Regresyon Programlarını Kullanma – Muhasebe Alanında Tez Yaptırma – Muhasebe Tez Yaptırma Ücretleri – Muhasebe Ödevleri – Muhasebe Ödev Ücretleri
En Küçük Kareler Yöntemi
Bu noktaya kadar, bir dağılım grafiğinde gösterilen noktalara en iyi uyan bir çizgi kavramına değindik. En uygun çizgi ile ne kastedilmektedir? Sezgisel olarak, veri noktalarının en yakın olduğu çizgidir. Ama en yakın ne demek?
Burada rastgele bir çizgi (Y F VX) çizilmiştir. Her noktanın çizgiye yakınlığı, noktanın çizgiye olan düşey uzaklığı ile ölçülebilir. Bu dikey mesafe, gerçek maliyet ile hattın tahmin ettiği maliyet arasındaki farktır.
8. nokta için bu, E8 Y8 F VX8’dir, burada Y8 gerçek maliyettir, F VX8 tahmin edilen maliyettir ve sapma E8 ile temsil edilir. Sapma, noktadan çizgiye olan mesafe ile gösterilen tahmini ve fiili maliyetler arasındaki farktır.
Dikey mesafe, tek bir noktanın doğruya yakınlığını ölçer, ancak gerçekten tüm noktaların doğruya yakınlığının bir ölçüsüne ihtiyacımız var. Bir olasılık, genel bir ölçü elde etmek için tüm tek ölçüleri eklemektir. Ancak, tek ölçümler olumlu veya olumsuz işaretlere sahip olabileceğinden, bu genel ölçüm çok anlamlı olmayabilir.
Örneğin, küçük pozitif sapmaların toplamı, pozitif ve negatif sayıların iptal etkisi nedeniyle, büyük pozitif sapmaların ve büyük negatif sapmaların toplamından daha büyük bir genel ölçümle sonuçlanabilir.
Bu sorunu düzeltmek için, önce her bir yakınlık ölçüsünün karesini alabilir ve ardından bu karesel sapmaları genel yakınlık ölçüsü olarak toplayabiliriz. Sapmaların karesini almak, pozitif ve negatif sayıların karışımından kaynaklanan iptal sorununu önler.
Bu kavramı göstermek için, dağılım grafiği yöntemiyle üretilen maliyet formülü için bir yakınlık ölçüsü hesaplanacaktır. Yakınlık ölçüsü, noktaların çizgiden sapmalarının karelerinin toplamı olduğundan, ölçü ne kadar küçükse, doğru noktalara o kadar iyi uyar. Örneğin, dağılım grafiği yöntemi çizgisinin yakınlık ölçüsü 5.068.200’dür. Benzer bir hesaplama, yüksek-alçak çizgisi için 5,402,013’lük bir yakınlık ölçüsü üretir.
Böylece, dağılım grafiği çizgisi noktalara yüksek-alçak çizgisinden daha iyi uyar. Bu sonuç, dağılım grafiği yönteminde yargı kullanımının yüksek-düşük yönteminden daha üstün olduğu yönündeki önceki iddiayı desteklemektedir.
Prensipte, yakınlık ölçülerini karşılaştırmak, tüm satırların en iyiden en kötüye doğru sıralanmasını sağlayabilir. Noktalara diğer tüm doğrulardan daha iyi uyan doğruya en uygun doğru denir. Kare sapmaların en küçük (en küçük) toplamına sahip doğrudur. En küçük kareler yöntemi, en uygun doğruyu belirler. En uygun çizgiyi üreten formülleri elde etmek için istatistiksel teoriye güveniyoruz.
Excel regresyon analizi yorumlama
Excel Regresyon grafiği
Basit doğrusal regresyon analizi
Doğrusal regresyon örnekleri
Regresyon analizi yorumlama
Excel regresyon denklemi
Excel Regresyon eklentisi
Excel Regresyon analizi
Regresyon Programlarını Kullanma
Regresyon formülünü manuel olarak hesaplamak, yalnızca birkaç veri noktasıyla bile sıkıcıdır. Veri noktalarının sayısı arttıkça manuel hesaplama pratik olmaz. (Çoklu regresyon kullanıldığında, manuel hesaplama neredeyse imkansızdır.) Neyse ki, Microsoft Excel5 gibi elektronik tablo paketlerinin hesaplamaları gerçekleştirecek regresyon rutinleri vardır. Tek yapmanız gereken verileri girmek gerekir.
Elektronik tablo regresyon programı, katsayı tahminlerinden daha fazlasını sağlar. Ayrıca, dağılım grafiği ve yüksek-düşük yöntemleri için mevcut olmayan bir özellik olan maliyet denkleminin ne kadar güvenilir olduğunu görmek için kullanılabilecek bilgiler sağlar. Regresyon katsayılarını hesaplamak için bilgisayarı kullanmanın ilk adımı verileri girmektir.
Malzeme taşıma maliyetine ilişkin Anderson Company verilerini girerseniz göreceğiniz bilgisayar ekranını gösterir ve bir elektronik tabloya geçer. Değişkenlerinizi sergide olduğu gibi etiketlemek iyi bir fikirdir: aylar etiketlenmiştir, B sütunu malzeme taşıma maliyetleri için etiketlenmiştir ve C sütunu hareket sayısı için etiketlenmiştir. Bir sonraki adım regresyonu çalıştırmaktır.
Excel ve Quattro Pro’da, regresyon rutini “araçlar” menüsünün altında (ekranın sağ üst köşesine doğru) bulunur. “Araçlar” menüsünü aşağı çektiğinizde diğer menü olanaklarını göreceksiniz. Quattro Pro’da “sayısal araçlar”ı ve ardından “gerileme”yi seçin. Excel’de “ekle”yi seçin ve ardından “veri analiz araçlarını” ekleyin. Veri analiz araçları eklendiğinde, “araçlar” menüsünün alt kısmında “veri analizi” görünecektir; “veri analizi”ni ve ardından “gerileme”yi tıklayın.
“Regresyon” ekranı açıldığında bağımlı ve bağımsız değişkenlerin nerede olduğunu programa söyleyebilirsiniz. İmleci “bağımsız” dikdörtgenin başına getirin ve ardından (yine imleci kullanarak) bağımsız değişken sütunu altındaki değerleri bloke edin, bu durumda c2 ila c11 arasındaki hücreler.
Ardından, imleci “bağımlı” dikdörtgenin başına getirin ve b2 ile b11 arasındaki hücrelerdeki değerleri engelleyin. Son olarak, bilgisayara çıktıyı nereye yerleştireceğini söylemeniz gerekir. Güzel boyutlu bir dikdörtgeni engelleyin (örneğin, a13 ile f20 arasındaki hücreler) ve “Tamam”ı tıklayın. Bir göz açıp kapayıncaya kadar, regresyon çıktısı tamamlanır. Regresyon çıktısı gösterilir.
Şimdi çıktıya bir göz atalım. İlk olarak, sabit maliyet ve değişken oran katsayılarını bulun. Serginin altında, kesişme noktası ve X Değişkeni 1 gösterilir ve sonraki sütun katsayılarını verir. Yuvarlama, sabit maliyet 854,50 ABD dolarıdır ve değişken oran 12,39 ABD dolarıdır. Şimdi, malzeme taşıma maliyeti için aşağıdaki maliyet formülünü oluşturabiliriz:
- Malzeme taşıma maliyeti 854,50 $ (12,39 $ Hareket sayısı)
Bu formülü, yüksek-düşük ve dağılım grafiği yöntemleri için formüllerde yaptığımız gibi, gelecek aylar için malzeme taşıma maliyetini tahmin etmek için kullanabiliriz.
Regresyon maliyeti formülü en uygun çizgi olduğundan, malzeme taşıma maliyetlerine ilişkin daha iyi tahminler üretmelidir. 350 hamle için, en küçük kareler çizgisi tarafından tahmin edilen tahmin 5,191 $ [854,50 $ (12,39 $ 350)], sabit bileşen 854,50 $ artı değişken bileşen 4,336,50 $’dır.
Bu tahmini bir standart olarak kullanarak, dağılım grafiği çizgisi en küçük kareler çizgisine en yakın şekilde yaklaşır. Bilgisayar çıktısı bize sabit ve değişken maliyet katsayılarını verebilirken, asıl kullanışlılığı tahmini maliyet formülünün ne kadar güvenilir olduğu hakkında bilgi sağlama yeteneğinde yatmaktadır. Dağılım grafiği veya yüksek-düşük yöntemleri bu özelliği sağlamaz.
Basit doğrusal regresyon analizi Doğrusal regresyon örnekleri Excel Regresyon analizi Excel regresyon analizi yorumlama Excel regresyon denklemi Excel Regresyon eklentisi Excel Regresyon grafiği Regresyon analizi yorumlama
Son yorumlar