線性回歸 - 用Excel預測 (6)

2021-03-06 挨踢物流歡樂多

回歸有很多種，最常見最簡單的是線性回歸，線性回歸的基本方程很簡單就是一元一次方程：y = bx + a

Excel提供以下函數，用於基於回歸線預測任何x的y值。

SLOPE（數組1，數值2）=所述的回歸線的斜率

INTERCEPT（數組1，數值2）=如上所述的回歸線的y截距

Excel 2016引入了一個新函數FORECAST.LINEAR，它等效於FORECAST的線性回歸

簡單的線性回歸，可以直接用excel自帶函數進行預測，但通常，我們的數據都是有季節性，趨勢性的，所以，這個時候我們需要同時考慮季節和趨勢，用相加或者相乘的模式。

  

那如果有多個相關變量，多重回歸呢？道理是一樣的。

我們可以把方程變成Y=β0+β1X1+β2X2+…+e

另外除了圖形，我們可以通過計算r，判斷是否兩列參數相關

CORREL(array1,array2)

CORREL函數返回兩個單元格區域的相關係數。使用相關係數確定兩個屬性之間的關係。例如，您可以檢查一個位置的平均溫度和空調使用情況之間的關係。越接近1或-1，越相關

也可以直接用excel的data analysis工具直接計算得出

 

和指數平滑一樣，當回歸同時有季節因素和趨勢的話，我們需要把這些因素相加或者相乘得到預測：

Yt=Level+Trend+Seanality+Noise

Yt= Level*Trend*Seanality*Noise

有些參數相關是指數趨勢模式，我們需要取log後，轉化成一次指數平滑，再進行預測分析，然後再反log。

利用兩次趨勢模型（Quadratictrend model）可以相對更好對有季節性的數據進行預測

在視頻的案例中，我們就是利用這一方法來獲得季節和趨勢，利用回歸的特性來實現預測。

多重回歸的方法類似，只是把時間軸換成其他的參數的變量，如果在日常預測中，我們的價格，性別，年齡等都是對銷售有影響的，可以利用這些參數來觀察是否有回歸特性並在這個基礎上得出預測值。 

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    編輯導語：在日常工作中，很多時候都會用到數據分析的方法，線性回歸模型看起來非常簡單，但實際上它的十分重要；本文作者分享了關於如何用線性回歸模型做數據分析的方法，我們一起來學習一下。線性回歸應用於數據分析的場景主要有兩種：驅動力分析：某個因變量指標受多個因素所影響，分析不同因素對因變量驅動力的強弱（驅動力指相關性，不是因果性）；預測：自變量與因變量呈線性關係的預測；模型數學形式：=0+11+22++