¿Te has preguntado alguna vez cómo predecir resultados o clasificar datos de manera efectiva? La regresión logística es una poderosa herramienta estadística que te permite modelar relaciones entre variables y realizar predicciones sobre eventos binarios. En este artículo, te guiaremos paso a paso sobre cómo realizar una regresión logística en Excel, una de las herramientas más accesibles y populares para el análisis de datos. No importa si eres un principiante o tienes algo de experiencia, aquí encontrarás los conocimientos necesarios para dominar esta técnica y llevar tus habilidades analíticas al siguiente nivel. ¡Prepárate para descubrir el potencial oculto de tus datos y optimizar tus decisiones!
«Si eres usuario de Excel y te interesa adentrarte en el fascinante mundo de la regresión logística, estás en el lugar indicado. En este artículo, te mostraremos de manera sencilla y práctica cómo realizar una regresión logística utilizando las herramientas que ofrece Excel. No necesitas ser un experto en estadística para seguir nuestros pasos, ¡así que prepárate para descubrir cómo aprovechar al máximo esta potente función de Excel en tus análisis y pronósticos.»
Regresión logística es un método que utilizamos para ajustar un modelo de regresión cuando la variable de respuesta es binaria.
Este tutorial explica cómo realizar una regresión logística en Excel.
Ejemplo: regresión logística en Excel
Utilice los siguientes pasos para realizar una regresión logística en Excel para un conjunto de datos que muestra si los jugadores de baloncesto universitario fueron reclutados o no en la NBA (draft: 0 = no, 1 = sí) en función de su promedio de puntos, rebotes y asistencias en los partidos anteriores. estación.
Paso 1: ingrese los datos.
Primero, ingrese los siguientes datos:
>Paso 2: ingrese las celdas para los coeficientes de regresión.
Como tenemos tres variables explicativas en el modelo (pts, rebs, ast), crearemos celdas para tres coeficientes de regresión más uno para la intersección en el modelo. Estableceremos los valores para cada uno de estos en 0,001, pero los optimizaremos más adelante.
>A continuación, tendremos que crear algunas columnas nuevas que usaremos para optimizar estos coeficientes de regresión, incluido el logit, e.logitprobabilidad y logaritmo de probabilidad.
Paso 3: crea valores para el logit.
A continuación, crearemos la columna logit utilizando la siguiente fórmula:
>Paso 4: crear valores para elogit.
A continuación, crearemos valores para elogit utilizando la siguiente fórmula:
>Paso 5: Crea valores para la probabilidad.
A continuación, crearemos valores para la probabilidad usando la siguiente fórmula:
>Paso 6: crear valores para la probabilidad logarítmica.
A continuación, crearemos valores para el registro de probabilidad utilizando la siguiente fórmula:
Logaritmo de probabilidad = LN(Probabilidad)
>Paso 7: Encuentra la suma de las probabilidades logarítmicas.
Por último, encontraremos la suma de las probabilidades logarítmicas, que es el número que intentaremos maximizar para resolver los coeficientes de regresión.
>Paso 8: utilice el solucionador para resolver los coeficientes de regresión.
Si aún no ha instalado Solver en Excel, siga los siguientes pasos para hacerlo:
- Hacer clic Archivo.
- Hacer clic Opciones.
- Hacer clic Complementos.
- Hacer clic Complemento de resoluciónluego haga clic Ir.
- En la nueva ventana que aparece, marque la casilla junto a Complemento de resoluciónluego haga clic Ir.
Una vez instalado el Solver, vaya a la Análisis grupo en el Datos pestaña y haga clic solucionador. Ingrese la siguiente informacion:
- Establecer objetivo: Elija la celda H14 que contiene la suma de las probabilidades logarítmicas.
- Cambiando celdas variables: Elija el rango de celdas B15:B18 que contiene los coeficientes de regresión.
- Hacer que las variables sin restricciones no sean negativas: Desmarque esta casilla.
- Seleccione un método de resolución: Elija GRG no lineal.
Luego haga clic Resolver.
El Solver calcula automáticamente las estimaciones del coeficiente de regresión:
>De forma predeterminada, los coeficientes de regresión se pueden utilizar para encontrar la probabilidad de que el draft = 0.
Sin embargo, normalmente en la regresión logística nos interesa la probabilidad de que la variable de respuesta = 1.
Entonces, simplemente podemos invertir los signos de cada uno de los coeficientes de regresión:
>Ahora estos coeficientes de regresión se pueden usar para encontrar la probabilidad de que el draft = 1.
Por ejemplo, supongamos que un jugador promedia 14 puntos por partido, 4 rebotes por partido y 5 asistencias por partido. La probabilidad de que este jugador sea reclutado en la NBA se puede calcular como:
P(borrador = 1) = e3,681193 + 0,112827*(14) -0,39568*(4) – 0,67954*(5) / (1+e3,681193 + 0,112827*(14) -0,39568*(4) – 0,67954*(5)) = 0,57.
Como esta probabilidad es mayor que 0,5, predecimos que este jugador ser reclutado en la NBA.
Relacionado: Cómo crear una curva ROC en Excel (paso a paso)
Regresión logística | Ejemplo fácil práctico
Cómo realizar una regresión logística en Excel
La regresión logística es una técnica estadística utilizada para predecir la probabilidad de un evento binario, como por ejemplo la probabilidad de que un estudiante apruebe o suspenda un examen. En este artículo, aprenderemos cómo realizar una regresión logística en Excel.
Paso 1: Preparar los datos
El primer paso es asegurarse de que los datos estén organizados de manera adecuada en una hoja de cálculo de Excel. Es importante que las variables independientes estén en columnas separadas y la variable dependiente (el evento binario) esté en una columna separada. Asegúrese de etiquetar cada columna para facilitar la referencia.
Paso 2: Insertar el complemento «Análisis de datos»
Para realizar la regresión logística en Excel, necesitará habilitar el complemento «Análisis de datos». Si no tiene este complemento instalado, puede seguir las instrucciones proporcionadas por Microsoft aquí para instalarlo.
Paso 3: Seleccionar los datos y configurar la regresión logística
Una vez que haya habilitado el complemento «Análisis de datos», seleccione los datos relevantes en su hoja de cálculo. Luego, vaya a la pestaña «Datos» en la barra de herramientas y haga clic en «Análisis de datos». En el cuadro de diálogo que aparece, elija «Regresión» y haga clic en «Aceptar».
En la siguiente ventana, deberá seleccionar las variables independientes y la variable dependiente en sus respectivas casillas. Asegúrese de marcar la opción «Etiquetas en primera fila» si ha incluido etiquetas en su hoja de cálculo. Luego, haga clic en «Aceptar» para continuar.
Paso 4: Interpretar los resultados
Después de hacer clic en «Aceptar», Excel calculará automáticamente la regresión logística y mostrará los resultados en una nueva hoja de cálculo. Encontrará información relevante como los coeficientes, las estadísticas R cuadrado y la significancia de las variables independientes.
Es importante interpretar correctamente los resultados de la regresión logística. Si no está seguro de cómo hacerlo, puede consultar este artículo que explica de manera detallada la interpretación de los resultados de una regresión logística.
Paso 5: Utilizar los resultados
Una vez que haya interpretado los resultados de la regresión logística, podrá utilizar la ecuación resultante para predecir la probabilidad de ocurrencia del evento binario para nuevos conjuntos de datos. Esto puede ser útil en la toma de decisiones y la planificación estratégica en diversos campos como el marketing, la medicina y las ciencias sociales.
Recuerde que Excel es una herramienta básica para realizar regresiones logísticas y puede haber limitaciones en sus capacidades. Si necesita análisis más avanzados o un mayor control sobre los modelos, es recomendable utilizar software estadístico especializado como SPSS o R.
Ahora que sabe cómo realizar una regresión logística en Excel, ¡puede comenzar a explorar las posibilidades que ofrece esta técnica estadística en sus propios proyectos!
Cómo realizar una regresión logística en Excel
¿Te has preguntado alguna vez cómo predecir resultados o clasificar datos de manera efectiva? La regresión logística es una poderosa herramienta estadística que te permite modelar relaciones entre variables y realizar predicciones sobre eventos binarios. En este artículo, te guiaremos paso a paso sobre cómo realizar una regresión logística en Excel, una de las herramientas más accesibles y populares para el análisis de datos.
¿Qué es la regresión logística?
La regresión logística es un método que utilizamos para ajustar un modelo de regresión cuando la variable de respuesta es binaria. Esto significa que se utiliza para predecir probabilidades de eventos que pueden tener solo dos resultados, como «sí» o «no».
Pasos para realizar una regresión logística en Excel
- Ingresar los datos: Asegúrate de que tus datos estén organizados adecuadamente en una hoja de cálculo de Excel, con variables independientes en columnas separadas y la variable dependiente en otra columna.
- Configurar las celdas para los coeficientes de regresión: Crea celdas para los coeficientes de regresión y el intercepto, inicialmente puedes establecerlos en valores como 0.001.
- Crear valores para el logit: Utiliza la siguiente fórmula para calcular el logit:
Logit = Intercepto + b1*Variable1 + b2*Variable2 + b3*Variable3
- Calcular el valor de e^logit: Esto se puede hacer usando la función de Excel:
e^logit = EXP(logit)
- Calcular la probabilidad: La fórmula para calcular la probabilidad de éxito (P) es:
P = e^logit / (1 + e^logit)
- Calcular el logaritmo de la probabilidad: Utiliza la función de Excel:
Logaritmo de probabilidad = LN(P)
- Sumar las probabilidades logarítmicas: Obtén la suma de todas las probabilidades logarítmicas, que es el valor que pretendemos maximizar.
- Utilizar el solucionador de Excel: Si no tienes instalado el Solucionador, puedes hacerlo desde el menú de complementos. Luego, configura el Solucionador para maximizar la suma de probabilidades logarítmicas ajustando los coeficientes de regresión.
Ejemplo práctico
Supongamos que tienes un conjunto de datos sobre jugadores de baloncesto universitario y deseas predecir si serán reclutados en la NBA (0 = no, 1 = sí). Puedes seguir estos pasos y aplicar las fórmulas que hemos mencionado previamente.
FAQs sobre la regresión logística en Excel
¿Qué tipo de datos se pueden usar para la regresión logística?
La regresión logística se puede utilizar con datos que tengan una variable dependiente binaria, como «sí/no» o «1/0». Las variables independientes pueden ser tanto categóricas como continuas.
¿Excel es la mejor herramienta para realizar regresión logística?
Excel es accesible y fácil de usar para muchos, pero existen otras herramientas como R, Python o software estadístico como SPSS o SAS que ofrecen funcionalidades más avanzadas para el análisis estadístico. No obstante, Excel es una buena opción para principiantes.
¿Necesito conocimientos avanzados de estadística para usar regresión logística en Excel?
No, aunque es útil tener algún conocimiento básico sobre estadísticas, las instrucciones y pasos que hemos compartido son accesibles incluso para principiantes. Con un poco de práctica, puedes realizar análisis significativos.
Referencias externas
Con estos pasos y ejemplos, ahora estás preparado para realizar una regresión logística en Excel y aprovechar al máximo tus análisis de datos. ¡Buena suerte y feliz análisis!
Gorrea: ¡Sí, es verdad! Este artículo me ayudó un montón también. Justo el otro día tenía que presentar un proyecto y no sabía por dónde empezar, pero gracias a tus explicaciones logré hacer la regresión logística sin problema. Me sorprendió lo accesible que es hacerlo en Excel, ni imaginas lo que me facilito la vida. ¡Gracias por el aporte!
Escreishsnz: ¡Excelente artículo! Me ayudó un montón a hacer mis primeros análisis en Excel. La verdad es que al principio estaba perdido, pero siguiendo tus pasos logré crear mi modelo de regresión logística para un proyecto de mi carrera, ¡y el resultado fue increíble! Gracias por compartirlo, está muy claro y fácil de entender.
Kamel: ¡Totalmente de acuerdo! El artículo está genial y me vino de perlas para un trabajo que tenía que hacer. Yo también andaba medio perdido, pero gracias a tus explicaciones pude meterme de lleno en la regresión logística y me sorprendió lo fácil que es en Excel. ¡Mil gracias por compartir esos trucos!