Innhold
Innholdsliste 🔎︎

# Regresjonsanalyse

Utfører lineær, logaritmisk eller potensregresjonsanalyse av et datasett som består av én avhengig variabel og flere uavhengige variabler.

For eksempel kan en avling (avhengig variabel) være relatert til nedbør, temperaturforhold, solskinn, fuktighet, jordkvalitet og mer, alle uavhengige variabler.

For å bruke denne funksjonen …

Velg Data - Statistikk - Regresjon

For mer informasjon om regresjonsanalyse, se Wikipedia-artikkel.

## Data

### Uavhengig variabel(er) (X) område:

Angi et enkelt område som inneholder flere uavhengige variabelobservasjoner (langs kolonner eller rader). Alle X variable observasjoner må legges inn ved siden av hverandre i samme tabell.

### Avhengig variabel (Y) område:

Angi området som inneholder den avhengige variabelen hvis regresjon skal beregnes.

### Både X- og Y-områdene har etiketter

Merk av for å bruke den første linjen (eller kolonnen) i datasettene som variabelnavn i utdataområdet.

### Resultater til:

Referansen til cellen øverst til venstre i området der resultatene skal vises.

#### Gruppert etter

Velg om inndataene har kolonne eller rad layout.

## Utdataregresjonstyper

Angi regresjonstypen. Tre typer er tilgjengelige:

- Lineær regresjon: finner en lineær funksjon i form av y = b + a1.[x1] + a2.[x2] + a3.[x3] ..., hvor eni er i-te stigningen, [xi] er i-te uavhengige variabelen, og b er skjæringspunktet som passer best til dataene.

- Logaritmisk regresjon: finner en logaritmisk kurve i form av y = b + a1.ln[x1] + a2 .ln[x2] + a3.ln[x3] ..., hvor ai er den i-te koeffisienten, b er skjæringspunktet og ln[xi] er den naturlige logaritmen til den i-te uavhengige variabelen som passer best til dataene.

- Potens regresjon: finner en potenskurve i form av y = exp( b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3.ln[x3] ...), hvor eni er i-te potensen, [xi] er i-te uavhengige variabelen, og b er avskjæringen som passer best til dataene.

## Alternativer

### Konfidensnivå

En numerisk verdi mellom 0 og 1 (eksklusivt), standard er 0,95. Calc bruker denne prosentandelen til å beregne de tilsvarende konfidensintervallene for hvert av estimatene (nemlig fallet og avskjæringen).

### Beregn residualer

Velg om du vil velge inn eller ut av å beregne restverdiene, noe som kan være fordelaktig i tilfeller der du kun er interessert i fallene og avskjæringsestimatene og deres statistikk. Residualene gir informasjon om hvor langt de faktiske datapunktene avviker fra de predikerte datapunktene, basert på regresjonsmodellen.

### Tving avskjæringen til å være null

Beregner regresjonsmodellen ved å bruke null som avskjæring, og tvinger dermed modellen til å passere gjennom origo.

Lignende emner

Prøvetaking

Beskrivende statistikk

Variansanalyse (ANOVA)

Korrelasjon

Kovarians

Eksponentiell utjevning

Glidende gjennomsnitt

Regresjonsanalyse

Paret t-test

F-test

Z-test

Chi-Kvadrat test

Fourier Analyse