어떻게 회귀 분석에서 Excel을 수행하는

해보자 …​

청량 음료를 판매한다고 가정 해 보겠습니다. 예측할 수 있다면 얼마나 멋질까요?

수익성이 좋을 것입니다. 맞죠?… 알아요. 그럼 시작하겠습니다.

판매원과 청량 음료 판매 기록이 11 개 있습니다.

이제이 데이터를 기반으로 청량 음료를 2000 개 판매하는 데 필요한 판매원 수를 예측하려고합니다.

회귀 방정식은 이러한 근접 추정을하는 도구입니다. 그렇게하려면 먼저 회귀를 알아야합니다.

이 부분은 Excel 회귀 절차를 말하는 것보다 회귀를 더 잘 이해할 수 있도록합니다.

두 변수 간의 관계에 대한 연구를 단순 선형 회귀라고합니다. 한 변수가 다른 독립 변수에 의존하는 곳. 종속 변수는 종종 Driven, Response 및 Target 변수와 같은 이름으로 호출됩니다. 그리고 독립 변수는 종종 운전, 예측 또는 단순히 독립 변수로 발음됩니다.

이 이름은 명확하게 설명합니다.

이제 이것을 귀하의 시나리오와 비교해 봅시다. 2000 개의 판매를 달성하는 데 필요한 판매원의 수를 알고 싶습니다. 따라서 여기서 종속 변수는 판매원 수이고 독립 변수는 청량 음료 판매입니다.

독립 변수는 대부분 x로 표시되고 종속 변수는 y로 표시됩니다. 우리의 경우, 청량 음료는 x이고 판매원의 수는 y입니다.

200 명의 세일즈맨을 임명하면 얼마나 많은 청량 음료가 팔릴 지 알고 싶다면 시나리오는 그 반대입니다.

계속해서.

글쎄요, 간단하지 않습니다. 하지만 Excel은이를 간단하게 만들었습니다.

12 번째로 가장 가까운 예측을 얻으려면 11 개 케이스 모두에 필요한 영업 사원 수를 예측해야합니다.

예 :

판매 된 청량 음료는 x입니다

회귀 방정식이라고도하는 예측 y (판매원 수)는

이제 _stat_가 어디에서 기울기와 절편을 얻을 수 있는지 궁금 할 것입니다. 걱정하지 마세요. Excel에는 기능이 있습니다. 경사를 찾아 수동으로 가로채는 방법을 배울 필요가 없습니다.

원하시면 별도의 튜토리얼을 준비하겠습니다. 댓글 섹션에서 알려주세요. 이는 몇 가지 중요한 데이터 분석 도구입니다.

이제 계산을 시작하겠습니다.

1 단계 :이 작은 테이블을 준비하세요

경사면에 대한 Excel 함수는

known_y는 B2 : B12 범위에 있고 known_x는 C2 : C12 범위에 있습니다

B16 셀에 아래 수식을 작성하세요

(_ 참고 : 기울기는 회귀 방정식에서 x의 계수라고도합니다.) _ 0.058409가됩니다. 소수점 이하 2 자리로 반올림하면 0.06이됩니다.

절편에 대한 Excel 함수는

우리가 알고있는 x와 y가 B17 셀에 무엇인지 알고 있습니다.이 공식을 적어보세요

-1.1118969의 값을 얻게됩니다. 소수점 2 자리로 반올림합니다. -1.11을 얻습니다. 선형 회귀 방정식은 = x0.06 + (-1.11)입니다. 이제 목표 x에 따라 가능한 y를 쉽게 예측할 수 있습니다. 4 단계 : * D2에서 아래 공식을 작성하세요

13.55의 값을 얻게됩니다.

D2에서 D13까지 선택하고 Ctrl + D를 눌러 D2 : D13

범위의 수식을 채 웁니다. D13 셀에는 필요한 판매원 수가 있습니다.

이제 이것을 사용하여 Excel에서 What-If 분석을 쉽게 수행 할 수 있습니다. 판매 수를 변경하면 판매 목표를 달성하는 데 필요한 많은 판매원이 표시됩니다.

알아 내려면 주위를 재생하십시오 :

매출을 늘리기 위해 얼마나 많은 인력이 필요합니까?

판매원을 늘리면 매출이 얼마나 증가할까요?

이제 2,000 명의 판매를 완료하려면 116 명의 판매원이 필요하다는 것을 알고 있습니다.

분석에서는 말하고 믿지 않는 것이 없습니다. 추정치에 대한 신뢰도의 백분율을 제공해야합니다. 방정식의 증명서를주는 것과 같습니다.