এক্সেলে রিগ্রেশন হল স্বয়ংক্রিয়ভাবে তথ্যের কয়েকটি সেট তুলনা করার পরিসংখ্যানগত প্রক্রিয়াকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে দেখার একটি উপায় যাতে স্বাধীন ভেরিয়েবলের পরিবর্তন নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের পরিবর্তনকে প্রভাবিত করে। আপনি যদি কখনও দুটি জিনিসের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে পেতে চান, তাহলে এক্সেলে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ ব্যবহার করা এটি করার অন্যতম সেরা উপায়।
এই নিবন্ধের নির্দেশাবলী Excel 2019, Excel 2016, Excel 2013, Excel 2010-এ প্রযোজ্য।
রিগ্রেশনের অর্থ কী?
রিগ্রেশন হল একটি পরিসংখ্যানগত মডেলিং পদ্ধতি যা বিশ্লেষকরা একাধিক ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক নির্ধারণ করতে ব্যবহার করে।
রিগ্রেশন বিশ্লেষণ একটি একক ভেরিয়েবল দিয়ে শুরু হয় যা আপনি বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করছেন এবং স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি আপনি পরীক্ষা করছেন তা দেখতে তারা সেই একক পরিবর্তনশীলকে প্রভাবিত করে কিনা।বিশ্লেষণটি স্বাধীন ভেরিয়েবলের পরিবর্তনগুলি দেখে এবং সেই পরিবর্তনগুলিকে একক (নির্ভরশীল) ভেরিয়েবলের পরিবর্তনের সাথে সম্পর্কযুক্ত করার চেষ্টা করে৷
এটি উন্নত পরিসংখ্যানের মতো শোনাতে পারে, কিন্তু এক্সেল এই জটিল বিশ্লেষণকে যে কারো জন্য উপলব্ধ করে।
Excel এ লিনিয়ার রিগ্রেশন পারফর্ম করা
রিগ্রেশন বিশ্লেষণের সহজতম রূপ হল লিনিয়ার রিগ্রেশন। সরল রৈখিক রিগ্রেশন শুধুমাত্র দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক দেখায়।
উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত স্প্রেডশীটটিতে একজন ব্যক্তি প্রতিদিন কত ক্যালোরি খেয়েছেন এবং সেই দিনে তাদের ওজন সহ ডেটা দেখায়৷
যেহেতু এই স্প্রেডশীটে দুটি কলাম ডেটা রয়েছে এবং একটি ভেরিয়েবল অন্যটির উপর প্রভাব ফেলতে পারে, তাই আপনি এক্সেল ব্যবহার করে এই ডেটাতে একটি রিগ্রেশন বিশ্লেষণ চালাতে পারেন।
এনালাইসিস টুলপ্যাক অ্যাড-অন সক্ষম করা
আপনি এক্সেলের রিগ্রেশন বিশ্লেষণ বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করার আগে, আপনাকে এক্সেল বিকল্প স্ক্রিনে বিশ্লেষণ টুলপ্যাক অ্যাড-অন সক্ষম করতে হবে।
-
Excel এ, ফাইল মেনু নির্বাচন করুন এবং বেছে নিন বিকল্প।
Image -
বাম নেভিগেশন মেনুতে অ্যাড-ইনস নির্বাচন করুন। তারপর, নিশ্চিত করুন যে Excel অ্যাড-ইনসManage ফিল্ডে নির্বাচন করা হয়েছে।
Image -
অবশেষে, যাও বোতামটি নির্বাচন করুন।
Image -
অ্যাড-ইন পপ-আপ উইন্ডোতে। একটি টিক চিহ্ন যোগ করতে সামনের বক্সে ক্লিক করে বিশ্লেষণ টুলপ্যাক সক্ষম করুন এবং ঠিক আছে।।
Image
এখন যে অ্যানালাইসিস টুলপ্যাক সক্ষম হয়েছে, আপনি এক্সেলে রিগ্রেশন অ্যানালাইসিস শুরু করতে প্রস্তুত৷
এক্সেলে কীভাবে সরল রৈখিক রিগ্রেশন সম্পাদন করবেন
উদাহরণ হিসাবে ওজন এবং ক্যালোরি স্প্রেডশীট ব্যবহার করে, আপনি নিম্নরূপ এক্সেলে একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করতে পারেন।
-
ডেটা মেনু নির্বাচন করুন। তারপর, বিশ্লেষণ গ্রুপে, ডেটা বিশ্লেষণ। নির্বাচন করুন
Image -
ডেটা বিশ্লেষণ উইন্ডোতে, তালিকা থেকে রিগ্রেশন নির্বাচন করুন এবং ঠিক আছে ক্লিক করুন।
Image -
ইনপুট Y পরিসর হল কোষের পরিসীমা যেখানে নির্ভরশীল ভেরিয়েবল রয়েছে। এই উদাহরণে, যে ওজন. ইনপুট X পরিসর হল কোষের পরিসর যেখানে স্বাধীন পরিবর্তনশীল রয়েছে। এই উদাহরণে, এটি ক্যালোরি কলাম৷
Image -
হেডার ঘরের জন্য লেবেল নির্বাচন করুন এবং তারপরে একটি নতুন ওয়ার্কশীটে ফলাফল পাঠাতে নতুন ওয়ার্কশীট নির্বাচন করুন। এক্সেল বিশ্লেষণ চালাতে এবং একটি নতুন শীটে ফলাফল পাঠাতে ঠিক আছে নির্বাচন করুন৷
Image -
নতুন ওয়ার্কশীট পরীক্ষা করুন। বিশ্লেষণ আউটপুটে অনেকগুলি মান রয়েছে যা আপনাকে ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করতে বুঝতে হবে৷
Image এই সংখ্যাগুলির প্রতিটির নিম্নলিখিত অর্থ রয়েছে:
- Multiple R: পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ। 1 দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে একটি শক্তিশালী সম্পর্ক নির্দেশ করে, যখন -1 মানে একটি শক্তিশালী নেতিবাচক সম্পর্ক রয়েছে। 0 মানে কোন সম্পর্ক নেই।
- R স্কোয়ার: নির্ণয়ের সহগ, যা দেখায় যে দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে কতগুলি বিন্দু রিগ্রেশন লাইনে পড়ে। পরিসংখ্যানগতভাবে, এটি গড় থেকে বর্গক্ষেত্র বিচ্যুতির সমষ্টি।
- অ্যাডজাস্টেড R স্কোয়ার: R বর্গ নামক একটি পরিসংখ্যানগত মান যা আপনার নির্বাচিত স্বাধীন ভেরিয়েবলের সংখ্যার জন্য সামঞ্জস্য করা হয়।
- মানক ত্রুটি: রিগ্রেশন বিশ্লেষণের ফলাফল কতটা সুনির্দিষ্ট। যদি এই ত্রুটিটি ছোট হয় তবে আপনার রিগ্রেশন ফলাফল আরও সঠিক।
- পর্যবেক্ষণ: আপনার রিগ্রেশন মডেলে পর্যবেক্ষণের সংখ্যা।
রিগ্রেশন আউটপুটে অবশিষ্ট মানগুলি আপনাকে রিগ্রেশন বিশ্লেষণে ছোট উপাদানগুলির বিশদ বিবরণ দেয়৷
- df: পরিসংখ্যানগত মান যা বৈষম্যের উত্স সম্পর্কিত স্বাধীনতার ডিগ্রি হিসাবে পরিচিত।
- SS: বর্গক্ষেত্রের সমষ্টি। যদি আপনার বেশিরভাগ ডেটা রিগ্রেশন লাইনের সাথে খাপ খায় তাহলে মোট SS বনাম বর্গক্ষেত্রের অবশিষ্ট যোগফলের অনুপাত ছোট হওয়া উচিত।
- MS: রিগ্রেশন ডেটার গড় বর্গ।
- F: শূন্য অনুমানের জন্য এফ পরিসংখ্যান (এফ-টেস্ট)। এটি রিগ্রেশন মডেলের তাৎপর্য প্রদান করে৷
- তাৎপর্য F: পরিসংখ্যানগত মান F. এর P-মান হিসাবে পরিচিত
আপনি পরিসংখ্যান এবং রিগ্রেশন মডেল গণনা না করলে, সারাংশের নীচের মানগুলির খুব বেশি অর্থ থাকবে না। তবে একাধিক R এবং R স্কোয়ার দুটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ৷
যেমন আপনি দেখতে পাচ্ছেন, এই উদাহরণে, ক্যালোরির মোট ওজনের সাথে একটি শক্তিশালী সম্পর্ক রয়েছে।
এক্সেলে একাধিক রৈখিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ
একই লিনিয়ার রিগ্রেশন করতে কিন্তু একাধিক স্বাধীন ভেরিয়েবল সহ, ইনপুট এক্স রেঞ্জ এর জন্য সম্পূর্ণ পরিসর (একাধিক কলাম এবং সারি) নির্বাচন করুন।
একাধিক স্বাধীন ভেরিয়েবল নির্বাচন করার সময়, অনেকগুলি ভেরিয়েবল থাকার কারণে আপনি একটি পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে পাওয়ার সম্ভাবনা কম।
তবে এক্সেলের একটি রিগ্রেশন বিশ্লেষণ আপনাকে এক বা একাধিক ভেরিয়েবলের সাথে পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে পেতে সহায়তা করতে পারে যেগুলি আপনি উপলব্ধি করতে পারেন না যে শুধুমাত্র ম্যানুয়ালি ডেটা পর্যালোচনা করে বিদ্যমান রয়েছে৷
