excel绘制线性回归方程步骤
用EXCEL做线性回归的方法
用EXCEL做线性回归的方法在Excel中进行线性回归分析是一种常见的统计方法，可以用来建立和评估两个变量之间的线性关系。
以下是在Excel中进行线性回归的步骤：2. 打开Excel并导入数据：在Excel中创建一个新的工作簿并将数据导入其中。
确保每个变量处于独立的列中，并将列标题放在第一行。
3.绘制散点图：选择包含两个变量的数据范围，然后通过选择“插入”选项卡上的“散点图”图标绘制散点图。
确保选择一个表示线性趋势的散点图类型（例如，线性散点图）。
4.添加趋势线：右键单击散点图上的任何一个数据点，然后选择“添加趋势线”选项。
在弹出的对话框中，选择“线性”作为趋势线类型。
还可以选择“显示方程式”和“显示R方值”，以显示方程式和决定系数。
5. 进行线性回归分析：在Excel中进行线性回归分析有两种常见的方法。
一种是使用“利用工具”功能进行线性回归，另一种是使用“数据分析”工具。
-利用工具：选择工作表中的一个空单元格，然后选择“数据”选项卡上的“数据分析”功能。
在弹出的对话框中，选择“回归”然后点击“确定”。
在输入区域中选择两个变量的列，并勾选“置信区间”和“残差”，然后点击“确定”进行分析。
- 数据分析工具：如果Excel中没有“数据分析”选项，则需要先启用。
选择“文件”选项卡上的“选项”，然后选择“添加-加载项”。
在弹出的对话框中，选择“Excel加载项”，并勾选“数据分析工具”，然后点击“确定”。
在“数据”选项卡上就会出现“数据分析”选项，然后执行和利用工具方法相同的步骤。
6. 解读结果：分析完成后，Excel将在单元格区域中输出回归方程式和其他相关统计信息。
主要关注回归方程式中的系数，这些系数表示参与线性回归的变量之间的关系。
还可以评估决定系数（R²）的值以确定回归模型的拟合程度。
7.绘制拟合曲线：使用回归方程式中的系数，可以在散点图中绘制拟合曲线。
选择散点图上的一个空白区域，然后选择“插入”选项卡上的“散点图”功能。
利用Excel进行线性回归分析
利用Ｅxcel进行线性回归分析————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期：ﻩ文档内容1.利用Excel进行一元线性回归分析２. 利用Ｅｘcｅｌ进行多元线性回归分析1．利用Excel进行一元线性回归分析第一步,录入数据以连续10年最大积雪深度和灌溉面积关系数据为例予以说明。
录入结果见下图(图1)。
图1第二步,作散点图如图２所示，选中数据(包括自变量和因变量）,点击“图表向导”图标；或者在“插入”菜单中打开“图表(H)”。
图表向导的图标为。
选中数据后，数据变为蓝色(图２）。
图2点击“图表向导”以后，弹出如下对话框(图３）:图3在左边一栏中选中“XＹ散点图”，点击“完成”按钮,立即出现散点图的原始形式（图4)：灌溉面积y(千亩)01020304050600102030灌溉面积y(千亩)图４第三步，回归观察散点图,判断点列分布是否具有线性趋势。
只有当数据具有线性分布特征时,才能采用线性回归分析方法。
从图中可以看出，本例数据具有线性分布趋势，可以进行线性回归。
回归的步骤如下:1. 首先，打开“工具”下拉菜单，可见数据分析选项（见图5）：图５用鼠标双击“数据分析”选项,弹出“数据分析”对话框（图6)：图62.然后，选择“回归”，确定，弹出如下选项表(图7)：图7进行如下选择：X 、Y 值的输入区域(B1：Ｂ11，C1:C11）,标志,置信度(95%),新工作表组，残差,线性拟合图(图８-１）。
或者:X 、Y 值的输入区域（B2:B11，C2:Ｃ11)，置信度(95%)，新工作表组,残差,线性拟合图（图8-2）。
注意：选中数据“标志”和不选“标志”,X 、Y 值的输入区域是不一样的：前者包括数据标志：最大积雪深度x （米) 灌溉面积y （千亩）后者不包括。
这一点务请注意(图8）。
图８－1包括数据“标志”图8-２不包括数据“标志”3.再后，确定,取得回归结果(图9）。
用Excel进行一元线性回归分析
用Excel进行一元线性回归分析回归分析是一种用于探究两个或两个以上变量之间关系的统计方法。
它可以帮助我们确定两个变量之间是正相关还是负相关，以及它们之间的强度。
其中一元线性回归分析是最简单和最常见的一种回归分析。
在本文中，我们将介绍如何使用Excel进行一元线性回归分析。
改方法适合于初学者。
如果您已经熟悉回归分析，请跳过以下步骤开始实践：步骤1：收集数据在进行任何统计分析之前，您需要收集尽可能多的数据。
例如，如果您想要探究销售量与广告预算之间的关系，您需要收集每个销售周期广告预算和销售量的数据。
步骤2：打开Excel并输入数据打开Excel并输入数据。
在本例中，我们将使用以下数据：广告预算销售量2 103 124 145 206 227 248 289 3010 32步骤3：创建散点图散点图是可视化分析数据的最基本的图表类型之一，它由散布在二维坐标系中的点组成。
在Excel中，我们可以使用内置的图表功能轻松创建一个散点图。
以下是创建散点图的步骤：•选择您的数据，包括表头和数据。
•单击“插入”选项卡并选择“散点图”图标。
•选择您想要的散点图类型。
在本例中，我们将使用标准散点图。
•Excel将创建散点图，如下所示：散点图散点图步骤4：添加回归线回归线可以告诉我们散点图中两个变量之间的趋势。
我们可以使用Excel内置的“添加趋势线”功能轻松地为散点图添加一条回归线。
以下是添加回归线的步骤：•单击散点图上的任何数据点，使整个图表处于活动状态。
•单击“设计”选项卡中的“添加图表元素”。
•选择“趋势线”并选择“线性趋势线”选项。
•Excel会将一条回归线添加到您的散点图中。
回归线回归线步骤5：获取回归分析结果现在，我们已经创建了一个散点图，并为它添加了回归线，可以开始查看回归分析结果。
以下是如何获取回归分析结果的步骤：•鼠标右键单击回归线，并选择“添加标签”。
•选择想要的标签选项。
在这里，我们选择“显示方程式和 R2 值”。
如何在Excel中使用LINEST函数进行线性回归分析
如何在Excel中使用LINEST函数进行线性回归分析Excel是一款广泛应用于数据分析和处理的电子表格软件，其中的LINEST函数能够进行线性回归分析。
LINEST函数的使用不仅能够帮助我们建立回归模型，还能对数据进行预测和评估。
下面将详细介绍如何在Excel中使用LINEST函数进行线性回归分析。
首先，在Excel中打开一个空白工作簿，在一个或多个列中输入你要进行线性回归分析的数据。
假设我们有两个变量x和y，x的数据在A列中，y的数据在B列中。
其次，选中一个空的单元格，该单元格将用于计算LINEST函数，然后输入以下公式：“=LINEST(B2:B11,A2:A11,TRUE,TRUE)”。
这个公式中的B2:B11代表y的数据列，A2:A11代表x的数据列，TRUE代表将输出附加的统计信息，TRUE代表将输出回归系数。
然后，按下回车键，Excel会自动计算出回归系数和统计信息。
回归系数中，第一个值为截距，后续的值为各个自变量的系数。
统计信息中，包括相关系数R^2、标准误差、F统计量等。
接着，我们可以进一步利用LINEST函数的结果进行数据预测和评估。
比如，我们可以输入新的自变量值，通过回归模型预测因变量的值。
假设我们要预测的自变量值为10，在一个空的单元格中输入公式：“=BETA(1)+BETA(2)*10”，其中BETA(1)和BETA(2)分别代表回归系数中的截距和自变量系数。
最后，按下回车键，Excel会根据线性回归模型计算出预测值。
通过这种方式，我们可以利用LINEST函数对未知数据进行预测。
综上所述，使用Excel中的LINEST函数进行线性回归分析的步骤如下：1. 输入数据，并将自变量和因变量分别放置在不同的列中。
2. 选中一个空的单元格，输入LINEST函数的公式：“=LINEST(因变量数据，自变量数据，TRUE，TRUE)”。
3. 按下回车键，获取回归系数和统计信息。
4. 利用回归系数进行数据预测和评估。
excel求回归方程
excel求回归方程
如果你正在使用Excel进行数据分析，那么你可能需要求回归方程。
回归方程是一种用来预测未来结果的数学模型，它可以帮助你预测未来数据趋势或者回归分析结果。
首先，打开Excel并打开包含数据的工作簿。
然后，在工作簿中选择一个单元格，键入=线性回归（数组1，数组2）。
在这个公式中，数组1是自变量的数据范围，数组2是因变量的数据范围。
按下回车键后，Excel会自动生成回归方程。
如果你需要更多的回归方程，可以使用多元线性回归（数组1，数组2，数组3）公式。
在这种情况下，数组3是第二个自变量的数据范围。
如果你想更改回归方程的类型，可以在公式中使用不同的回归函数，例如：=指数回归（数组1，数组2）或=对数回归（数组1，数组2）。
在Excel中求回归方程非常简单，只需要几个步骤就可以轻松完成。
无论你是初学者还是专家，使用Excel进行数据分析都是一个很好的选择。
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excel一元线性回归
excel一元线性回归
一元线性回归是指一个变量与另一变量之间的线性关系，其中一个变量称为自变量，另一个变量称为因变量。
Excel可以用来计算一元线性回归的系数，以及拟合曲线的相关性。
1. 在Excel中，选择要用于计算一元线性回归的数据，并将其输入到一个新的工作表中。
2. 点击“数据”选项卡，然后点击“分析工具”组中的“数据分析”按钮。
3. 在“数据分析”对话框中，选择“线性回归”，然后点击“确定”按钮。
4. 在“线性回归”对话框中，输入自变量和因变量的数据范围，然后点击“确定”按钮。
5. Excel将计算出线性回归拟合曲线的系数，以及拟合曲线的相关性。
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在统计学和数据分析中，多元线性回归是一种用来预测一个因变量与多个自变量之间关系的常用方法。
而在实际应用中，EXCEL作为一种广泛使用的分析工具，也可以用来进行多元线性回归分析。
在EXCEL中进行多元线性回归分析时，首先需要准备好数据集。
通常情况下，数据集应包含一个因变量和多个自变量，以及相应的观测值。
可以使用EXCEL的数据整理和处理功能，将数据集按照一定格式整理好，并确保数据的准确性和完整性。
接下来，在EXCEL中进行多元线性回归分析的关键步骤如下：1.打开EXCEL，并将数据集导入到工作表中。
2.选择“数据”选项卡，在“数据分析”组中选择“数据分析”选项。
如果找不到“数据分析”选项，可以通过“文件”选项卡中的“选项”进行设置。
3.在弹出的对话框中，选择“回归”选项，并点击“确定”。
4.在回归对话框中，填写相关参数。
在“输入Y范围”中选择因变量的数据，通常为一列数字。
在“输入X范围”中选择自变量的数据，通常为多列数字。
勾选“常数”选项表示在回归模型中包含常数项。
点击“确定”。
5.EXCEL会计算回归模型的系数和其它统计指标，并将结果显示在新的工作表中。
通过多元线性回归分析的结果，我们可以得到以下几个重要的统计指标：1.回归方程：回归方程描述了因变量与自变量之间的关系。
在回归分析结果中，可以找到回归方程的系数，每个系数代表自变量对因变量的贡献程度。
2.R平方值：R平方值是多元线性回归分析的一个重要指标，它表示因变量的变异程度可以被自变量解释的比例。
R平方值的取值范围在0到1之间，越接近1表示自变量对因变量的解释能力越强。
3.F值和显著性水平：F值是多元线性回归模型的整体显著性检验指标，它判断自变量的整体线性关系是否存在显著。
显著性水平则表示F值的置信水平，通常取0.05或0.014.t值和p值：t值和p值是多元线性回归模型中每个系数的显著性检验指标。
t值表示该系数对应的自变量对因变量的贡献程度是否显著，p值则表示该系数的显著性水平，通常取0.05或0.015.残差分析：残差是由回归模型无法解释的部分，它反映了模型的拟合程度。
excel中关于线性回归计算运用
线性回归计算运用
目前，线性回归一般采用Origin和数学中常见的MATLAB、Excel等软件进行计算，下面以最大干密度和含石率（＞5mm含量）的一组数据为例进行说明。
最大干密度和含石率关系
最大干密度和含石率符合线性关系：
y=ax2+bx+c
式中：y------最大干密度，g/cm3
X------含石率，%
a，b，c------回归系数。
利用Excel软件拟合曲线，计算回归方程。
具体步骤如下：（1）打开Excel，将数据输入Excel中，如下图。
（2）点击菜单栏中“插入”菜单，并从下拉菜单中选择“图表”选项，如下图。
（3）在点击“图表”菜单后，进入“图表向导”中，点击类型为“XY散点图”，选项如下图。
（4）进入如下图所示的界面，点击数据区域将含石率示值X、最大干密度Y产生在B1G2区域。
如下图。
（6）点击下一步，进入图表确认界面，如下图
（7）点击完成按钮，图表绘制完成如下图。
（8）用鼠标点在数据（点）上，点击右键出现图中的菜单，点添加“趋势线”，然后点击“选项”，选择“显示公式”、“显示R2值”，点击确定完成线性回归方程，如下图。
由图表中可以得知，该最大干密度和含石率线性回归方程为y=-0.00005x 2+0.0079x+2.1401，相关系数R 2=0.966。
线性回归excel
线性回归excel
线性回归是一种用于从观察数据中确定模型参数的数理统计技术，用于描述两个变量之间的关系。
线性回归分析常用于研究社会科学、物理学和经济学中的问题。
它可以帮助用户推断数据中的趋势或模式，从而更好地回答研究问题。
Microsoft Excel是一款强大的办公软件，它可以使用户更轻松地分析数据，并以图表、表格和其他形式进行可视化。
它提供了一个计算的平台，允许用户使用某些函数，如SLOPE或SLOPE & INTERCEPT，以及简单的定性分析来做出模型，用来预测未来的值。
在本文中，我们将讨论如何使用Excel进行线性回归分析。
首先，要使用Excel进行线性回归分析，需要准备两组序列数据：一组作为自变量，另一组作为因变量。
这两组数据可以在Excel中以表格形式展示。
接下来，可以打开Excel中的数据分析工具，点击“线性回归”，将所需的自变量和因变量拖拽到工具中，点击确定按钮。
Excel将自动计算出回归方程、R方、参数估计和回归统计等回归分析结果。
此外，用户还可以在Excel中绘制回归线图，使用绘图工具，把自变量和因变量的数据点画在坐标图中，并在图上使用“平滑曲线”选项，以添加线性回归线。
最后，用户可以利用Excel中的实验数据表格，来检验自变量和因变量之间的关系是否符合回归方程，并调整回归模型，以更准确地描述数据之间的关系，以及预测未来的值。
总的来说，利用Excel可以轻松实现线性回归分析，它可以帮助用户以准确的方式研究数据，获得有价值的信息。
它可以被用于研究社会科学、物理学和经济学中的问题，并可以帮助用户推断数据中的趋势或模式，从而更好地回答研究问题，并辅助决策制定。
excel数据回归方程
Excel 数据回归方程本文介绍了如何在 Excel 中制作数据回归方程，包括使用 WPS 表格和Excel 自带的数据分析工具两种方法。
同时，文章通过一个实例说明了如何使用回归方程来进行数据分析，并对拟合结果进行了评价。
下面是本店铺为大家精心编写的3篇《Excel 数据回归方程》，供大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
《Excel 数据回归方程》篇1在数据分析中，回归分析是一种常用的方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。
在 Excel 中，可以使用内置的数据分析工具来制作回归方程，从而对数据进行分析。
本文将介绍两种制作回归方程的方法：使用 WPS 表格和 Excel 自带的数据分析工具。
使用方法一：WPS 表格1.在 WPS 表格中输入数据，选择插入 - 图表。
2.选择散点图，然后选择好，填入自己需要的横纵坐标，标题之类。
3.完成插入图表，在界面上出现散点图。
4.对着散点右击，选择添加趋势线”。
5.可以选择线性，此时界面中会出现一天近拟的直线。
6.同时在选项”一栏中，还可添加方程和 R 平方值。
使用方法二：Excel 自带数据分析工具1.在 Excel 中选择数据区域，并选择“数据” - “数据分析”。
2.在数据分析工具中选择“回归”，并设置好需要的参数。
3.点击“确定”按钮，Excel 将自动生成回归方程和相关的统计数据。
实例：建立标准曲线已知 8 组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。
首先，在 Excel 中输入数据，并选择“数据” - “数据分析”。
在数据分析工具中选择“回归”，并设置好需要的参数。
点击“确定”按钮，Excel 将自动生成回归方程和相关的统计数据。
根据得到的结果，可以计算出 R 平方值和残差等数据，从而对模型的拟合效果进行评价。
总之，Excel 提供了多种制作回归方程的方法，可以根据不同的情况选择适合的方法。
《Excel 数据回归方程》篇2Excel 是一种常用的电子表格软件，可以用来进行数据分析和绘制图表。
excel 算回归方程
excel 算回归方程
Excel是一款常用的电子表格软件，可以快速计算回归方程。
回归方程用于描述两个变量之间的关系，并可以预测未来的结果。
在Excel中，可以使用“数据分析工具”来计算回归方程。
首先，需要在Excel中打开数据表格，然后选择“数据”选项卡，找到“数据分析”选项，点击“回归”并输入相关数据，包括自变量和因变量。
在确定了数据的范围和选项后，Excel会自动计算回归方程的系数、截距和相关系数。
可以使用这些值来预测未来的结果或评估两个变量之间的关系。
Excel的回归分析功能是一种强大的工具，可以帮助用户快速分析大量数据并获得精确的结果。
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excel生成回归曲线
excel生成回归曲线
Excel生成回归曲线是一种常用的数据分析方法，它可以根据给定的数据集拟合出一条最优的曲线，以描述变量之间的关系。
如果您想利用Excel生成回归曲线，可以按照以下步骤操作：
1.准备数据。
将需要进行回归分析的数据以表格的形式录入Excel中，确保数据的列和行分别对应自变量（X）和因变量（Y）。
2.插入散点图。
在Excel中选择插入散点图，将自变量和因变量的数据点以散点的形式显示在图表中。
3.添加趋势线。
在散点图上右击鼠标，选择添加趋势线。
在弹出的对话框中，选择回归选项，并选择要拟合的曲线类型（如线性、二次等），然后点击确定。
4.显示方程和R方值。
在回归分析的趋势线上右击鼠标，选择显示方程和R方值，可以得到回归方程式和决定系数（R方值），这些值可以帮助我们评估拟合曲线的好坏和预测能力。
通过这些步骤，您就可以利用Excel生成回归曲线，并根据需要对曲线进行优化和预测分析。
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excel如何回归得到曲线的方程
Excel如何回归得到曲线的方程1. 导言在数据分析和科学研究中，我们经常需要通过拟合曲线来找到数据的趋势和规律。
Excel作为一款广泛使用的数据处理工具，其拟合曲线功能可以帮助我们得到数据的方程，从而更好地理解和预测数据的变化。
在本文中，我们将探讨如何利用Excel来回归得到曲线的方程，以及在实际应用中的一些注意事项和技巧。
2. 数据准备在进行曲线回归之前，首先需要准备好要分析的数据。
假设我们有一组x和y的数据点，我们希望找到它们之间的关系，并拟合出一条曲线方程。
在Excel中，我们可以将这些数据点分别列在两列中，然后使用内置的回归分析工具来处理数据。
3. Excel回归分析在Excel中，回归分析是通过“数据”选项卡中的“数据分析”工具来实现的。
我们需要确保已经打开了“数据分析”插件，如果没有，可以通过“文件”->“选项”->“加载项”来添加。
一旦加载成功，可以在“数据”选项卡中找到“数据分析”工具，并选择“回归”分析。
接下来，填写相应的数据范围和选项，点击确定，Excel将会为我们计算出拟合曲线的方程。
4. 方程解释得到了拟合曲线的方程之后，我们可以进一步分析解释这个方程的意义。
通过观察方程中的系数和常数项，我们可以了解到曲线的斜率、截距以及曲线的形状。
这些参数对于理解数据的趋势和规律非常重要，也可以用来进行预测和推断。
5. 注意事项和技巧在使用Excel进行曲线回归的过程中，有一些注意事项和技巧需要我们注意。
我们需要选择适当的曲线拟合模型，根据数据的特点选择线性、二次、指数等不同的模型。
在得到方程之后，需要进行合理的误差分析，评估拟合效果和方程的可靠性。
还可以通过调整数据范围、添加辅助变量等方法来改进拟合效果。
6. 个人观点和理解对于我个人来说，Excel的曲线回归功能是非常实用的工具，可以帮助我更好地理解数据的规律并进行预测分析。
在实际工作中，我经常使用这个功能来处理各种数据，从而为决策和规划提供有力支持。
excel中关于线性回归计算运用
excel中关于线性回归计算运用
线性回归计算运用
目前，线性回归一般采用Origin和数学中常见的MATLAB、Excel等软件进行计算，下面以最大干密度和含石率（＞5mm含量）的一组数据为例进行说明。
最大干密度和含石率关系
最大干密度和含石率符合线性关系：
y=ax2+bx+c
式中：y------最大干密度，g/cm3
X------含石率，%
a，b，c------回归系数。
利用Excel软件拟合曲线，计算回归方程。
具体步骤如下：（1）打开Excel，将数据输入Excel中，如下图。
（2）点击菜单栏中“插入”菜单，并从下拉菜单中选择“图表”选项，如下图。
（3）在点击“图表”菜单后，进入“图表向导”中，点击类型为
“XY散点图”，选项如下图。
（4）进入如下图所示的界面，点击数据区域将含石率示值X、最大干密度Y产生在B1G2区域。
如下图。
（6）点击下一步，进入图表确认界面，如下图
（7）点击完成按钮，图表绘制完成如下图。
（8）用鼠标点在数据（点）上，点击右键出现图中的菜单，点添加“趋势线”，然后点击“选项”，选择“显示公式”、“显示R2值”，点击确定完成线性回归方程，如下图。
由图表中可以得知，该最大干密度和含石率线性回归方程为y=-0.00005x 2+0.0079x+2.1401，相关系数R 2=0.966。
Excel表格怎么绘制线性回归图
Excel表格怎么绘制线性回归图
Excel的功能很强大，可以做各种数据处理和分析。
下面给大家分享一下如何运用最新版的Excel2016做线性回归图。
1、首先输入你要做线性图的数据，我这里举例输入了五组数据。
2、用鼠标选中你要做线性图的数据，再点击菜单栏的“插入”菜单。
3、在插入菜单下选择插入散点图，弹出如图所示的`一个散点图。
4、鼠标对着散点图中的其中一个点，点击鼠标右键，选着“添加趋势线R”。
5、在右边弹出的“添加趋势线格式”栏中分别选着“线性”、“设置截距”、“显示公式”、“显示R平方值”等你需要的项目。
6、如果要添加横、纵坐标，则鼠标点击线性图右上角的“+”号按钮，在弹出的图标元素中选着"坐标轴标题",再进一步选着“主要横坐标轴”和“主要纵坐标轴”。
7、最后在线性图中分别输入你的坐标轴名称和图表标题。
【Excel2016表格怎么绘制线性回归图】。
excel 多元线性回归
excel 多元线性回归
excel多元线性回归是用Excel的数据分析工具来实现多变量之间的线性回归分析。
它使用最小二乘法计算出一个或多个因变量（Y）和一系列自变量（X）之间的线性关系，并以拟合后的直线表示这种关系。
它可以分析两个变量之间的关系，也可以分析多个变量之间的关系，以及预测定量变量的值。
步骤：
1.打开Excel文件，将数据列表输入到Excel中。
2.选择“数据”选项卡，然后点击“分析工具”。
3.在“数据分析”对话框中，选择“多元线性回归”，然后点击“确定”。
4.在“多元线性回归”对话框中，选择“输入变量”，然后点击“确定”。
5.输入回归分析参数，包括回归变量、常数项等，然后点击“OK”。
6.Excel会生成一个回归分析结果表，显示拟合后的结果，包括拟合方程、R-Squared、F值等。
excel多元函数线性回归步骤
多元函数线性回归步骤1.加载数据分析第一步：打开2007excel，点击左上角的按钮，如图所示。
第二步：点击右下角的，如图所示。
第三步：点击左侧的加载项，如图所示。
第四步：点击最下面的“转到”，如图所示，然后选中“分析数据库”，点击“确定”。
2.数据的整理已知 和 ， 和 ， 和 ，将其整理为lnCij B ijP P ，C Bij ij t t -和CB ij ij c c -，见下表。
整理后的数据为：3.数据分析第一步：点击excel2007中工具栏的“数据”，然后点击“数据分析”，弹出数据分析的对话框，如图所示。
第二步：选中“回归”，点击确定，弹出对话框，如图所示。
第三步：“Y值输入区域”选择第一列，“X值输入区域”选择后两列，选择“置信度”，“新工作表组”，“残差”和“标准残差”。
如图所示，点击确定。
4.结果分析结果如图所示。
只需找到如下表所示的内容，Coefficients（系数）Intercept（截距）0.38980452（对应γ）X Variable 1 -0.079587874（对应α）X Variable 2 -0.003868252（对应β）出师表两汉：诸葛亮先帝创业未半而中道崩殂，今天下三分，益州疲弊，此诚危急存亡之秋也。
然侍卫之臣不懈于内，忠志之士忘身于外者，盖追先帝之殊遇，欲报之于陛下也。
诚宜开张圣听，以光先帝遗德，恢弘志士之气，不宜妄自菲薄，引喻失义，以塞忠谏之路也。
宫中府中，俱为一体；陟罚臧否，不宜异同。
若有作奸犯科及为忠善者，宜付有司论其刑赏，以昭陛下平明之理；不宜偏私，使内外异法也。
侍中、侍郎郭攸之、费祎、董允等，此皆良实，志虑忠纯，是以先帝简拔以遗陛下：愚以为宫中之事，事无大小，悉以咨之，然后施行，必能裨补阙漏，有所广益。
将军向宠，性行淑均，晓畅军事，试用于昔日，先帝称之曰“能”，是以众议举宠为督：愚以为营中之事，悉以咨之，必能使行阵和睦，优劣得所。
亲贤臣，远小人，此先汉所以兴隆也；亲小人，远贤臣，此后汉所以倾颓也。
利用Excel进行线性回归分析实例
1 利用Excel2000进行一元线性回归分析第一步，录入数据以连续10年最大积雪深度和灌溉面积关系数据为例予以说明。
录入结果见下图（图1）。
图1第二步，作散点图如图2所示，选中数据（包括自变量和因变量），点击“图表向导”图标；或者在“插入”菜单中打开“图表（H）”。
图表向导的图标为。
选中数据后，数据变为蓝色（图2）。
图2点击“图表向导”以后，弹出如下对话框（图3）：图3在左边一栏中选中“XY散点图”，点击“完成”按钮，立即出现散点图的原始形式（图4第三步，回归观察散点图，判断点列分布是否具有线性趋势。
只有当数据具有线性分布特征时，才能采用线性回归分析方法。
从图中可以看出，本例数据具有线性分布趋势，可以进行线性回归。
回归的步骤如下：⑴首先，打开“工具”下拉菜单，可见数据分析选项（见图5）：图5用鼠标双击“数据分析”选项，弹出“数据分析”对话框（图6）：图6⑵然后，选择“回归”，确定，弹出如下选项表：图7进行如下选择：X、Y值的输入区域（B1:B11，C1:C11），标志，置信度（95%），新工作表组，残差，线性拟合图。
或者：X、Y值的输入区域（B2:B11，C2:C11），置信度（95%），新工作表组，残差，线性拟合图。
注意：选中数据“标志”和不选“标志”，X、Y值的输入区域是不一样的：前者包括数据标志：最大积雪深度x(米)灌溉面积y(千亩)后者不包括。
这一点务请注意。
图8-1 包括数据“标志”图8-2 不包括数据“标志”⑶再后，确定，取得回归结果（图9）。
图9 线性回归结果⑷最后，读取回归结果如下：截距：356.2=a ；斜率：813.1=b ；相关系数：989.0=R ；测定系数：979.02=R ；F 值：945.371=F 。
⑸ 建立回归模型，并对结果进行检验模型为：x y813.1356.2ˆ+= 至于检验，R 、R 2和F 值可以直接从回归结果中读出。
实际上，8,05.0632.0989416.0R R =>=，检验通过。