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回歸分析 (EXCEL 2013)


回歸分析是利用 2個變異數的"相關"關係去進行資料預測

我們可以利用EXCEL完成

工作經驗有時候進需要預測的工作時!!

大公司蠻常應用在倉管方面,如此可進行進貨數量管制


-------------------觀念----------------------------------------

舉例來說:

天氣越冷,暖爐賣得越好 ?? (這句話是邏輯與現象;因果關係)

------經過量化-------------

天氣的溫度越低,暖爐的銷售數量越高 (主旨先量化)

天氣 用  " 溫度 " 表示........................變異數1

賣出暖爐 用 " 銷售數量" 表示..........變異數2


也就是說 溫度與銷售數量這兩者的 "相關" 的關係

最簡單的辨別

天氣的溫度越低,暖爐的銷售數量越高 →正相關性

天氣的溫度越低,暖爐的銷售數量越低 →負相關性

大家可以先參考有關 "相關" 的網路資料  下面再進行學習

-----------------------------------------------------------------------------------

EXCEL  可以利用 CORREL 函數 針對 "相關"  去判斷 變異數兩者間的" 相關" 關係

CORRREL定義

使用CORREL函數時會有一個相關係數 "r" ;相關係數(Correlation coefficient)

相關係數 簡單來說 就是去量化變異數的統計指標  

要判斷2個變異數之間的相關性的強弱,就可以依照相關係數去判別

根據理論 相關"r"的強度於-1 ~ 1 ; 相關係數越接近 ±1 則相關越強

-------------------------------------------------------------------------------------

要表示兩個變異數的圖必須使用"散佈圖" 根據散佈的情況(有序排列或無序排列)

來判斷是否兩者間有相關,若有,相關性有多強  請參考下方資料

相關係數與散佈圖的關係

下面介紹 CORREL 函數的教學

-------------------------------CORREL 函數教學--------------------------------------

= CORREL (變異數範圍1,變異數範圍2)

根據上述說明的氣溫與賣暖爐的範例 如圖1

圖1

從圖1 可以得到相關係數 r =0.95  接近 +1 符合正相關性 

繪製散佈圖 [圖2]

圖2











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下面就做簡單教學一下

--------------------------------------象限散佈圖教學------------------------------------------------------------

1. 先做一般的散佈圖 選取X軸與Y軸資料做散佈圖   (圖1)

圖1
2. 將圖表格式化 去除X軸與Y軸主要格線(圖2),選取X軸Y軸座標軸將主要刻度顯示外側(圖3)  圖2 圖3
3. 新增象限點 (可利用座標軸取中點,一般會使用X軸Y軸的平均值),新增選取象限點數列資料     (圖4) 圖4 4. 新增象限點的誤差線(新增圖表項目→誤差線→誤差線選項)     將X軸Y軸心新增誤差線 誤差量使用100%;最大誤差值 (圖4) 圖4 5. 新增資料標籤(標籤包含儲存格的值 範圍選取項目),也可以在圖表上新增文字方塊使用      並完成圖表
圖5









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如何去解釋柏拉圖分析圖 (參考文獻)

圖1

--------------------------------------柏拉圖繪製方式-----------------------------------------
1. 如圖1 KEY 上數值,百分比的計算 數量累計的值 / 總累計的值 (圖2) (D5/$D$8 = 100/157)
     120/157、146/157、157/157
    找出重要原因, 並先選用長條圖製作 (圖3)
圖2

圖3
2. 將長條圖的間距調為0%  長條顏色調整 (要不同顏色 方便辨識) (圖4)

圖4 3.新增百分比資料並改為折線圖 (圖5) 圖5
4. 折線圖修改為副座標軸、Y軸格式修改數值(圖6) 圖6
5. 新增水平副座標軸(圖7),將水平副座標軸改為刻度上(圖8)
圖7
圖8
6. 修改圖表 將水平副座標軸刻度與標籤設為無(圖9)