Excel论文：Excel多元线性回归在体育统计学中的应用

基于Excel的向前增选法多元线性回归在体育教学中的应用

基于Excel的向前增选法多元线性回归在体育教学中的应用作者：李传伟来源：《中国管理信息化》2012年第05期［摘要］直线回归研究的是一个因变量与一个自变量之间的回归问题，但是，在社会经济领域的许多实际问题中，影响因变量的自变量往往不止一个，而是多个，比如血压受年龄、性别、体重、性格、职业（体力劳动或脑力劳动）、饮食、吸烟、血脂水平等因素的影响，因此需要进行一个因变量与多个自变量间的回归分析，即多元回归分析。

其中最为简单、常用并且具有基础性质的是多元线性回归分析，许多非线性回归和多项式回归都可以化为多元线性回归来解决，因而多元线性回归分析有着广泛的应用。

目前，在体育统计学中大多采用SPSS统计软件进行回归分析。

本文利用Excel的数据分析工具，通过建立“最优”回归方程对因变量进行预测或控制。

［关键词］ Excel；向前增选法；多元回归；体育doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 05. 049［中图分类号］ G642；TP317.3 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1673 - 0194（2012）05- 0089- 021 引言很多时候，我们研究的问题是受多个因素影响的，需要建立多元回归方程，进行多元回归分析。

在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。

事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。

因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

多元线性回归模型的一般形式：Y = a + b1X1 + b2X2 + … + bkXk多元线性回归预测的步骤：第一步，获得候选自变量和因变量的观测值；第二步，采用向前增选法从候选自变量中选择合适的自变量；第三步，确定回归系数，判断回归方程的拟合优度；第四步，根据回归方程进行预测。

２应用实例采用随机抽样的方式从４０个学生中抽取２２个样本，记录其肺活量、体重、速度灵巧项目成绩、柔韧力量项目成绩、脉搏跳动次数等。

Excel数据分析工具进行多元回归分析范文

使用Excel数据分析工具进行多元回归分析使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。

但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在相应界面找到）。

点击“文件”，如下图：在弹出的菜单中选择“选项”，如下图所示：在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”，在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”，然后点击最下方的“转到”，如下图所示：在弹出的“加载宏”菜单中选择“分析工具库”，然后点击“确定”，如下图所示：加载完毕，在“数据”工具栏中就出现“数据分析”工具库，如下图所示：给出原始数据，自变量的值在A2：I21单元格区间中，因变量的值在J2：J21中，如下图所示：假设回归估算表达式为：试使用Excel数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析：点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库，如下图所示：在弹出的“数据分析”-“分析工具”多行文本框中选择“回归”，然后点击“确定”，如下图所示：弹出“回归”对话框并作如下图的选择：上述选择的具体方法是：在“Y值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取函数Y数据所在单元格区域J2：J21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“Y值输入区域”文本框中输入J2：J21；在“X值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取自变量数据所在单元格区域A2：I21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“X值输入区域”文本框中输入A2：I21；置信度可选默认的95%。

在“输出区域”如选“新工作表”，就将统计分析结果输出到在新表内。

为了比较对照，我选本表内的空白区域，左上角起始单元格为K10.点击确定后，输出结果如下：第一张表是“回归统计表”(K12：L17):其中：Multiple R：（复相关系数R）R2的平方根，又称相关系数，用来衡量自变量x与y之间的相关程度的大小。

如何使用Excel进行多元统计分析和回归模型

如何使用Excel进行多元统计分析和回归模型随着数据分析和统计学在各个领域的应用越发广泛，Excel作为一种常用的办公软件，也能提供一些强大的数据分析功能。

在本文中，我们将介绍如何使用Excel进行多元统计分析和回归模型。

一、多元统计分析多元统计分析是研究多个自变量对因变量的影响以及它们之间的关系的一种方法。

Excel提供了一些内置函数和工具，可以帮助我们进行多元统计分析。

1. 描述性统计分析描述性统计分析是将数据呈现为有意义的统计数字，包括平均值、中位数、方差等。

在Excel中，可以使用SUM、AVERAGE、MEDIAN等函数来计算这些统计数字。

2. 相关性分析相关性分析用于衡量两个或多个变量之间的关系强度。

Excel提供了CORREL函数，可以计算两个变量之间的相关系数。

相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关。

3. 回归分析回归分析用于建立自变量与因变量之间的数学关系模型。

在Excel 中，可以使用内置的回归工具进行回归分析。

首先，选择需要分析的自变量和因变量的数据，然后打开“数据”选项卡，选择“数据分析”并选择“回归”。

填写相应的参数，并点击“确定”即可生成回归结果报告。

二、回归模型回归模型用于预测因变量在给定自变量的情况下的数值。

Excel提供了多种回归模型，包括线性回归、多项式回归、指数回归等。

1. 线性回归模型线性回归是最常用的回归模型，适用于自变量与因变量呈线性关系的情况。

在Excel中，可以使用内置的线性回归工具进行线性回归分析。

选择自变量和因变量的数据，打开“数据”选项卡，选择“数据分析”并选择“回归”。

在参数设置中选择线性回归，并点击“确定”生成回归结果报告。

2. 多项式回归模型多项式回归适用于自变量与因变量呈多项式关系的情况。

在Excel 中，可以使用数据分析工具中的“回归”选项进行多项式回归分析。

选择自变量和因变量的数据，打开“数据”选项卡，选择“数据分析”并选择“回归”。

利用EXCEL函数LINEST进行统计学中的回归分析

利⽤EXCEL函数LINEST进⾏统计学中的回归分析介绍统计学中的⼀元和多元线性回归，并通过EXCEL⾃带的统计函数LINEST、INDEX进⾏⼿⼯计算，再通过EXCEL数据分析⼯具包进⾏⾃动计算。

由于很多复杂的EXCEL⾃动化程序，需要⽤到⾃动化计算，EXCEL数据分析⼯具并不适⽤⾃动计算，反⽽EXCEL统计函数是很容易实现批量⾃动计算。

所以本⽂重点介绍EXCEL统计函数的使⽤。

统计学上的线性回归原理简介回归是研究⼀个随机变量y对另⼀个(x)或⼀组(x1，x2，…，xn)变量的相依关系的统计分析⽅法。

其中y⼜叫因变量，x叫⾃变量。

简单的记忆⽅法：x是⾃⾝可以变动的，y是因为x的变化⽽变化的，就不会把⾃变量和因变量的意义搞乱。

线性回归是⾃变量与因变量之间是线性关系的回归。

⼀般来说，因变量只有⼀个，⾃变量会有⼀个或多个。

下⾯就按因变量的数量及类别为分：⼀元线性回归、多元线性回归。

⼀元线性回归⼀元线性回归是指⼀个因变量y只与⼀个⾃变量x有相关关系，通过公式可以表⽰为如下图：⼀元线性回归其中a称为斜率，b称为截距。

它的意思是当x增减⼀个单位时，y会同样增减a个单位的x，如a＝2时，x增加⼀个单位，y就增加2个单位x。

通过EXCEL统计函数LINEST来实现⼀元线性回归分析，在EXCEL的A1到B10输⼊如下数据：x y1.12001.92452.536744004.555055405.966777701210使⽤LINEST线性回归函数进⾏⼿⼯计算。

LINEST函数可通过使⽤最⼩⼆乘法计算与现有数据最佳拟合的直线，来计算某直线的统计值，然后返回描述此直线的数组。

也可以将 LINEST 与其他函数结合使⽤来计算未知参数中其他类型的线性模型的统计值，包括多项式、对数、指数和幂级数。

因为此函数返回数值数组，所以必须以数组公式的形式输⼊。

LINESTLINEST(known_y’s, [known_x’s], [const], [stats])Known_y’s 必需。

统计学本科毕业论文初稿——Excel在多元回归分析中的应用研究

Excel 在多元回归分析中的应用研究第一章绪论统计学是一门提供数据信息的收集、处理、归纳和分析的理论与方法的科学。

然而随着社会的发展，统计的运用领域越来越广泛，不管是在经济管理领域，还是在军事、医学、生物、物理、化学等领域的研究中人们对于数量分析与统计分析都提出更高的要求。

统计学作为高等院校经济类专业和工商管理类专业的核心课程，需要用到的数学知识较多，应用方面的灵活性也较强，计算量大且复杂。

而 Excel 是以其入门简单、使用直观、操作方便和功能强大等特点为广大用户所喜爱，在数据处理相关领域中 Excel 更是有大量的受众。

Excel 系统中含有许多常用的统计分析方法，但大多数人由于缺乏基本的统计知识，对此望而却步。

1.1摘要网络购物则是给传统的零售产业带来了巨大而深远的影响，近几年越来越多的人通过当当、京东、淘宝这样的互联网平台进行交易，网络购物的兴起给人们带来了极大的便利和实惠。

淘宝网则是亚太最大的网络零售商圈，其致力于打造领先网络零售商圈，淘宝注册成员也覆盖了中国大部分网购人群，交易额占中国网络市场的 80%。

本文不仅对于复杂的统计计算通过常用的计算机应用软件 Excel 来实现，同时通过对淘宝网的交易额与当今社会的发展现状相结合进行研究，通过 Excel 做多元线性回归分析，让大家对统计中的多元回归有所了解的同时，也可以了解到淘宝网近年来的发展情况以及未来的发展趋势。

本文通过实例对淘宝网未来发展趋势的研究运用通俗的语言和浅显的描述将Excel 在多元回归分析中的统计分析方法呈现在大家面前，并采用了 2005 年到 2012 年的居民消费水平，以及我国网络普及度，我国人人均纯收入以及我国的居民消费水平对淘宝网的未来发展趋势进行定量数据的研究而后提出我们对于淘宝未来发展趋势的预测和应对之策。

同时本文也运用了 Spss 和 Eviews 软件对数据进行分析，从而把起与 Excel 对数据进行处理的方法进行对比，找出Excel对于数据处理很分析相对于 Spss和Eviews之间的差别及优点，最后得出结论。

浅谈Excel电子表格在体育教学成绩统计中的应用

浅谈Excel电子表格在体育教学成绩统计中的应用体育教学成绩统计按传统人工做法，费时费力且欠缺正确、科学性，如何能据学生具体成绩快速客观、准确取得确定的分数呢？现仅以高一体育男女达标五项为例，求解如下：一．观察标准，塑造数学模型，确立概念现先以高一男50米为例，做如下探讨：由表中可看出：用时6秒7，成绩100；用时6秒后用时7.7秒,成绩50;用时7.9秒,成绩45,如此间隔规律,即:短跑所用时间相差0.1或0.2秒，分数成绩相差的直线，如图所示：这是解决问题的瓶颈所在。

具体直线方程，任在7秒9 --- 8秒9（ x1,y1）(x2,y2),令则斜率K=(Y2-Y1)/(X2-X1)代入可得K=-5,点斜式确定方程为:Y= -50T+435,而在8秒9 -- 10秒7间,相应直线方程为:Y=-25*T+242.5,其实,跑步所用时间所要求的相应分数成绩就分布在这两条直线上,具体如何求呢?二．EXCEL电子表格中，据实际具体求解相应分数实用对象：《国家体育锻炼标准》 16岁（高一）男生 / 女生（一）：16岁（高一）男生一般男生50米短跑分数成绩的求解公式为：若所用时间在6.8—---7.7秒之间,则其分数分布在直线Y=-50 xT+435上若所用时间在7.9---9.5秒之间,类似求得公式Y=-25*T+242.5 上若所用时间<=6.7秒,则分数为100分,则在EXCEL电子表格中，相应公式为:（设时间参数在C1单元，成绩在D1单元）则D2中公式为：=IF(C2<=6.7,100,IF(C2<=7.7,-50*C2+435,-25*C2+242.5))=IF(C2> 9.5,”无效成绩”,IF(C2<=6.7,100,IF(C2<=7.7,-50*C2+435,-25*C2+242.5))) 以上是对男生50米短跑的成绩求解方法,反复验证，所得成绩无误（二）类似,高一女生50米短跑的成绩求解如下:据《国家体育锻炼标准》 16岁女生（高一）评分表，分析规律如下:短跑所用时间和相应分数成绩分布所在的直线分别为:时间在7”9---8”9中间时 ,成绩分布在 Y=-50*T+495 直线上；时间在9.1秒---10.7秒之间时,成绩分布在 Y=-25*T+272.5直线上（仍设时间参数在C1单元，成绩在D1单元）则D2中公式为=IF(C2<=7.9,100,IF(C2<=8.9,-50*C2+405,-25*C2+272.5))再考虑上下限,这时D2中公式为:=IF(C2>10.7,”无效分”,IF(C2<=7.9,100,IF(C2<=8.9,-50*C2+495,-25*C2+272.5)))依次D3、D4、D5等单元的求解:将上公式中C2相应改为C3,C4，C5等，或用复制功能，将D2中的结果拖动复制即可得。

Excel 多元线性回归在数据分析中的应用

Excel 多元线性回归在数据分析中的应用Excel 多元线性回归在数据分析中的应用摘要：Excel功能强大，利用它的分析工具和函数，可以进行各种试验数据的多元线性回归分析。

希望本文能为人们提供一些有益的参考。

关键词：Excel；多元线；数据前言：计算机在各个领域中的应用日益广泛。

Excel是office办公软件的一个重要组件，它的界面友好，可操作性强，使用方便而被广大用户接受。

所以我为了解并得到一些这方面的知识，选了这个题目。

本文中我还引用了一些专家的想法。

我主要讨论Excel在多元线性回归在数据分析中的应用，以希望对广大的使用者有所帮助。

1 Excel中数据分析和函数的安装启动Excel，查看“数据分析”和“粘贴函数”选项是否安装。

如果安装，单击“工具”下拉菜单中的“加载宏”选项，在“加载宏”对话框加选取“分工具库” 和“分析数据库一VBA函数”，单击确定，“数据分析”和“粘贴函数”安装就绪，便可以使用了。

2 塔里木农垦大学植物科技学院的曹新川对这个题目有此看法；Excel下多元线性回归分析的实现2．1 数据输入和常量定义原始数据输完后，就可以进行常量定义了。

常量定义有两种方法：第一种：选取x．下的数据，单击菜单栏的“插人”，然后单击下拉菜单中的“名称”，再单击子菜单的“指定”，对数组x．进行常量定义，同样可分别对X2 ,X3, X4, Y进行常量定义。

第二种：单击菜单栏的“插人”，然后单击下拉菜单中的“名称”，再单击子菜单中的“定义”对常量进行定义，也就是对每个变量进行赋值的过程。

完成定义以后，就可以用生物统计学中惯用的符号进行统计分析。

2．2 一级数据的产生此步骤可以省略，在此仅简要说明如何套用公式计算一级数据，在第一例输人要计算的变量，如“Σx1”，在其后第二列输人“=sum(x1)”，即对xl进行求和，在第一列输人“Σx2 ”，其后第二列输人“sumsq~(x1)，即算出x 的平方和，这样可以算出所有的一级数据。

excel回归分析2篇

excel回归分析2篇篇一：Excel回归分析入门回归分析是统计学中的一种重要方法，常用来分析影响某一变量的因素。

Excel也提供了相应的回归分析工具，本篇将介绍Excel回归分析的入门。

1.打开Excel，输入数据集，如下图所示。

2.选择数据集，打开“数据”选项卡，点击“数据分析”按钮。

3.选择“回归”，点击“确定”。

4.在“回归”对话框中，输入“输入变量”和“输出变量”的列标。

5.勾选“置信水平”和“残差图”，设定置信水平。

6.勾选“自变量的方差”和“常数”，点击“确定”。

7.Excel自动输出回归分析结果，如下图所示。

8.分析回归分析结果，如下几点：①R方值越高，说明会受解释变量影响的程度越大；②P值越小，说明解释变量与响应变量之间的关系越显著；③残差图反映模型是否合适，如果残差散布在横轴两侧，说明模型合适；如果残差有规律分布，则可能存在偏差。

通过上述步骤，我们可以在Excel中进行基本的回归分析。

篇二：Excel回归分析进阶Excel提供了丰富的回归分析工具，本篇将介绍如何应用Excel进行进阶的回归分析。

1.多元回归分析多元回归分析指的是在一个模型中使用多个解释变量来预测响应变量。

在Excel中，多元回归分析与单变量回归分析步骤基本相同，只是需要输入多个解释变量。

2.分层回归分析分层回归分析指的是将数据按照某个特定变量进行分组，然后在每组内分别进行回归分析。

在Excel中，可以使用“数据透视表”或“分组工具”来进行分层回归分析。

3.逐步回归分析逐步回归分析是逐步引入解释变量，观察回归方程的变化并选择最佳模型。

在Excel中，可以使用“回归分析工具”的“逐步回归”选项来进行逐步回归分析。

4.岭回归分析岭回归分析是用于处理多重共线性问题的一种回归分析方法。

在Excel中，可以使用“回归分析工具”的“岭回归”选项来进行岭回归分析。

5.非线性回归分析非线性回归分析是对不符合线性关系的数据进行回归分析，通过搜索最佳拟合参数来构建最佳模型。

Excel数据分析工具进行多元回归分析范文

使用Excel数据分析工具进行多元回归分析使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。

但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在相应界面找到）。

点击“文件”，如下图：在弹出的菜单中选择“选项”，如下图所示：在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”，在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”，然后点击最下方的“转到”，如下图所示：在弹出的“加载宏”菜单中选择“分析工具库”，然后点击“确定”，如下图所示：加载完毕，在“数据”工具栏中就出现“数据分析”工具库，如下图所示：给出原始数据，自变量的值在A2：I21单元格区间中，因变量的值在J2：J21中，如下图所示：假设回归估算表达式为：试使用Excel数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析：点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库，如下图所示：在弹出的“数据分析”-“分析工具”多行文本框中选择“回归”，然后点击“确定”，如下图所示：弹出“回归”对话框并作如下图的选择：上述选择的具体方法是：在“Y值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取函数Y数据所在单元格区域J2：J21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“Y值输入区域”文本框中输入J2：J21；在“X值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取自变量数据所在单元格区域A2：I21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“X值输入区域”文本框中输入A2：I21；置信度可选默认的95%。

在“输出区域”如选“新工作表”，就将统计分析结果输出到在新表内。

为了比较对照，我选本表内的空白区域，左上角起始单元格为K10.点击确定后，输出结果如下：第一张表是“回归统计表”(K12：L17):其中：Multiple R：（复相关系数R）R2的平方根，又称相关系数，用来衡量自变量x与y之间的相关程度的大小。

Excel数据分析工具进行多元回归分析范文

使用Excel数据分析工具进行多元回归分析使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。

但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在相应界面找到）。

点击“文件”，如下图：在弹出的菜单中选择“选项”，如下图所示：在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”，在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”，然后点击最下方的“转到”，如下图所示：在弹出的“加载宏”菜单中选择“分析工具库”，然后点击“确定”，如下图所示：加载完毕，在“数据”工具栏中就出现“数据分析”工具库，如下图所示：给出原始数据，自变量的值在A2：I21单元格区间中，因变量的值在J2：J21中，如下图所示：假设回归估算表达式为：试使用Excel数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析：点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库，如下图所示：在弹出的“数据分析”-“分析工具”多行文本框中选择“回归”，然后点击“确定”，如下图所示：弹出“回归”对话框并作如下图的选择：上述选择的具体方法是：在“Y值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取函数Y数据所在单元格区域J2：J21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“Y值输入区域”文本框中输入J2：J21；在“X值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取自变量数据所在单元格区域A2：I21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“X值输入区域”文本框中输入A2：I21；置信度可选默认的95%。

在“输出区域”如选“新工作表”，就将统计分析结果输出到在新表内。

为了比较对照，我选本表内的空白区域，左上角起始单元格为K10.点击确定后，输出结果如下：第一张表是“回归统计表”(K12：L17):其中：Multiple R：（复相关系数R）R2的平方根，又称相关系数，用来衡量自变量x与y之间的相关程度的大小。

Excel在多元线性回归分析中的应用

Excel在多元线性回归分析中的应用【摘要】如果回归分析中存在两个及两个以上的自变量就是多元回归,只有不同自变量的最优自合才能对因变量进行预测或者估计,一个自变量X对因变量Y进行估计是线性回归分析中的重点,与利用一个自变量展开估计及预测相比,这种方法的真实性与可靠性要更高,具有更大的实用意义。

鉴于此,笔者首先对多元线性回归进行了概述,带着对多元线性回归的简单了解,引领大家从不同角度对多元线性回归分析中Excel的应用进行了进一步的探讨和分析。

【关键词】Excel;多元线性回归分析;应用在线性回归分析中,用模型中一个自变量X对因变量Y进行估计是其中的重点,因为不同事物之间的联系是错综复杂的,如果一个因变量发生变化,往往是因为受到另个或者多个自变量的影响而发生的,为了对线性回归分析中这种复杂的依存关系进行全面的揭示,从而提高控制及预测的精确度,需要对更多的自变量进行考虑,并结合实际情况建立起多元回归模型。

实际上,多元回归分析的方法和原理在同一元线性回归分析中是基本相同的,但其中也存在一些不同点,比方说不可以利用散点图表示不同变量之间存在的关系,与简单线性回归相比,多元回归计算的难度要大很多,计算的难度随着变量的增多而越来越复杂,但是利用Excel可以顺利的将计算变得轻松且简单。

下面我们就从不同角度针对Excel在多元线性回归分析中的应用展开进一步分析。

1 多元线性回归概述如果回归分析中存在两个及两个以上的自变量,那么这就是多元回归,实际上很多情况下一个现象都伴随着多个现象,与不同因素发生着联系,只有不同自变量的最优自合才能对因变量进行预测或者估计,这种分析方法往往比一个利用一个自变量展开估计及预测更加有效,同时也更加与实际情况相符合,所以,多元线性回归往往比一元线性回归具有更大的实用意义。

实际上多元线性回归的基本原理及计算过程与一元线性回归基本上是相同的,但是因为自变量的个数多,计算起来免不了会麻烦,通常在实际应用过程中需要借助统计学软件来完成。

Excel多元线性回归在体育统计学中的应用

Excel多元线性回归在体育统计学中的应用［摘要］回归分析是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。

回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。

目前，在体育统计学中大多采用SPSS统计软件进行回归分析，本文利用Excel的图表以及数据分析工具，通过建立“最优”回归方程对因变量进行预报或控制。

［关键词］Excel；回归；体育统计学；应用１引言回归分析中，依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。

多元线性回归是指不只一个自变量的线性回归分析。

多元线性回归方程可以表示为（以二元为例）：Ｙ＝ｂ０＋ｂ１ｘ１＋ｂ２ｘ２在实际问题中，人们总是希望从对因变量有影响的诸多变量中选择一些变量作为自变量，应用多元回归分析的方法建立“最优”回归方程以便对因变量进行预报或控制。

所谓“最优”回归方程，主要是指希望在回归方程中包含所有对因变量ｙ影响显著的自变量而不包含对ｙ影响不显著的自变量的回归方程。

它的主要思路是在考虑的全部自变量中按其对ｙ的作用大小，显著程度大小或者说贡献大小，由大到小地逐个引入回归方程，而对那些对ｙ作用不显著的变量可能始终不被引入回归方程。

本文把因变量设置为肺活量，自变量设为体重、速度灵巧项目成绩、柔韧力量项目成绩。

２应用实例采用随机抽样的方式从３０个学生中抽取１８个样本，记录其肺活量，体重、速度灵巧项目成绩、柔韧力量项目成绩等。

将这些数据汇总显示在工作表Ａ２：Ｅ１９单元格区域，如图１所示。

试根据这些数据找到肺活量与体重、速度灵巧项目成绩、柔韧力量项目成绩3个自变量之间的关系，以便进行肺活量预测。

试根据这些数据建立回归模型。

如果某学生体重、速度灵巧项目成绩、柔韧力量项目成绩分别为：６５千克、１２秒、１６厘米，试预测其肺活量。

Excel在线性回归方程中数据处理的方法和应用

Excel在线性回归方程中数据处理的方法和应用Excel在线性回归方程中数据处理的方法和应用宋爱萍等:Excel在线性回}羟方程中数据处理的方法和应用 Excel在线性回归方程中数据处理的方法和应用TheMethodandApplicationofExcelintheDataProcessingofLinearRegressionEquation 宋爱萍郑欢(江西东华计量测试研究所,江西南昌330029) 摘要:本文介绍了如何利用Excel来完成线性回归方程中数据处理,文中给出了计算的公式及电子表格的设计方法,只需输入活塞面积,指示器值P 和三次检测数据R,就可以自动生成所需要的回归方程,内插误差,负载效率等数据结果,主要例举了千斤顶和量力环数据的处理方法. 关键词:Excel;线性回归方程;千斤顶;量力环1线性回归方程的应用在检定与测试过程中,有大量的数据要进行分析处理,经常用到线性回归方程来计算测量结果,并需求得线性回归方程P:A+B×F 中系数A和B及数据组P和F 的相关性,此时可以利用Excel来自动生成对测量结果的线性回归方程的计算.下面通过千斤顶和量力环--+实例来说明Excel在线性回归方程中数据处理的应用.在千斤顶检测中,根据规程需要给出校准方程,也就是线性回归方程,以力值为自变量F,压力P为应变量的方程P=A+B×F,及负载效率内插误差等数据结果,并用于判断千斤顶是否合格,利用Excel可以节省大量的手动数据计算过程.线性方程为:P=A+B×F根据表1的测量数据,利用电子表格进行线性回归求出工作曲线的截距A,斜率B和相关系数尺值:A=0.010739B=0.019836R:0.999973 根据所求得的R值,可看出F和P成线性关系,其回归直线方程为:P=0.010739+0.019836xF 2Excel表格设计和函数公式的应用上述各值的计算均由表1的Excel电子表格来完成,根椐千斤顶规程设计好的电子表格见表1,下面将该表的主要设计方法作一介绍:(1)在A3中输入活塞的面积大小,B1,D1合并表格中输入方程式,B2,D2中输入各列的表示符号,将各列设置为居中,如表1所示.(2)在A4,A5-J4,J5表格中输入如表1的文字信息和符号,也将各列设置为居中.(3)在A6,Al6中输入压力P的各个检定点系列值. (4)在t36--B16中输入检测千斤顶时在标准测力仪上的各个检定点第一次的测量值.同样,在C6-C16中输入第二次的测量值.在D6--D16中输人第三次的测量值. (5)在B3单元格中输入":INTERCEPT(A6:A16, E6:El6)",在C3单元格中输入":SL0PE(A6:A16,E6: El6)",在D3单元格中输入"=CORREL(A6:A16,E6: El6)".可分别获得工作曲线的截距A,斜率B和相关系数尺值.(6)在E6中输入"=AVERAGE(B6,C6,I36)",在E7中输入"=AVERAGE(B7,C7,D7)",同理一直输入到B16,也可用复制方法以,把E6的内容复制到E7, El6单元格中,函数中的参数会自动和行数一致.(7)在F6中输入"=100*(MAX(136,C6,I36)一MIN(B6,C6,136))/E6",在F7中输入"=100*(MAX(B7,C7,D7),MIN(B7,,D7))/E7",同理一直输入到B16,也可用复制方法以,把F6的内容复制到F7,F16单元格中,函数中的参数会自动和行数一致.表1括l面积拉准方程式F=A~BxFiI.{^fBR!f'00532400.0107390.0199360.399373Ij 蝎;册;力值/kMf?捆6拮费载效率内插误差"算l^一一…i250.2251.050.8ro.i?66.20.04,25l50.315251.210507.35093『5085508.40.4,532.50.955038I-0915751.2752.I751.4.751.6'01}7087094'/5570.5,…20…L1002.7二0037l001.91002.80.21065.00.941007Tj0.525{1263926Z3264_-2_l25l__0.2,…j1331.一09312':99I-0330}15040506.31506102159709415il『043517763777.i1777.417769J0.i19637o.951739一-or402ol8.3:1018.2j2019.i…2019i00,?21299o?95208oI-o.1t5f2262.1f:1261I,2260.42261.2ro.123962o.94:2281io3502512?3{2515-02516?52514?7{02'266240?29zoio-28512775.02774.II2778.72778.1;0229288i095{27722【-01只斋镇^活塞面积,拍示嚣示值和对应三次的柱捌力值即可自动生成所嚣要的数据结果.注意单位一致(8)在G6中输入"=A6*A3*1000",即千斤顶的理论输出力值(F=P×S,S为活塞面积),同理在G7中输入"=A7*A3*1000",直至G16.(9)在H6中输入"=E6/G6",即各检定点的测量平均值除千斤顶理论输出力值.也可以用复制方法,把H6 的内容复制到哪,H16单元格中,函数中的参数会自动和行数一致.10)在16--116中是根据校准方程已算出来的系数计 (算出来的力值,即F=(P—A)/B,所以在I6中输入"=(A6 《计量与渤试技4C)2009年第36卷第5期一)/C3",I7中输入"=(A7一~)/C3",直至I16中. (1l1)在J6中是内插误差,按规程等于计算值减平均值再除平均值的百分数,在J6中输入"=100*(I6一 E6)/E6"同理复制一直到J16.表2菇鞭慧,鬻IA,?鬻》l糟;饕瓣B茹簸黧量力环}寰I试i羹数1载荷百分表示值2(kN)(m)30.0003.00040.1003.17050.2003.34060.3003.51270.4003.69080.5003.86290.6004.036100.7004.208110.8004.379120.9004.56113i.0004.740141.2005.09115量力环率定系数(N/O01m)5.73831617线性相关系数0999975关于该电子表格中的数据的对齐方式,数字的显示位数及显示形式的设置在此不再说明.表中有11个检测点,对于小于11个检测点的,后面的行空着就行,多于11个点可以再添加进去,到此,表格制作完成,只需输入活塞面积,指示器示值和对应三次的检测力值即可自动生成所需要的数据结果,大大减少数据处理的时间和错误. 3Excel在量力环数据处理的应用量力环是利用弹性体(钢环)的弹性形变,用百分表指示其形变进程来复现力值大小的,现多用于土工和地质勘察中,检定时要给出检定力值,线性度和率定系数等值.如表2制定电子表格,在A3,A14输入是检定点的负载值,在B3,B14输入是各点对应的百分表进程值, 在A16中输入":SLOPE(A3:A14,B3:B14)*10",即得到其率定系数(N/0.01mm),也就是百分表每走一格对应输出力值大小.在B17中输入":COr~REL(A3:A14,B3:B14)",即可得到此量力环的线性度.4结束语对于类似的测量数据处理只要对电子表格略作修改,可以求得所需要的数据处理结果,对回归方程的计算大大减少了用手工计算的重复和繁琐工作,可以自动生成所需的数据,减少人为计算过程中的偶然错误,若检定点数据多或少了则可以插入或删去即可,再将相关单元格中的公式进行复制或修改,十分方便快捷.这种利用工程软件来处理大量数据计算的方法,可以在计量检测中有更大的推广应用,如标准测力仪,负荷传感器,压力传感器以及不确定度评定的计算中都可应用. 参考文献[1]张迎新着.Excel2003函数应用完全手册.2004. [2]液压千斤顶检定规程(VerificationRegulationofHydraulicJack)JJ(21—2005.全国力值硬度计量技术委员会. 作者简介:宋爱萍,男,工程师.工作单位:江西东华计量测试研究所.通讯地址:330029江西省南昌市南池路35号. 郑欢,江西东华计量测试研究所(南昌330029). 收稿时间:2008—12—11(上接第44页)(u.2)V==^,jj4.66×10—V(4)标准电阻器引起的不确定度分量:标准电阻器标称值为100fl,0.01级,其最大允许误差(MPE):?0.01n,半宽为0.01Q,属均匀分布,包含因子k=?3,由标准电阻器引起的不确定度z'(R):=5.77x10—3Qj3.4合成标准不确定度"(A)=~/f}"()4-c2u()4-c2u(2)4-c2u(尺)=6.78×10—3mA3.5扩展不确定度取包含因子k:2,则:k?=2×6.78×10一.mA=1.4X10一mA测量点10mA的相对扩展不确定度:==×100%=0-14%3.6剩余电流动作特性检测仪剩余电流示值误差测量结果的相对扩展不确定度报告Urd=0.14%k=24结束语用校准仪器串联人剩余电流动作特性检测仪内部对剩余电流示值进行校准的方法,测量结果的不确定度较小,尽管该校准方法没有考虑外部线路及磁场对校准结果的影响,但计量检测部门利用现有仪器比较容易实现. 作者简介:刘四林,男,助理工程师.工作单位:广东省汕头市质量计量监督检测所.通讯地址:515041广东省汕头市东厦北路155号. 吴俊生,广东省汕头市质量计量监督检测所(汕头515041). 收稿时间:2009一Ol一13。

用Excel对体育数据统计处理

Excel在体育数据统计中的应用骆云体育数据的统计处理，如果没有电脑，是一件非常繁琐的工作，在电脑普及之前，体育教师都深有体会，今天，电脑已经成为人们生活和工作的必备工具。

如果能利用微软办公软件Excel进行体育数据的统计管理，将大大提高我们的工作效率，不仅省时省力，而且界面直观，同时又不需要学习复杂的编程，容易掌握。

与其它统计软件相比，Excel具有计算、统计、查找、引用等功能，它的适应性更广，更适合广大的体育教师。

熟练操作和恰当运用Excel各项功能和函数，只需很短时间就可清楚准确地完成我们所有的数据处理工作。

本文旨在抛砖引玉，望有兴趣的研究者能在此基础上开发新的思路，更望在相关统计领域开发更新、更实用的统计方法。

Excel默认安装是不具有全部的统计功能的，要想Excel具有我们需要的统计功能，第一步必须设置点击：“工具加载宏”，勾选“分析工具库”（图1）。

1、对一组数据的分析处理在处理一组数据时，先选中要分析的数据列，然后点击“工具数据分析图2图1描述统计”。

描述统计共产生14个统计量值（如图2、3、4）。

2、对两组数据的T 检验Excel 为我们提供了三种T 检验分析方法（图5），即：2.1 t-检验成对双样本平均差检验。

比较两套数据的平均值。

但数据必须是自然成对出现的，比如同一实验的两次数据，且必须有相同的数据点个数。

两套数据的方差假设不相等。

2.2 t-检验双样本等方差假设。

假设两个样本的方差相等来确定两样本的平均值是否相等。

2.3 t-检验双样本异方差假设。

假设两个样本的方差不相等来确定两样本的平均值是否相等。

2.4、对两组数据进行T 检验举例对一个样本组在实验前后进行了两次检验时，可以使用“t-检验：成对双样本平均差检验”。

以确定取自处理前后的观察值是否来自具有相同总体平均值的分布（如图6）。

图 3图4图5图63、对两组数据进行方差分析Excel 提供了三种方差分析方法（图7），即： 3.1单因素方差分析通过简单的方差分析，对两个以上样本进行相等性假设检验。

用Excel进行多元回归分析

用Excel进行多元回归分析Excel是一种使用方便的电子表格软件,它有强大的数据管理功能,能制作各种统计图表,具有丰富的医学统计函数。

利用Excel进行医学统计多元回归分析既简单又迅速,能够提高我们的工作效率。

标签：Excel 医学统计多元回归。

1数据分析在科学研究中,经常要对收集到的数据进行各种统计分析,大多使用较著名的统计分析软件包,如SAS,SPSS等。

这些统计分析软件包功能强大,不仅能做单变量分析,而且可做各种复杂的多变量分析。

然而,在对数据进行处理时,大多使用简单统计描述,绘制各种统计图表,或者进行回归分析、t 检验、方差分析等等。

作这些统计分析时,通常叫使用Windows下的Excel。

Excel是种使用极方便的电子表格软件,与SAS,SPSS等数据分析软件相比,它的优势在于[1]:(1)强大的数据与公式自动填充功能;(2)方便的数据编辑与透视分析功能;(3)灵活的单元格绝对引用与相对引用功能;(4)完美的图形绘制系统与丰富的内置函数功能。

Excel在“分析工具库”中,提供了组数据分析工具。

使用这些分析工具时,只需指出数据所在的单元格和提供必要的参数,该工具就会使用适宜的统计或工程函数,对数据做处理,给出相应的结果[2]。

有些工具在输出时还能产生图表。

单击“工具”菜单中的“数据分析”命令,浏览已有的分析工具。

如果在“工具”菜单上没有“数据分析”命令,则应在“工具”菜单上运行“加载宏”命令,并在“加载宏”对话框中选择“分析工具库”。

2多元回归分析在研究个应变量对多个自变量的线性依存关系时,可使用多元回归。

此工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合,进行线形回归分析[3]。

本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量影响的。

例如,观察某个运动员的运动成绩与一系列统计因素的关系,如年龄、身高和体重等。

在操作时,可以基于一组已知的体能统计数据,并辅以适当加权,对尚未进行过测试的运动员的表现作出预测。

用Excel做线性回归分析报告

用Excel做线性回归分析报告1. 引言1.1 主题背景介绍在当今数据分析日益普及的大背景下，Excel作为一款广泛使用的电子表格软件，凭借其强大的数据处理和计算能力，成为了众多行业和领域中不可或缺的工具。

线性回归作为统计学中最基础也是应用最广泛的预测模型之一，其在Excel中的实现和应用，极大地便利了各类研究和决策过程。

通过对Excel线性回归分析的深入研究，可以帮助我们更好地理解数据间的内在联系，为决策提供科学依据。

1.2 研究目的和意义本次研究的目的是通过Excel实现线性回归分析的全过程，探索其在实际数据中的应用效果。

研究意义主要体现在以下几个方面：1.提高数据处理效率：通过掌握Excel线性回归分析，可以快速处理大量数据，提高工作效率。

2.辅助决策制定：利用线性回归模型，可以为企业或个人提供更为准确的数据预测，辅助决策的制定。

3.普及统计知识：Excel线性回归分析的普及有助于提升公众对统计学基本概念的理解和认识。

1.3 研究方法概述本研究主要采用以下方法：•文献调研：收集和整理线性回归相关理论知识，以及Excel进行线性回归分析的实操步骤。

•数据实践：选取合适的数据集，使用Excel进行实际操作，包括数据清洗、模型建立、求解以及结果分析等。

•模型评估与优化：结合实际应用场景，对建立的模型进行评估和优化，确保分析结果的准确性和可靠性。

2. Excel线性回归分析基本概念2.1 线性回归的定义与原理线性回归是统计学中最基础也是应用最广泛的预测模型之一，它主要用于描述两个或两个以上变量之间的线性关系。

其基本原理是通过历史数据，寻找一个或多个自变量（解释变量）与因变量（响应变量）之间的最佳线性关系表达式。

简单线性回归涉及一个自变量和一个因变量，其模型可以表示为：[ Y = _0 + _1X + ]其中，( Y )代表因变量，( X )代表自变量，( _0 )是截距项，表示当( X = 0 )时( Y )的期望值，( _1 )是斜率，表示( X )每变化一个单位时( Y )的平均变化量，( )是误差项，表示模型未能解释的随机变异。

使用Excel数据分析工具进行多元回归分析

使用Excel数据分析工具进行多元回归分析(2012-12-03 15:12:36)转载▼标签：excel数据分析工具回归分析工具多元回归分析显著性检验教育分类：电脑心得使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。

但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在相应界面找到）。

点击“文件”，如下图：在弹出的菜单中选择“选项”，如下图所示：在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”，在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”，然后点击最下方的“转到”，如下图所示：在弹出的“加载宏”菜单中选择“分析工具库”，然后点击“确定”，如下图所示：加载完毕，在“数据”工具栏中就出现“数据分析”工具库，如下图所示：给出原始数据，自变量的值在A2：I21单元格区间中，因变量的值在J2：J21中，如下图所示：假设回归估算表达式为：试使用Excel数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析：点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库，如下图所示：在弹出的“数据分析”-“分析工具”多行文本框中选择“回归”，然后点击“确定”，如下图所示：弹出“回归”对话框并作如下图的选择：上述选择的具体方法是：在“Y值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取函数Y数据所在单元格区域J2：J21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“Y值输入区域”文本框中输入J2：J21；在“X值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取自变量数据所在单元格区域A2：I21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“X值输入区域”文本框中输入A2：I21；置信度可选默认的95%。

在“输出区域”如选“新工作表”，就将统计分析结果输出到在新表内。

为了比较对照，我选本表内的空白区域，左上角起始单元格为K10.点击确定后，输出结果如下：第一张表是“回归统计表”(K12：L17):其中：Multiple R：（复相关系数R）R2的平方根，又称相关系数，用来衡量自变量x与y之间的相关程度的大小。

Excel进行多元线性回归与相关分析的方法和步骤

Excel如何进行多元线性回归与相关分析在农业、生物等领域的许多实际问题中，常常要研究多个变量之间的关系。

例如，研究病虫害发生量与温度、湿度、降水量等的关系，小麦产量、亩穗数、穗粒数、秘粒重、千粒重之间的关系等。

研究一个依变量与多个自变量的回归关系称为多元回归分析(multiple regression analysis)，研究多个变量之间的相关关系称为多元相关分析(analysis of multiple correlation)。

在多元回归关系中，最简单的就是多元线性回归(multiple liner regression)，或称为复回归(multiple regression)。

多元线性回归分析是研究一个依变量与多个自变量线性回归关系的，它包括：依据实际观察值建立回归方程、各自变量显著性测验、建立最优线性回归方程、确立各自变量相对重要性等。

一、多元线性回归方程设y与m个变量x1，z，…，xa存在线性关系，则y对x1，xz，…，xm的m元线性回归方程为Y=b0+b1x1+b2x2+…+b m x m式中，b0为回归常数项，当x，x1，…，xm皆取0时的y值，如果b0有实际意义，则b0表示y的起始值，但在多元回归中，b0一般很难确定其专业意义，它仅是调节回归响应面的一个参数；b：(i=1，2，…，m)称为自变量x，对依变量y的偏回归系数(partial regression coefficient), 表示除自变量x，以外的其余m-1个自变量都固定不变时，自变量X1.每改变一个单位数，依变量y平均变化的数值，当b，＞0时，自变量x，每增加一个单位数，依变量y平均增加b.个单位数；当b.＜0时，自变量x，每增加一个单位数，依变量y平均减少b个单位数。

例1某地连续12年测定一代三化螟高峰期（y，以5月1日为第一天）与1月份雨量（x1，mm）2月份雨量（x2，mm）3月份上旬平均温度（x3）和3月份中旬旬平均温度（x4）的关系，得结果如下表。