Excel ကိုအတွက် Regression: ညီမျှခြင်းဥပမာ။ linear ဆုတ်ယုတ်

Regression ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ - တဦးတည်းသို့မဟုတ်ထိုထက်ပိုလွတ်လပ်သော variable တွေကိုတစ် parameter သည်များ၏မှီခိုပြသနေတဲ့စာရင်းအင်းလေ့လာမှုနည်းလမ်း။ pre-ကွန်ပျူတာခေတ်မှာတော့ယင်း၏အသုံးပြုမှုကြောင့်အချက်အလက်များ၏ကြီးမားသော volumes ကိုဆီသို့ရောက် လာ. , အထူးသဖြင့်အခါ, အစားခက်ခဲခဲ့သည်။ ယနေ့ Excel ကိုတစ်ဦးဆုတ်ယုတ်တည်ဆောက်ဖို့ဘယ်လိုလေ့လာသင်ယူ, သင်ရုံမိနစ်အနည်းငယ်အတွင်းရှုပ်ထွေးစာရင်းအင်းပြဿနာများကိုဖြေရှင်းနိုင်နိုင်ပါတယ်။ အောက်တွင်ဘောဂဗေဒ၏တိကျသောဥပမာဖြစ်ကြသည်။

ဆုတ်ယုတ်အမျိုးအစားများ

ဤအယူအဆ mathematics မှစတင်မိတ်ဆက်ခဲ့ပါတယ် Francis က Galton နေဖြင့် 1886 ခုနှစ်။ Regression ဖြစ်ပါသည်:

• linear;
• parabolic;
• ပါဝါ;
• အဆ;
• ခြဲ့ကားပွော;
• အဆ;
• လော်ဂရစ်သမ်။

ဥပမာ 1

6 စက်မှုလုပ်ငန်းတွေအတွက်ပျမ်းမျှလုပ်ခ၏ဝန်ထမ်း၏အဖွဲ့ဝင်များနှုတ်ထွက်၏နံပါတ်၏မှီခိုအဆုံးအဖြတ်များ၏ပြဿနာကိုစဉ်းစားပါ။

Task ကို။ ခြောက်လကုမ္ပဏီများသည်ပျမ်းမျှလစဉ်လစာနှင့်ဆန္ဒအလျောက်နုတ်ထွက်တဲ့သူန်ထမ်းများ၏အရေအတွက်ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါပြီ။ tabular form မှာကျနော်တို့ရှိသည်:

	တစ်ဦးက	B က	ကို C
1	X ကို	နှုတ်ထွက်အရေအတွက်	လခ
2		y က	30000 ရူဘယ်
3	1	60	35000 ရူဘယ်
4	2	35	40000 ရူဘယ်
5	3	20	45000 ရူဘယ်
6	4	20	50000 ရူဘယ်
7	5	15	55000 ရူဘယ်
8	6	15	60000 ရူဘယ်

ပမာဏ၏မှီခိုအဆုံးအဖြတ်များ၏ပြဿနာ 6 စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများဆုတ်ယုတ်မော်ဒယ်ပျမ်းမျှလစာကနေအလုပျသမား separations ညီမျှခြင်း Y ကို၏ပုံစံကိုဘယ်မှာ x _{ကိုကိုယ်တစ်ဦး 0 င်} + ဟာ x ကို _{1 1} + ... + _ဟာဋက x _ဋ, = ထားပါတယ် - လွှမ်းမိုး variable _{တွေကိုတစ်ဦးကိုယ့်} - ဆုတ်ယုတ်ကိန်း, AK - အကြောင်းရင်းများအရေအတွက်။

ဒါကြောင့်တစ်ဦးဝန်ထမ်းတစ်ဦးပံ့ပိုးအချက်ပစ်ခတ်ဖို့ညွှန်ပြချက်ဖြစ်ပါသည် - - X တို့မှာအားဖြင့်ခေါ်လိုက်ပါမယ်သောလစာ, ပေးထားသောတာဝန်များအတွက် Y ကို

"Excel ကို" spreadsheet ၏တနျခိုးအသုံးချ

Excel ကိုအတွက် Regression ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ built-in function တွေကိုလက်ရှိစားပွဲဒေတာတစ်ခုလျှောက်လွှာအားဖြင့်ရှေ့ပြေးရပါမည်။ သို့သော်ဤရည်ရွယ်ချက်များအတွက်ကြောင့်အလွန်အသုံးဝင်သော Add-ထဲမှာ "packet ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ" သုံးစွဲဖို့ သာ. ကောင်း၏။ ဒါကြောင့်ဖွင့်ဖို့, သင်ဖို့လိုအပ်:

• အဆိုပါ tab ကို "File" "Settings" ကိုကိုသွားအတူ,
• ဖွင့်လှစ်သောပြတင်းပေါက်၌, 'Add-ons တွေကို' 'ကိုရွေးချယ်ပါ,
• လိုင်း "စီမံခန့်ခွဲမှု" ၏ညာဘက်အောက်မှာတည်ရှိပါတယ်, "Go" ဟုအဆိုပါ button ကို click;
• လာမယ့် "အားသုံးသပ်ခြင်း ToolPak" ကိုတစ်ဦးစစ်ဆေးမှုများအမှတ်အသားဝတ်နှင့် "အိုကေ" ကိုနှိပ်လိုက်ခြင်းဖြင့်သင့်အရေးယူအတည်ပြုပါ။

မှန်ကန်စွာပြုသောအမှုရှိလျှင်, အလုပ် Sheet "Excel ကို" အထတည်ရှိသော "ဒေတာများကို" tab ကို, ၏ညာဘက်အခြမ်းလိုချင်သော button ကိုပြသသည်။

Excel ကိုအတွက် linear Regression

ယခုတွင်သင်သည်လက်အပေါ်စီးပွားရေးတွက်ချက်မှုအားလုံးကိုလိုအပ်သောကို virtual tools များရှိသည်သောကျွန်ုပ်တို့၏ပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်စတင်နိုင်ပါတယ်။ : ဒီလိုလုပ်ဖို့

• ခလုတ်က "ဒေတာများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း" ပေါ်တွင်နှိပ်လိုက်သည်,
• ပွင့်လင်းပြတင်းပေါက်၌ button ကို "ဆုတ်ယုတ်" ပေါ်တွင် click လုပ်;
• တန်ဖိုးများကို Y ကို (ခွဲလုပ်သားတွေရဲ့အရေအတွက်က) နှင့် X ကို (သူတို့ရဲ့လစာ) ၏အကွာအဝေးမိတ်ဆက်ပေါ်လာမယ့် tab ကို;
• အဆိုပါ« Ok » button ကိုနှိပ်ခြင်းဖြင့်၎င်းတို့၏လုပ်ရပ်များထပ်လောင်းအတည်ပြုသည်။

ရလဒ်အဖြစ် program ကိုအလိုအလြောကျသစ်ကိုစာရွက် spreadsheet data တွေကိုဆုတ်ယုတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖြည့်ပါလိမ့်မယ်။ အာရုံစိုက်! Excel ထဲတွင်, သင်သည်ဤရည်ရွယ်ချက်အဘို့အပိုနှစ်သက်သောအရပ်တင်ထားရန်အခွင့်အလမ်းလည်းမရှိ။ ဥပမာ, ဘယ်မှာတန်ဖိုးများ Y နှင့် X သို့မဟုတ်အထူးထိုကဲ့သို့သောအချက်အလက်များ၏သိုလှောင်မှုအတွက်ဒီဇိုင်းပင်အသစ်တခုစာအုပ်, တူညီတဲ့စာရွက်, ဖြစ်နိုင်ပါသည်။

R-စတုရန်းများအတွက် Regression ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရလဒ်များကို

အဆိုပါထည့်သွင်းစဉ်းစားဥပမာဒေတာအတွက်ရရှိသော Excel ကိုဒေတာပုံစံရှိသည်:

ပထမဦးစွာအပေါင်းတို့၏, ငါတို့ R-နှစ်ထပ်၏တန်ဖိုးကိုအာရုံစိုက်သင့်ပါတယ်။ ဒါဟာပြဌာန်းခွင့်များကိန်းကိုကိုယ်စားပြုတယ်။ ဒီဥပမာထဲမှာ, R-စတုရန်း = 0.755 (75,5%), မီတာ။ အီးမော်ဒယ်များ၏တွက်ချက် parameters တွေကို 75,5% အားဖြင့်စဉ်းစားသတ်မှတ်ချက်အကြားဆက်ဆံရေးကိုရှင်းပြရန်။ သံန္နိဌာန်၏ကိန်းရဲ့တန်ဖိုးကိုမြင့်မား, ရွေးချယ်ထားသောမော်ဒယ်အထူးသဖြင့်လုပ်ငန်းများကိုပိုမိုအသုံးဝင်သောဖြစ်စဉ်းစားသည်။ ဒါဟာမှန်ကန်စွာ 0.8 အထက် R-စတုရန်းတန်ဖိုးကိုမှာအစစ်အမှန်ခွအေနကေိုဖျောပွရဟုယုံကြည်နေသည်။ အဆိုပါ R-စတုရန်း <0.5 လျှင်, Excel ကိုတစ်ဦးဆုတ်ယုတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကျိုးကြောင်းဆီလျော်ဟုယူဆရနိုင်မှာမဟုတ်ဘူး။

အချိုးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ

နံပါတ် 64,1428 ကျွန်တော်တို့ရဲ့စံပြအပေါငျးတို့သ variable တွေကို Xi reset ပါလိမ့်မည်လျှင်, Y ကို၏တန်ဖိုးဖြစ်လတံ့သောအရာကိုပြသထားတယ်။ တစ်နည်းကခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ parameter သည်၏တန်ဖိုးသတ်မှတ်ထားသောမော်ဒယ်မှာဖော်ပြထားတဲ့ရှိသူများထက်အခြားအချက်များကလွှမ်းမိုးကြောင်းစောဒကတက်နိုင်ပါတယ်။

ဆဲလ် B18 တွင်တည်ရှိသည်နောက်တစ်နေ့အချက် -0,16285, ဒါကမော်ဒယ်အတွင်းန်ထမ်းများ၏ပျမ်းမျှလစာ -0,16285 ၏အလေးချိန်, t ကိုကနေနှုတ်ထွက်၏နံပါတ်သက်ရောက်သည်ကိုဆိုလိုသည် Y. ဖို့ variable ကို X ကို၏အရေးကြီးသြဇာလွှမ်းမိုးမှုပြသထားတယ်။ အီးမှာအားလုံးယင်း၏သက်ရောက်မှု၏ဒီဂရီ သေးငယ်တဲ့။ နိမိတ်လက္ခဏာ "-" ဟုအဆိုပါကိန်းအနုတ်လက္ခဏာကြောင်းဖော်ပြသည်။ ငါတို့ရှိသမျှသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအတွက်ပိုပြီးလစာ, နည်းလေလူတွေကိုအလုပ်အကိုင်အများ၏စာချုပ်ရပ်ဆိုင်းရန်အလိုဆန္ဒထုတ်ဖော်ပြောဆိုသို့မဟုတ်ပယ်ချသိရကတည်းကဒါဟာသိသာသည်။

မျိုးစုံဆုတ်ယုတ်

ဒီအသုံးအနှုန်းအောက်မှာပုံစံအများအပြားလွတ်လပ်သော variable တွေကိုနှင့်အတူဆက်သွယ်ရေးညီမျှခြင်းကိုရည်ညွှန်း:

က y = f (x ကို ₁ + x က ₂ + ... x _{ကိုမီတာ)} + y ကိုဘယ်မှာε, - ... x _{ကိုမီတာတစ်ဦးအင်္ဂါရပ်ရမှတ်} (အမှီခို variable ကို) ဖြစ်ပြီး, x ကို _1, x ကို ₂ - ဆိုင်းဘုတ်များအချက်များ (လွတ်လပ်သော variable တွေကို) ဖြစ်ကြသည်။

parameter သည်ခန့်မှန်းချက်

မျိုးစုံဆုတ်ယုတ် (MR) အတွက်ကအနည်းဆုံးစတုရန်းနည်းလမ်း (LSM) ကို အသုံးပြု. ဖျော်ဖြေနေသည်။ ပုံစံက Y = a + b x ကို _{1 1 + ... + ခမီတာ x ကိုမီတာ +} ၏ linear ညီမျှခြင်းများအတွက် ε ပုံမှန်ညီမျှခြင်းတစ်ခုစနစ်တစ်ခုကိုတည်ဆောက် (စင်တီမီတာ။ အောက်တွင်)

နည်းလမ်း၏နိယာမကိုနားလည်သဘောပေါက်ရန်, ငါတို့နှစ်ခု-Factor ကိစ္စတွင်စဉ်းစားပါ။ ထိုအခါငါတို့သည်ပုံသေနည်းအားဖြင့်ဖော်ပြထားတဲ့အခွအေနရှိ

ထို့ကွောငျ့ကြှနျုပျတို့ရယူ:

σဘယ်မှာ - အညွှန်းကိန်းများတွင်ထင်ဟပ်, သက်ဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်များကှဲလှဲဖြစ်ပါတယ်။

MNC standartiziruemom စကေးဖို့ညီမျှခြင်း MR သက်ဆိုင်သည်။ ဤကိစ္စတွင်ခုနှစ်, ကျနော်တို့ကညီမျှခြင်းရ:

ကျသော t _{y က,} t ကို _{x ကို 1, ...} t ကို _XM - ပျမ်းမျှအားတန်ဖိုးများကို 0 င်သောအဘို့ variable တွေကို standartiziruemye; စံချိန်စံညွှန်းမီဆုတ်ယုတ်ကိန်းများနှင့်စံသွေဖည် - - _{ကိုယ့်β} 1 ။

_{ကိုယ့်အားလုံးβကို} ကျေးဇူးပြု. သတိပြုပါ ဤကိစ္စတွင် သို့ဖြစ်. ခိုင်လုံသောထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းနှင့်လက်ခံနိုင်ဖွယ်အကြားတစ်ဦးနှိုင်းယှဉ်ခြင်း, ပုံမှန်နှင့် tsentraliziruemye အဖြစ်သတ်မှတ်။ ထို့အပြင်ကြောင့်βi၏နိမ့်ဆုံးစံတန်ဖိုးများရှိသည်သောသူတို့အားပယ်, အချက်များ၏စိစစ်ထွက်သယ်ဆောင်ရန်လက်ခံခဲ့သည်ဖြစ်ပါတယ်။

linear ဆုတ်ယုတ်ညီမျှခြင်းသုံးပြီးအတူပြဿနာ

သင်နောက်ဆုံး 8 လကြာတဲ့အထူးသဖြင့်ထုတ်ကုန် N ကို၏စျေးနှုန်း၏ဒိုင်းနမစ်၏စားပွဲတစ်ခုရှိဆိုပါစို့။ ဒါဟာ 1850 ရူဘယ်၏စျေးနှုန်းမှာမိမိပါတီများ၏ဝယ်ယူခြင်းရှိမရှိဆုံးဖြတ်ရန်လိုအပ်သည်။ / T.

	တစ်ဦးက	B က	ကို C
1	လ	လအမည်	စျေး N ကို
2	1	ဇန္နဝါရီလ	တစ်တန် 1750 ရူဘယ်
3	2	ဖေဖေါ်ဝါရီလ	တစ်တန် 1755 ခုနှစ်ရူဘယ်
4	3	မတ်လ	တစ်တန် 1767 ရူဘယ်
5	4	ဧပြီလ	တစ်တန် 1760 ရူဘယ်
6	5	မေ	တစ်တန် 1770 ရူဘယ်
7	6	ဇွန်လ	တစ်တန် 1790 ရူဘယ်
8	7	ဇူလိုင်လ	တစ်တန် 1810 ရူဘယ်
9	8	သြဂုတ်လ	တစ်တန် 1840 ရူဘယ်

အဆိုပါ tabular Processor ကိုအတွက်ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းပေးရန် "Excel ကို" ပြီးသားအထက်တွင်တင်ပြဥပမာ tool ကို "ဒေတာများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း" အတွက်လူသိများသုံးစွဲဖို့လိုအပ်သည်။ ထို့နောက် "Regression" အပိုင်းများနှင့်အစု parameters တွေကိုရွေးပါ။ လွတ်လပ်သောများအတွက် (လ) - ကျနော်တို့အတွက် Input အားကြားကာလ X ကို» "Input ကိုအကွာအဝေး Y ကို»အမှီခို variable ကို (ယခုနှစ်တိကျတဲ့လအတွင်းကုန်ပစ္စည်း၏ဤအမှု၌စျေးနှုန်း) ၏နှင့်များတွင်စံတန်ဖိုးများတဲ့အကွာအဝေးမှမိတ်ဆက်ရပါမည်" ကြောင်းကို၎င်းအောက်မေ့ရမည်ဖြစ်သည်။ ကျနော်တို့« Ok »နှိပ်ခြင်းအားဖြင့်အရေးယူအတည်ပြုပါ။ သစ်တစ်ခုသင်ထောက်ကူ (ဒါညွှန်ပြလျှင်) ခုနှစ်တွင်, ကျနော်တို့ဆုတ်ယုတ်များအတွက်ဒေတာရယူ။

ကျနော်တို့သူတို့အပေါ်မှာ parameters တွေကို a နဲ့ b ထိုကိန်းများလနှင့်နာမလိုင်းအရေအတွက်ကိုနှင့်ဆုတ်ယုတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၏ရလဒ်များကိုနှင့်အတူစာရွက်၏« Y ကို-လမ်းဆုံ "line ကနေမြှောက်ဖော်ကိန်းများမှာအဖြစ်ရှိရာပုံစံက y = ပုဆိန် + ခ၏ညီမျှခြင်း, တည်ဆောက်နေတယ်။ ထို့ကြောင့်ထိုပြဿနာကိုများအတွက် linear ဆုတ်ယုတ်ညီမျှခြင်း (EQ) 3 အဖြစ်စာဖြင့်ရေးသားနိုင်ပါတယ်:

အဆိုပါကုန်စည်စျေးနှုန်း N ကို = ထားသော 11,714 * 1727.54 တစ်လလျှင်အရေအတွက်က + ။

သို့မဟုတ် algebra သင်္ကေတအတွက်

က y = ထားသော 11,714 X + 1727,54

ရလဒ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ

အဆိုပါမျိုးစုံဆက်စပ်မှုကိန်း (CMC) နှင့်ပြဌာန်းခွင့်အဖြစ်စမ်းသပ်နှင့် Fisher ရဲ့ t-စမ်းသပ်အသုံးပြုပြီးလက်ခံရရှိလုံလောက်စွာ linear ဆုတ်ယုတ်ညီမျှခြင်းရှိမရှိဆုံးဖြတ်ရန်။ သူတို့အသီးသီးမျိုးစုံ R ကို, R-Square ကို F-t-စာရင်းဇယားများနှင့်စာရင်းဇယား, ထိုအမည်များကိုအောက်မှာပြုမူရလဒ်နှင့်အတူစားပွဲ "Excel ကို" ဆုတ်ယုတ်၌တည်၏။

KMC R ကိုလွတ်လပ်သောနှင့်မှီခို variable တွေကိုအကြားရငျးနှီးမှုဖြစ်နိုင်ဖွယ်အလားအလာကြားဆက်ဆံရေးကိုခန့်မှန်းရန်နိုင်ပါတယ်။ ၎င်း၏အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကတစ်ဦးခိုင်လုံလောကျဟာ variable ကိုအကြားဆက်သွယ်မှုကို "လအရေအတွက်" နှင့်ညွှန်ပြ "1 တစ်တန်ရူဘယ်အတွက် N ကကုန်ပစ္စည်းဈေးနှုန်း။ " သို့သော်ဤဆက်ဆံရေးမျိုး၏သဘောသဘာဝမသိနိုင်ပါဘူး။

ပြဌာန်းခွင့် R ကို ² (RI က) ၏ကိန်း၏စတုရန်းစုစုပေါင်းကြဲဖြန့်များ၏အချိုးအစားတစ်ဂဏန်းဝိသေသသည်နှင့်စမ်းသပ် data ကိုအပိုင်းတစ်ပိုင်း, တနည်းတစ်ကြဲဖြန့်ပြသထားတယ်, တစ်ဦး linear ဆုတ်ယုတ်ညီမျှခြင်းမှသက်ဆိုင်ရာပုမှီခို variable ကို၏တန်ဖိုးများ။ ဤပြဿနာကို, ဒီတန်ဖိုးကို 84,8%, MP ဖြစ်ပါတယ်။ အီးစာရင်းအင်းများရရှိသောတိကျမှန်ကန်မှု၏မြင့်မားသောဘွဲ့နှင့်အတူ SD ကဖော်ပြလေ့ရှိသည်။

ထို့အပြင် linear မှီခိုသို့မဟုတ်ယင်း၏တည်ရှိမှုကိုအတည်ပြု disproving အယူအဆ၏အရေးပါမှုကိုအကဲဖြတ်ရန်ဖို့အသုံးပြု Fisher ကစံနှုန်းအဖြစ်လူသိများသည့် F-စာရင်းဇယား။

t-စာရင်းဇယား (ကျောင်းသားရဲ့ t ကိုစမ်းသပ်) ၏တန်ဖိုးကိုမဆိုအခမဲ့မသိသော linear မှီခိုအဖွဲ့ဝင်တစ်ဦးမှာကိန်း၏အရေးပါမှုကိုအကဲဖြတ်ရန်ကူညီပေးသည်။ t-စမ်းသပ်> t ကို _{CR ၏တန်ဖိုးပါလျှင်အခမဲ့သက်တမ်းတစ်ညီမျှခြင်းအရေး၏အယူအဆကိုငြင်းပယ်သည်။}

တူရိယာ "Excel ကို" မှတဆင့်အခမဲ့သက်တမ်းအဘို့ဤပြဿနာ၌ t = 169,20903 နှင့် p = 2,89E-12, t ကိုတွေ့ရှိခဲ့ခံခဲ့ရသည်။ အီးသစ္စာရှိသောအခမဲ့အသုံးအနှုန်းများ၏အရေး၏အယူအဆကိုငြင်းပယ်ပါလိမ့်မည်တဲ့သုညဖြစ်နိုင်ခြေရှိပါ။ t = 5,79405 နှင့် p = 0,001158 မှာအမည်မသိကိန်းသည်။ တစ်နည်းအားဖြင့်တစ်ဦးကိုငြင်းပယ်မှန်ကန်သောအယူအဆမသိသောများအတွက်ကိန်း၏ insignificance လိမ့်မည်ဟုဖြစ်နိုင်ခြေ, 0,12% ဖြစ်ပါတယ်။

ထို့ကွောငျ့လုံလောက်စွာရရှိခဲ့ linear ဆုတ်ယုတ်ညီမျှခြင်းကြောင်းစောဒကတက်နိုင်ပါတယ်။

ရှယ်ယာဝယ်ယူ၏အကြံပေးပုဂ္ဂိုလ်၏ပြဿနာ

အကွိမျမြားစှာဆုတ်ယုတ်အတူတူပင် "ဒေတာများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း" tool ကိုသုံးပြီး Excel ကိုဖျော်ဖြေခဲ့ပါတယ်။ သီးခြားလျှောက်လွှာစဉ်းစားပါ။

လမ်းညွှန်ကုမ္ပဏီ« NNN » JSC « MMM »၏ရှယ်ယာ 20% ကိုဝယ်ယူရန်ဆုံးဖြတ်ရပေမည်။ package စျေးနှုန်း (SP) 70 သန်းကိုအမေရိကန်ဒေါ်လာဖြစ်ပါတယ်။ « NNN »၏အထူးကုအလားတူအရောင်းအပေါ်ဒေတာစုဆောင်း။ ထိုသို့သော parameters တွေကိုအပေါ်ရှယ်ယာတန်ဖိုးကိုအကဲဖြတ်ဖို့ဆုံးဖြတ်ခဲ့ပါတယ်, အမေရိကန်ဒေါ်လာသန်းပေါင်းများစွာအတွက်ထုတ်ဖော်ပြောဆိုထိုကဲ့သို့သောအဖြစ်:

• ပေးဆောင် (VK);
• နှစ်စဉ်လည်ပတ်ငွေကြေးကြောင့်အသံအတိုးအကျယ် (VO);
• ရရန် (VD);
• fixed ပိုင်ဆိုင်မှု (SOF) ၏တန်ဖိုး။

ထို့အပြင်အမေရိကန်ဒေါ်လာထောင်ပေါင်းများစွာ၏အတွင်း (V3 ဦး) လုပ်ငန်းများများ၏လုပ်ခအကြွေးတွေကိုအသုံးပြုပါ။

အဆိုပါဆုံးဖြတ်ချက်စားပွဲပေါ်မှာ Processor ကို Excel ကိုနည်းလမ်းများ

ပထမဦးဆုံးအသငျသညျ input ကိုအချက်အလက်များ၏စားပွဲတစ်ခုဖန်တီးရန်လိုအပ်သည်။ အောက်မှာဖေါ်ပြတဲ့အတိုင်းဒါဟာဖြစ်ပါသည်:

နောက်တစ်ခု:

• ခေါ်ဆိုခ box ကို "ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ";
• ရွေးချယ်ထားသည့် "Regression" အပိုင်း;
• ပြတင်းပေါက် "Input အားကြားကာလ Y ကို»ကော်လံ, G ထံမှအုပ်ချုပ်အကွာအဝေးမှီခို variable ကိုတန်ဖိုးများ;
• , ပြတင်းပေါက် "Input အားကြားကာလ X ကို»နဲ့ကော်လံ B, C, D, အပေါငျးတို့သတန်ဖိုးများတဲ့စာရွက်အကွာအဝေးပေါ်အထီးကျန်၏ညာဘက်တစ်အနီရောင်မြှားနှင့်အတူအိုင်ကွန်အပေါ်အက်ဖ်ကိုကလစ်နှိပ်ပါ

မာကုအမှတ် "ဟု New သင်ထောက်ကူ" နှင့် "Ok" ကိုကလစ်နှိပ်ပါ။

ဒီတာဝန်တစ်ခုဆုတ်ယုတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရယူပါ။

အဆိုပါလေ့လာမှုရလဒ်များနှင့်ကောက်ချက်

စာရွက်စားပွဲပေါ်မှာ Excel ကို Processor ကိုဆုတ်ယုတ်ညီမျှခြင်းအပေါ်အထက်တင်ပြဒေတာကနေဝိုင်း "Collect":

SD က = 0,103 * SOF + 0,541 * VO - 0.031 * VK + 0,405 * VD + 0,691 * VZP - 265.844 ။

ပိုပုံမှန်အတိုင်းသင်္ချာပုံစံထဲမှာအဖြစ်စာဖြင့်ရေးသားနိုင်ပါတယ်:

က y = 0.103 * x1 + 0,541 * x2 - 0.031 * X3 + 0,405 * x4 + 0,691 * X5 - 265.844

: « MMM » JSC အောက်က table ထဲမှာပေးအပ်အတွက်ဒေတာ

SOF, အမေရိကန်ဒေါ်လာ	VO, အမေရိကန်ဒေါ်လာ	VK, အမေရိကန်ဒေါ်လာ	VD, အမေရိကန်ဒေါ်လာ	VZP, အမေရိကန်ဒေါ်လာ	ဖက်စပ်, အမေရိကန်ဒေါ်လာ
102,5	535,5	45,2	41,5	21,55	64,72

အဆိုပါဆုတ်ယုတ်ညီမျှခြင်းသို့သူတို့ကိုငါအစား, 64,72 သန်းကိုအမေရိကန်ဒေါ်လာတစ်ကိန်းဂဏန်းရရှိခဲ့သည်။ ဒါကသူတို့ရဲ့ကုန်ကျစရိတ် 70 သန်းကိုအမေရိကန်ဒေါ်လာမှာအတော်လေးအလွန်အမင်းကြီးလွန်းသောကွောငျ့ JSC « MMM »၏ရှယ်ယာများ, မဝယ်သင့်ကြောင်းဆိုလိုသည်။

သငျသညျ, spreadsheet ၏အသုံးပြုမှုကို "Excel ကို" နှင့်အကြံပေးအတော်လေးတိကျတဲ့ငွေပေးငွေယူနှင့် ပတ်သက်. တစ်ခုအသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်လုပ်ခွင့်ဆုတ်ယုတ်ညီမျှခြင်းကြည့်ရှုနိုင်သကဲ့သို့။

ယခုသင်သည်အဘယ်အရာကိုတစ်ဦးဆုတ်ယုတ်ကိုငါသိ၏။ အထက်တွင်ဆွေးနွေးတင်ပြ Excel ကိုမှနမူနာ, စီးပွားရေး၏လက်တွေ့ကျတဲ့ပြဿနာများဖြေရှင်းရေး၌သင်တို့ကိုကူညီပေးပါမည်။