Cómo utilizar Excel para la correlación de los datos de tres sensores

Para determinar la correlación entre los tres conjuntos de datos, como de una serie de sensores , una regresión múltiple debe ser empleado . Regresión múltiple es una técnica estadística que se ejecuta una línea recta a través de varios puntos de datos. La pendiente de esta línea es una estimación de la proximidad de los puntos de datos a cada uno otro , o su correlación . Es muy difícil hacer esto a mano, pero mucho más fácil con una hoja de cálculo como Excel. Instrucciones
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Organizar los datos de los tres sensores en las columnas de la hoja de cálculo Excel. Para ilustrar cómo encontrar la correlación , los números ficticios se utilizarán como ejemplo
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En la columna A, en las celdas A1 a A10 , introduzca los siguientes números de teléfono : . 0.330.050.770.900.250.660.300 . 120.050.85
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en la columna B, en las celdas B1 a B10 , introduzca los siguientes números: 0.540.180.290.010.600.050.010.890.020.36
4 < p> en la columna C , en células C1 a C10 , ingrese los numeros : 0.320.950.500.520.910.750.830.010.110.15
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Asegúrese de que el análisis de datos de complemento está encendido. Ir a la opción " Herramientas " en la barra de menú , haz clic en " Añadir Complementos ", y luego seleccione la casilla junto a " Herramientas para análisis ".
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Haga clic en la opción de menú " Herramientas " de nuevo , a continuación, desplácese hacia abajo para " Análisis de datos ".
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Haga clic en "Análisis de datos", desplácese hacia abajo para " regresión ", luego haga clic en " Aceptar".
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Ponga el cursor en "Input Y Rango " y luego las células sombra A1 a A10.
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Ponga el cursor en "Input X Range ", entonces las células sombra B1 a C10.
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Haga clic en "OK " y la hoja de cálculo se producirá una tabla de datos de salida de regresión automática.
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Mira las estadísticas de regresión. El tercer número de abajo se llama " ajustado Square R ". Este número representa la correlación de las tres columnas de datos, que en este caso son poco correlacionados negativamente con un valor de - . 0,16