивидуальных наблюдений):

где – стандартная ошибка среднего; s
– стандартное отклонение исходных наблюдений; n
– количество наблюдений в выборке.

Рис. 1. Вариация средних значений от штата к штату значительно меньше вариации индивидуальных результатов наблюдений

В статистике существует соглашение относительно использования греческих и латинских букв для обозначения статистических величин. Греческими буквами принято обозначать параметры генеральной совокупности, латинскими — выборочные статистики.

Следовательно, если речь идет о стандартном отклонении генеральной совокупности, мы записываем его как σ; если же рассматривается стандартное отклонение выборки, то используем обозначение s. Что касается символов для обозначения средних, то они согласуются между собой не столь удачно.

Среднее по генеральной совокупности обозначается греческой буквой μ. Однако для представления выборочного среднего традиционно используется символ X̅.

z-оценка
выражает положение наблюдения в распределении в единицах стандартного отклонения. Например, z = 1,5 означает, что наблюдение отстоит от среднего на 1,5 стандартного отклонения в сторону больших значений. Термин z-оценка

Источник: https://nc1.ru/vitamins-and-dietary-supplements/postroenie-regressii-v-excel-uravnenie-regressii-kak-sdelat-v-excel/