Regressão não linear do Excel
A regressão não linear do Excel é o modelo amplamente utilizado no campo das estatísticas, onde as variáveis dependentes são modeladas como funções não lineares das variáveis do modelo e uma ou mais variáveis independentes.
A coisa simples que precisamos lembrar é "regressão linear no Excel" se encaixa em uma linha reta e, por outro lado, a regressão não linear cria curvas a partir dos conjuntos de dados. ”
Exemplos de regressão não linear no Excel
Exemplo 1
Vejamos o gráfico linear, primeiro considere os dados abaixo.
Nos dados acima, temos duas variáveis, “Vendas” e “Adiciona”.
Precisamos entender qual é a variável dependente e qual é a variável independente.
Em geral, todos sabemos que os “adds” desempenham um papel vital no aumento da possibilidade de geração de receita. Portanto, “Vendas” depende de “Adiciona”, o que significa que “Vendas” é uma variável dependente e “Adiciona” é uma variável independente.
A regra geral é que uma das variáveis afetará a outra. Portanto, neste caso, nossa variável independente “Adiciona” afetando nossa variável dependente, “Vendas”.
Para esses dados, vamos criar um gráfico “Scatter” para ver esses números graficamente. Siga as etapas abaixo para inserir o gráfico do Excel.
Etapa 1: copie e cole os dados acima na planilha.
Etapa 2: Selecione os dados.
Etapa 3: Vá para a guia INSERIR e insira um gráfico de dispersão.
Agora teremos um gráfico como este. Para este gráfico, precisamos inserir uma linha linear para ver o quão linear esses pontos de dados são.
Etapa 4: selecione o gráfico para ver duas novas guias na faixa de opções, "Design" e "Formato".
Etapa 5: na guia “Design”, vá para “Adicionar elemento do gráfico”.
Etapa 6: Clique na lista suspensa de “Adicionar elemento do gráfico” >> Linha de tendência >> Linear.
Isso adicionará uma linha de tendência linear ao gráfico e terá a seguinte aparência.
Neste gráfico, podemos ver uma relação clara entre “Vendas” e “Anúncios”. Conforme o número de “Anúncios” aumenta, invariavelmente também aumenta os números de “Vendas”, e é comprovado pela nossa linha linear no gráfico. Apenas se encaixa na linha linear.
Agora, olhe para os dados de exemplo da mesma coisa.
Se você inserir o gráfico e a linha de tendência para este conjunto de dados, obteremos o tipo de gráfico abaixo.
Se você olhar a linha linear e o ponto de nosso conjunto de dados, parece não haver uma relação exata entre os dois conjuntos de pontos de dados.
Esses tipos de conjuntos de dados são chamados de pontos de dados de “regressão não linear” do Excel.
Exemplo # 2
Agora veremos outro exemplo deste ponto de dados de regressão não linear do Excel. Considere os dados abaixo.
Acima estão os dados de chuva e safras adquiridas.
- Agora precisamos ver a relação entre a chuva e as safras compradas. Para isso, crie um gráfico disperso.
- Insira uma linha linear para o gráfico.
Como podemos para o mesmo conjunto de chuvas, diferentes quantidades de safras são compradas. Por exemplo, observe a precipitação em 20; nesta faixa de precipitação, as quantidades de safras adquiridas são 4598, 3562 e 1184.
Isso pode ser devido à temporada também. A chuva pode ser a mesma quantidade, mas devido a intervalos de tempo diferentes, os fazendeiros compraram quantidades diferentes.
Coisas para lembrar
- Linear e Não Linear são duas coisas diferentes uma da outra.
- É necessário um sólido background estatístico para entender essas coisas.
- Entenda o que é regressão linear antes de aprender sobre não linear.
