Die Regressionsanalyse wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer oder mehreren erklärenden Variablen und einer Antwortvariablen zu quantifizieren.

Die häufigste Art der Regressionsanalyse ist die einfache lineare Regression, die verwendet wird, wenn eine erklärende Variable und eine Antwortvariable eine lineare Beziehung aufweisen.

Es kommt jedoch vor, dass die Beziehung zwischen einer erklärenden Variable und einer Antwortvariable nicht linear ist.

In diesen Fällen ist es sinnvoll, eine polynomiale Regression zu verwenden, die die nichtlineare Beziehung zwischen den Variablen berücksichtigen kann.

In diesem Lernprogramm wird erklärt, wie man eine polynomiale Regression in Excel durchführt.

Beispiel: Polynomielle Regression in Excel

Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz in Excel:

Mit den folgenden Schritten passen wir eine polynomielle Regressionsgleichung an diesen Datensatz an:

Schritt 1: Erstellen eines Streudiagramms.

Zuerst müssen wir ein Streudiagramm erstellen. Gehen Sie zur Gruppe Diagramme auf der Registerkarte Einfügen und klicken Sie auf den ersten Diagrammtyp unter Streuung:

Ein Streudiagramm wird automatisch angezeigt:

Schritt 2: Hinzufügen einer Trendlinie.

Als nächstes müssen wir dem Streudiagramm eine Trendlinie hinzufügen. Klicken Sie dazu auf einen der einzelnen Punkte im Streudiagramm. Klicken Sie dann mit der rechten Maustaste und wählen Sie Trendlinie hinzufügen…

Es öffnet sich ein neues Fenster mit der Möglichkeit, eine Trendlinie anzugeben. Wählen Sie Polynomial und wählen Sie die Zahl, die Sie für die Ordnung verwenden möchten. Wir werden 3 verwenden. Aktivieren Sie dann das Kästchen am unteren Rand, in dem Gleichung im Diagramm anzeigen steht.

Eine Trendlinie mit einer polynomialen Regressionsgleichung wird automatisch im Streudiagramm angezeigt:

Schritt 3: Interpretieren Sie die Regressionsgleichung.

Für dieses spezielle Beispiel lautet unsere angepasste polynomiale Regressionsgleichung:

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