Contido

# Regression Analysis

Realiza a análise de regresión linear, logarítmica ou xeométrica dun conxunto de datos que comprenda unha variábel dependente e varias variábeis independentes.

Por exemplo, o rendemento dunha colleita (variábel dependente) pode estar relacionada co réxime de choivas, as condicións de temperatura, a luz solar, a humidade, a calidade do solo e máis, todas elas variábeis independentes.

Para acceder a esta orde...

#### From the menu bar:

Escolla Datos - Estatísticas - Regresión

#### From the tabbed interface:

Escolla Datos - Estatísticas - Regresión.

No menú Datos da lapela Datos escolla Estatísticas - Regresión.

Para máis información sobre a análise de regresión consulte o artigo correspondente da Wikipedia.

## Datos

### Intervalo das variábeis independentes (X):

Introduza un único intervalo que conteña varias observacións de variábeis independentes (ao longo das columnas ou filas). Todas as observacións de variábeis de X teñen que ser introducidas adxacentes unhas ás outras na mesma táboa.

### Intervalo das variábeis independentes (Y):

Introduza o intervalo que conteña a variábel dependente cuxa regresión desexe calcular.

### Ambos os intervalos X e Y teñen etiquetas

Marque para usar a primeira liña (ou columna) dos conxuntos de datos como nomes de variábel no intervalo de saída.

### Resultados para:

A referencia da cela superior esquerda do intervalo no que se han mostrar os resultados.

#### Agrupado por

Select whether the input data has columns or rows layout.

## Tipos de regresión de saída

Indique o tipo de regresión. Existen tres tipos:

- Regresión linear: atopa a función linear na forma de y = b + a1.[x1] + a2.[x2] + a3.[x3] ..., onde ai é a iésima pendente, [xi] é a iésima variábel independente e b e a intersección que máis se axusta aos datos.

- Regresión logarítmica: atopa a curva logarítma na forma de y = b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3.ln[x3] ..., onde ai é o iésimo coeficiente, b é a intersección e ln[xi] é o logaritmo natural da iésima variábel independente que máis se axusta aos datos.

- Regresión xeométrica: atopa a curva xeométrica na forma de y = exp( b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3.ln[x3] ...), onde ai é a iésima potencia, [xi] é a iésima variábel independente e b é a intersección que máis se axusta aos datos.

## Opcións

### Nivel de confianza

Un valor numérico entre 0 e 1 (exclusivos), por omisión 0,95. O Calc emprega esta porcentaxe para calcular os intervalos de confianza correspondentes a cada unha das estimativas (ou sexa, as pendentes e a intersección).

### Calcular residuos

Seleccione se aceptar ou non o cálculo de residuos, o que pode ser útil para os casos nos que só lle interesen as pendentes e estimativas de intersección e as súas estatísticas. Os residuos dan información sobre cando se desvían os puntos de datos reais dos puntos de datos preditos baseándose no modelo de regresión.

### Forzar intersección como cero

Calcula o modelo de regresión empregando cero como intercepto, forzando así a que o modelo pase pola orixe.

Temas relacionados

Mostraxe

Estatísticas descritivas

Análise de varianza (ANOVA)

Correlación

Covarianza

Suavizado exponencial

Media móbil

Regression Analysis

Paired t-test

Test F

Test Z

Chi-square test

Análise de Fourier