Dans cet article, nous nous plongerons dans les sujets suivants en détail -

Téléchargez le classeur Excel ci-dessous pour suivre et comprendre l'application de la fonction Linest dans Excel -

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Comprendre la régression linéaire

Avant d'explorer la fonction Linest, il est essentiel de saisir le concept de régression linéaire.

La régression linéaire est une technique statistique utilisée pour analyser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes en ajustant une équation linéaire aux données observées. L'hypothèse fondamentale est que la relation entre les variables peut être représentée par une ligne droite .

La forme standard d'une équation de régression linéaire simple avec une variable indépendante est:

y = mx b

Où:

• Y représente la variable dépendante.
• x représente la variable indépendante.
• M représente la pente de la ligne, indiquant le changement de y pour un changement unitaire de x.
• B représente l'ordonnée Y, la valeur de Y lorsque x est 0.

Introduction à la fonction Linest

La fonction Linest dans Excel est un outil statistique qui utilise la méthode des "moindres carrés" pour calculer les statistiques d'une ligne. Il le fait en trouvant une ligne droite qui correspond le mieux à vos données, minimisant la somme des différences carrés entre les valeurs observées et prédites. La syntaxe de cette fonction est la suivante -

Linest (connu_y's, [connu_x], [const], [statistiques])

où,

• connu_y - Il s'agit du tableau ou de la gamme de variables dépendantes (valeurs Y) dans vos données.
• Known_x’s - Il s'agit d'un argument facultatif. Il s'agit du tableau ou de la gamme de variables indépendantes (valeurs X) dans vos données. S'il est omis, Excel suppose que les valeurs X sont 1, 2, 3,…, n.
• const - Il s'agit d'un argument facultatif.
  • Si const est vrai ou omis, la fonction Linest comprend une interception dans le modèle. L'équation sera y = mx b.
  • Si const est faux, la fonction suppose qu'il n'y a pas d'interception. L'équation sera y = mx.
• Statistiques - Il s'agit d'un argument facultatif.
  • Si les statistiques sont vraies, la fonction Linest renvoie des statistiques de régression supplémentaires.
  • Si les statistiques sont fausses ou omises, seuls les coefficients de la ligne sont retournés.

étant donné que cette fonction renvoie un tableau de valeurs, il doit être saisi en fonction de tableau. N'oubliez pas d'appuyer sur Ctrl Shift Entrée après avoir saisi tous les arguments de cette fonction.

Exemple d'utilisation de la fonction Linest

Qui n'aime pas les jeux vidéo? !! Nous savons tous que plus vous passez de temps à jouer à un jeu, meilleur sera vos résultats . Vos progrès sont mesurés par votre score, qui est directement en corrélation avec votre temps de pratique .

Lors de l'examen de la relation entre deux variables, l'analyse de régression peut être utilisée pour évaluer l'impact d'une variable sur l'autre . Cela signifie que la régression peut nous aider à estimer la quantité de votre score s'améliorer pour chaque heure supplémentaire de gameplay . Explorons deux aspects fondamentaux de la régression:

y = mx b

• Y - représente le score que vous atteignez.
• X - représente le nombre d'heures que vous investissez.
• B - représente l'interception. Considérez-le comme un point de départ. Même si vous n'avez pas joué du tout, vous pourriez toujours avoir un score de base.
• M - représente la pente. Cela indique combien votre score change pour chaque heure que vous jouez. Une pente élevée signifie que votre score augmente considérablement avec chaque heure, tandis qu'une pente basse indique une augmentation plus faible.

Voici l'ensemble de données pour cet exemple -

Suivez les étapes ci-dessous pour utiliser la fonction Linest pour obtenir la pente et l'interception pour cet exemple -

étape 1: Entrez la fonction Linest.

étape 2: Entrez le premier argument, connu_y. Ici, c'est la liste contenant les scores.

étape 3: Entrez le deuxième argument, connu_x. Ici, c'est la liste contenant les heures jouées.

étape 4: Appuyez sur Ctrl Shift Entrée.

Vous verrez qu'Excel vous fournira deux valeurs. Le premier est la pente, qui est de 7,3, et la seconde est l'interception, qui est de 49,8.

L'équation formée en utilisant ces valeurs est -

y = 7,3x 49,8

Maintenant, ajoutons une autre ligne avec le nombre d'heures jouées comme 7 et utilisons cette équation pour prédire le score probable.

Le score prévu sera d'environ 101.

Conclusion

Cet article explore l'utilisation de la fonction Linest dans Excel pour l'analyse de régression linéaire. La régression linéaire est décrite comme une méthode statistique pour modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes en ajustant une équation linéaire aux données observées. La fonction Linest, en utilisant la méthode des moindres carrés, calcule les statistiques pour une ligne qui correspond le mieux aux données et renvoie un tableau décrivant la ligne, y compris la pente et l'interception.

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