Регрессионный анализ в Microsoft Excel

Автор: Карлберг К., «Регрессионный анализ в Microsoft Excel»: Эта книга — наиболее полное из имеющихся на сегодняшний день руководств по использованию Microsoft Excel для решения задач регрессионного анализа в области бизнес-аналитики и в различного рода исследованиях. Автор Конрад Карлберг, многократный обладатель титула MVP от компании Microsoft и общепризнанный эксперт с более чем 25-летним опытом использования передовых методов статистического анализа, демонстрирует применение функций рабочего листа Excel для работы с регрессией при выполнении всевозможных видов анализа, представляющих практический интерес. Автор доступно объясняет теоретические вопросы, знание которых поможет вам избежать многих ошибок как при самостоятельном проведении регрессионного анализа, так и при оценке результатов анализа, выполненного другими людьми. Весь материал, от простых корреляций и t-тестов до множественного ковариационного анализа, основан на реальных примерах и сопровождается подробным описанием соответствующих пошаговых процедур. В книге обсуждаются особенности и противоречия, связанные с функциями Excel для работы с регрессией, рассматриваются последствия использования каждой их опции и каждого аргумента и объясняется, как надежно применять регрессионные методы в самых разных областях, от медицинских исследований до финансового анализа. Для выполнения регрессионного анализа вам не понадобится ни дорогое программное обеспечение, ни докторская степень в области статистики. Microsoft Excel предлагает все необходимые для этого инструменты, а данная книга научит вас эффективному их использованию. - Узнайте о том, что можно, а что нельзя делать с помощью регрессионного анализа и почему - Научитесь применять функции для работы с регрессией, встроенные во все последние версии Excel Начните работать с корреляцией и простой регрессией - Извлеките максимальную пользу от применения функции ЛИНЕЙН() - Планируйте и выполняйте множественную регрессию - Научитесь различать существенные и несущественные допущения - Расширьте свой потенциал за счет использования регрессии вместо диперсионного анализа - Добавляйте ковариаты в анализ для увеличения статистической мощности тестов