¿Cómo encontrar residuales Las variaciones en Excel

En el análisis estadístico, el diferencia

La fórmula para calcular la varianza residual implica numerosos cálculos complejos. Para los pequeños conjuntos de datos, el proceso de cálculo de la varianza residual a mano puede ser tedioso. Para grandes conjuntos de datos, la tarea puede ser agotador. Mediante el uso de una hoja de cálculo de Excel, sólo tiene que introducir los puntos de datos y seleccione la fórmula correcta. El programa maneja los cálculos complejos y ofrece un resultado rápido.

Abrir una nueva hoja de cálculo de Excel y escriba los puntos de datos en dos columnas. líneas de regresión requieren que cada punto de datos tiene dos elementos. Estadísticos típicamente etiquetar estos elementos "X" e "Y" Por ejemplo, Genérico Insurance Co. quiere encontrar la varianza residual de la altura y el peso de sus empleados. La variable X representa la altura y la variable Y representa el peso. Introduzca las alturas en la columna A y los pesos en la columna B.

los media representa la media para cada elemento en el conjunto de datos. En este ejemplo, el seguro genérico quiere encontrar la media, desviación estándar y covarianza de alturas y pesos de 10 empleados. El promedio de las alturas enumeradas en la columna A se puede encontrar mediante la introducción de la función "= PROMEDIO (A1: A10)" en la celda F1. El promedio de los pesos enumeradas en la columna B se puede encontrar mediante la introducción de la función "= PROMEDIO (B1: B10)" en la celda F3.

los desviación estándar medidas a qué distancia se reparten los puntos de datos respecto a la media. los covarianza mide la cantidad de los dos elementos del punto de datos cambian juntos. La desviación estándar de las alturas se encuentra mediante la introducción de la función "= STDEV (A1: A10)" en la celda F2. La desviación estándar de los pesos se encuentra mediante la introducción de la función "= STDEV (B1: B10)" en la celda F4. La covarianza entre las alturas y los pesos se encuentra mediante la introducción de la función "= COVAR (A1: A10-B1: B10)" en la celda F5.

Video: Varianza, desviación estándar y coeficiente de variación

los línea de regresión representa una función lineal que sigue la tendencia de los puntos de datos. La fórmula para la línea de regresión se ve así: Y = aX + b.

El usuario puede encontrar los valores de "a" y "b" mediante el uso de los cálculos de las medias, desviaciones estándar y covarianza. El valor de "b" representa el punto donde la línea de regresión intercepta el eje y. El valor se puede encontrar mediante la adopción de la covarianza y dividiéndolo por el cuadrado de la desviación estándar de los valores de x. La fórmula Excel entra en la celda F6 y se ve así: = F5 / F2 ^ 2.

El valor de "a" representa la pendiente de la línea de regresión. La fórmula de Excel entra en la celda F7 y se ve así: = F3-F6 * F1.

Para ver la fórmula para la línea de regresión, introduzca esta concatenación de cadenas en F8 celular:

= CONCATENAR ( "Y = "-Round (F6-2) ;" X" -SI (SIGN (F7) = 1- "+ ";" ;") -ABS (ROUND (F7-2)))

El siguiente paso consiste en calcular los valores de y en la línea de regresión para los valores de x dados en el conjunto de datos. La fórmula para encontrar los valores de Y entra en la columna C y se ve así:

= $ F $ 6 * A (i) + $ F $ 7

Donde A (i) es el valor de la columna A en la fila (i). Las fórmulas siguiente aspecto en la hoja de cálculo:

Video: calculo de varianza con excel (Estadistica_2013-1)

= $ F $ 6 * A1 + $ F $ 7

= $ F $ 6 * A2 + $ F $ 7

Video: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA II, EJERCICIO 9: VARIANZA RESIDUAL Y VARIANZA EXPLICADA REGRESIÓN LINEAL

= $ F $ 6 * A3 + $ F $ 7, y así sucesivamente

Las entradas en la columna D muestran las diferencias entre los valores esperados y reales de Y. Las fórmulas se ven así:

= B (i) -C (i),

Donde B (i) y C (i) son los valores de fila (i) en las columnas B y C, respectivamente.

Video: Excel Facil Truco #44: Suma Acumulada

los fórmula de la varianza residual F9 entra en la célula y se ve así:

= SUMSQ (D1: D10) / (COUNT (D1: D10) -2)

Donde SUMSQ (D1: D10) es la suma de los cuadrados de las diferencias entre el real y el esperado valores de Y, y (COUNT (D1: D10) -2) es el número de puntos de datos, menos 2 para grados de libertad en el datos.