적합선 그림에 대한 데이터 입력

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데이터 입력

분석하려는 데이터 열을 지정하려면 다음 단계를 수행하십시오.

  1. 반응에 설명하거나 예측하려는 숫자 데이터의 열을 입력합니다. 반응은 Y 변수라고도 합니다.
  2. 예측 변수에 반응의 변화를 설명하거나 예측하는 숫자 데이터의 열을 입력합니다. 예측 변수는 X 변수라고도 합니다.
이 워크시트에서 판매 가격은 반응이며 동일한 회사 및 모델의 3년 된 차량의 판매 가격이 포함됩니다. 마일리지는 예측 변수이며 판매 가격의 차이를 설명할 수도 있습니다.
C1 C2
주행 거리 판매 가격
9980 19999
34212 17999
26870 19009
46321 17199
16780 19499
50021 14999

회귀 모형 유형

선택하는 모형의 유형은 데이터를 적합하기 위해 사용되는 방정식에 해당합니다. 어느 모형이 가장 적합한지 잘 모를 경우에는 선형 모형으로 시작하여 모형이 데이터를 얼마나 잘 적합시키는지 평가하십시오. 데이터에 곡면성이 있는 것으로 보일 경우에는 2차 또는 3차 모형을 사용하여 분석을 반복하십시오.
선형
선형 모형은 데이터의 일정한 증가 또는 감소 비율을 보여줄 수 있습니다. 선형 모형은 다음 방정식에 해당합니다: Y = bo + b1X.
2차
2차 모형은 데이터의 곡면성을 설명할 수 있습니다. 2차 모형은 다음 방정식에 해당합니다: Y = bo + b1X + b2X2.
3차
3차 모형은 데이터의 "봉우리와 골짜기" 패턴을 설명합니다. 3차 모형은 다음 방정식에 해당합니다: Y = bo + b1X + b2X2 + b3 X3.
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