การใช้งาน Linear Regression ในภาษา VBA แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง CODE และอธิบายการทำงาน

ในโลกของการวิเคราะห์ข้อมูลและการทำวิจัย, Linear Regression (การถดถอยเชิงเส้น) เป็นเทคนิคที่ได้รับความนิยมในหลายสนาม ไม่ว่าจะเป็นในด้านการตลาด, การเงิน, หรือแม้กระทั่งการศึกษาก็มีการนำไปใช้งานอย่างกว้างขวาง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในฐานะนักศึกษาและนักวิจัย การทำความเข้าใจ Linear Regression จะช่วยเพิ่มความเข้าใจในข้อมูลและแนวโน้มที่มีอยู่ในข้อมูลนั้น ๆ

ในบทความนี้เราจะมาดูการใช้งาน Linear Regression ในภาษา VBA (Visual Basic for Applications) โดยเราจะทำการสร้างแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย และจะมีตัวอย่างโค้ดที่ชัดเจน รวมถึงตัวอย่าง Use Case ที่ผู้คนสามารถเข้าถึงได้ในชีวิตประจำวัน

Linear Regression คืออะไร?

Linear Regression เป็นวิธีการเชิงสถิติที่ใช้ในการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ (Independent Variable) และตัวแปรตาม (Dependent Variable) โดยเชื่อมโยงระหว่างกันโดยใช้เส้นตรง (Linear Line) ซึ่งเส้นตรงนี้สามารถใช้ทำนายค่าที่คาดไว้ของตัวแปรตามจากค่าของตัวแปรอิสระ

สมการพื้นฐานของ Linear Regression จะมีรูปแบบดังนี้:

\[ Y = a + bX \]

- \( Y \) = ตัวแปรตาม

- \( a \) = ค่าคงที่ (Intercept)

- \( b \) = ความชัน (Slope)

- \( X \) = ตัวแปรอิสระ

การใช้งาน Linear Regression ในภาษา VBA

ขั้นตอนที่ 1: การเตรียมข้อมูล

ก่อนอื่นเราต้องเตรียมข้อมูลเพื่อใช้ในการสร้างแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น ตัวอย่างเราจะใช้ข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กันระหว่างค่าใช้จ่ายในการโฆษณา (Advertising Spend) และยอดขาย (Sales)

| Advertising Spend | Sales |

|-------------------|---------|

| 5000 | 20000 |

| 10000 | 30000 |

| 12000 | 35000 |

| 15000 | 45000 |

| 20000 | 60000 |

ขั้นตอนที่ 2: เขียนโค้ด VBA

ตอนนี้เราจะเขียนโค้ด VBA เพื่อคำนวณ Linear Regression

 Sub LinearRegressionExample()
    Dim ws As Worksheet
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1")

    Dim lastRow As Long
    lastRow = ws.Cells(ws.Rows.Count, 1).End(xlUp).Row

    Dim xValues() As Variant
    Dim yValues() As Variant
    Dim i As Long

    ' อ่านข้อมูลจากชีต
    ReDim xValues(1 To lastRow - 1)
    ReDim yValues(1 To lastRow - 1)

    For i = 2 To lastRow ' เริ่มจากแถวที่ 2
        xValues(i - 1) = ws.Cells(i, 1).Value ' Advertising Spend
        yValues(i - 1) = ws.Cells(i, 2).Value ' Sales
    Next i

    ' คำนวณ Linear Regression
    Dim slope As Double
    Dim intercept As Double
    Dim rSquared As Double

    Dim xMean As Double
    Dim yMean As Double
    Dim ssXY As Double
    Dim ssXX As Double

    xMean = Application.WorksheetFunction.Average(xValues)
    yMean = Application.WorksheetFunction.Average(yValues)

    For i = LBound(xValues) To UBound(xValues)
        ssXY = ssXY + (xValues(i) - xMean) * (yValues(i) - yMean)
        ssXX = ssXX + (xValues(i) - xMean) ^ 2
    Next i

    slope = ssXY / ssXX
    intercept = yMean - slope * xMean

    ' คำนวณ R-squared
    Dim ssTotal As Double
    Dim ssRes As Double

    For i = LBound(yValues) To UBound(yValues)
        ssTotal = ssTotal + (yValues(i) - yMean) ^ 2
        ssRes = ssRes + (yValues(i) - (intercept + slope * xValues(i))) ^ 2
    Next i

    rSquared = 1 - (ssRes / ssTotal)

    ' แสดงผลลัพธ์
    MsgBox "Slope: " & slope & vbNewLine & _
           "Intercept: " & intercept & vbNewLine & _
           "R-squared: " & rSquared
End Sub

ขั้นตอนที่ 3: อธิบายการทำงาน

โหลดข้อมูลเข้ามาในตัวแปร xValues และ yValues จากนั้นทำการคำนวณหาค่าเฉลี่ยของทั้งสองตัวแปร ตามลำดับ

ตัวอย่าง Use Case

การคาดการณ์ยอดขายจากค่าใช้จ่ายในการโฆษณา

สรุป

Linear Regression เป็นเทคนิคที่มีประโยชน์และสามารถนำไปใช้งานได้หลากหลายในโลกของธุรกิจและการศึกษา การให้ความสำคัญกับการวิเคราะห์และการใช้ข้อมูลอย่างถูกต้องจะช่วยให้เราสามารถทำการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

สำหรับคนที่ต้องการเรียนรู้การโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้คุณเข้ามาศึกษาโปรแกรมที่ EPT (Expert Programming Tutor) ซึ่งเป็นโรงเรียนสอนการโปรแกรมที่มีเนื้อหาครอบคลุมและตอบโจทย์การทำงานจริง คุณจะได้เรียนรู้การประยุกต์ใช้เทคนิคต่างๆ รวมถึง Linear Regression ที่สามารถนำไปใช้งานได้จริงในชีวิตประจำวัน

หากคุณมีคำถามเพิ่มเติมหรือสนใจข้อมูลเกี่ยวกับหลักสูตร เส้นทางการเรียนรู้ โปรดไปที่เว็บไซต์ของ EPT และเริ่มต้นการเดินทางของคุณในโลกของการโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลวันนี้!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง