回归分析操作方法
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MS:均方误差=SS/df.
F值：自变量的联合检验，检验所有自变量与因变量相关关系，一般情况下，F值越大，相关性越大。
Significant F:检验F的值是否显著，一般设置的临界值为0.05，即，Significant F的值小于0.05，则F值具有显著性，即自变量与因变量确实存在相关关系。
Intercept:常数项系数。
0.5
0.6
25.5
伯克希尔
158.7
1.9
0.4
21.7
森特勒尔
180.4
1.2
1
6.8
普罗维登斯
64.2
0.4
0.4
12.6
纳舒厄
74.6
0.6
0.5
31.3
邓斯特
143.4
1.3
0.6
18.6
恩迪克特
120.6
1.6
0.8
19.9
五镇
69.7
1
0.3
25.6
Waldeboro
67.8
0.8
0.2
例题中因变量为：销售额
自变量为：广告支出、扩张支出、竞争对手的销售额
5、输出结果示例
区域
销售额
广来自百度文库支出
扩张支出
竞争对手的销售额
塞尔扣克
101.8
1.3
0.2
20.4
Suaquehanna
44.4
0.7
0.2
30.5
基特里
108.3
1.4
0.3
24.6
阿克顿
85.1
0.5
0.4
19.6
苏各湖群
77.1
27.4
杰克逊
106.7
0.6
0.5
24.3
斯托
119.6
1.1
0.3
13.7
结果分析：
回归分析：Multiple：代表相关系数
R Square:即R方，取值范围0~1.一般情况下，越大越好。表示能被自变量解释的变化部分占总变化的比值。
Adjusted R:调整的R方，与R方有相同的含义。一般情况下越大越好。
回归分析的Excel操作方法
1、加载宏——分析工具库——（在“工具”菜单中出现“数据分析”命令）
2、07以前版本的word:点击“工具”菜单中的“数据分析”命令
07版以后的word，点击“数据”，点击“数据分析”命令。
3、点击“回归”
4、在上图“Y值输入区域”中选中“因变量”，“X值输入区域”中所有的自变量，并选中“残差”、“残差图”等项
标准误差：总体的标准误差，计算方法为：
观测值：样本数量
方差分析：df:自由度。回归分析的自由度为：m(变量数)。残差的自由度为：n-m-1,n为样本数量。总计的自由度为：n-1.
SS:误差平方和。回归分析的SS为：回归平方和（能被自变量解释的变化）。残差的SS为：残差平方和（不能被自变量解释的变化）。总计的SS为（总变化）：回归平方和+残差平方和
Tstat:t检验，用于检验单个自变量与因变量的相关关系。意义与F值类似。
P-value:检验t检验的值是否显著，若P值小于0.05，则t检验显著，则单个自变量与因变量存在相关关系。
F值：自变量的联合检验，检验所有自变量与因变量相关关系，一般情况下，F值越大，相关性越大。
Significant F:检验F的值是否显著，一般设置的临界值为0.05，即，Significant F的值小于0.05，则F值具有显著性，即自变量与因变量确实存在相关关系。
Intercept:常数项系数。
0.5
0.6
25.5
伯克希尔
158.7
1.9
0.4
21.7
森特勒尔
180.4
1.2
1
6.8
普罗维登斯
64.2
0.4
0.4
12.6
纳舒厄
74.6
0.6
0.5
31.3
邓斯特
143.4
1.3
0.6
18.6
恩迪克特
120.6
1.6
0.8
19.9
五镇
69.7
1
0.3
25.6
Waldeboro
67.8
0.8
0.2
例题中因变量为：销售额
自变量为：广告支出、扩张支出、竞争对手的销售额
5、输出结果示例
区域
销售额
广来自百度文库支出
扩张支出
竞争对手的销售额
塞尔扣克
101.8
1.3
0.2
20.4
Suaquehanna
44.4
0.7
0.2
30.5
基特里
108.3
1.4
0.3
24.6
阿克顿
85.1
0.5
0.4
19.6
苏各湖群
77.1
27.4
杰克逊
106.7
0.6
0.5
24.3
斯托
119.6
1.1
0.3
13.7
结果分析：
回归分析：Multiple：代表相关系数
R Square:即R方，取值范围0~1.一般情况下，越大越好。表示能被自变量解释的变化部分占总变化的比值。
Adjusted R:调整的R方，与R方有相同的含义。一般情况下越大越好。
回归分析的Excel操作方法
1、加载宏——分析工具库——（在“工具”菜单中出现“数据分析”命令）
2、07以前版本的word:点击“工具”菜单中的“数据分析”命令
07版以后的word，点击“数据”，点击“数据分析”命令。
3、点击“回归”
4、在上图“Y值输入区域”中选中“因变量”，“X值输入区域”中所有的自变量，并选中“残差”、“残差图”等项
标准误差：总体的标准误差，计算方法为：
观测值：样本数量
方差分析：df:自由度。回归分析的自由度为：m(变量数)。残差的自由度为：n-m-1,n为样本数量。总计的自由度为：n-1.
SS:误差平方和。回归分析的SS为：回归平方和（能被自变量解释的变化）。残差的SS为：残差平方和（不能被自变量解释的变化）。总计的SS为（总变化）：回归平方和+残差平方和
Tstat:t检验，用于检验单个自变量与因变量的相关关系。意义与F值类似。
P-value:检验t检验的值是否显著，若P值小于0.05，则t检验显著，则单个自变量与因变量存在相关关系。