Excel多元回归方法
Excel关于求解一元及多元线性回归方程 图解详细
Excel求解一元线性回归方程步骤(图解详细)1．开始－程序－Microsoft Excel，启动Excel程序。
2．Excel程序启动后，屏幕显示一个空白工作簿。
3．选定单元格，在单元格内输入计算数据。
4．选中输入数据，点击“图表向导”按钮。
5．弹出图表向导对话窗，点击XY散点图，选择平滑线散点图，点击下一步。
6．选择系列产生在：列，点击下一步。
7．在图表标题中输入“硝基苯标准曲线”，数值（X）轴输入“硝基苯浓度”，数值（Y）轴输入“HPLC峰面积”。
此外还可以点击“坐标轴”，“网格线”，“图例”，“数据标志”下拉菜单，对其中选项进行选择。
8．点击完成后，即可得到硝基苯的标准曲线图。
9．将鼠标移至图表工作曲线上，单击鼠标右键，选择“添加趋势线”。
10．在“类型”选项中选择“线性”，“选项”中选择“显示公式”，“显示R平方值”，单击确定。
11．单击确定后即可得到附有回归方程的一元线性回归曲线。
12．至此，利用“图表向导”制作回归方程的操作步骤完毕。
利用Excel中“图表向导”制作标准曲线，使用者仅需按照向导说明填入相关信息即可完成图表的制作。
方法简单，适合对Excel了解不多的人员，如果你对Excel函数有一定的了解，那么你可以利Excel函数编制程序完成回归方程的计算。
4.4.2.2通过编制Excel程序计算一元线性回归方程1．打开一个新工作簿，以“一元线性回归方程”为文件名存盘。
2．单击插入，选择名称－定义。
3．在弹出的“定义名称”对话窗中“名称”栏输入“a”，“引用位置”栏输入“＝$E$4”，然后按“添加”按钮；再在“名称”栏输入“b”，“引用位置”栏输入“＝$E$3”，按“添加”按钮，依次输入下列内容，最后单击确定。
“名称”栏输入内容“引用位置”栏输入内容a =$E$4b =$E$3f =$G$4n =$G$3rf =$G$6rxy =$E$5x =$A$3:$A$888y =$B$3:$B$888aa=$G$2yi1 =$E$12yi2 =$E$134．完成命名后，在相关单元格内输入下列程序内容。
excel多元回归模型
excel多元回归模型
Excel多元回归模型是一种常用的统计分析方法，它可以用来探究多个自变量对一个因变量的影响程度。
在实际应用中，多元回归模型可以用来预测某个因变量的值，或者分析不同自变量对因变量的影响程度，从而帮助我们做出更加准确的决策。
在Excel中，我们可以通过内置的数据分析工具来构建多元回归模型。
首先，我们需要准备好自变量和因变量的数据，并将它们放在Excel的一个工作表中。
然后，我们可以通过选择“数据”菜单中的“数据分析”选项来打开数据分析对话框。
在对话框中，我们需要选择“回归”选项，并输入自变量和因变量的数据范围。
接下来，我们需要勾选“标签”选项，以便在输出结果中包含自变量和因变量的名称。
最后，我们可以点击“确定”按钮，Excel就会自动计算出多元回归模型的系数和拟合优度等统计指标。
通过多元回归模型，我们可以得到每个自变量对因变量的影响程度，以及整个模型的拟合优度。
如果模型的拟合优度较高，说明自变量对因变量的解释程度较高，我们可以使用该模型来预测因变量的值。
如果模型的拟合优度较低，说明自变量对因变量的解释程度较低，我们需要重新考虑自变量的选择或者增加更多的自变量来提高模型的拟合优度。
Excel多元回归模型是一种非常有用的统计分析方法，它可以帮助我们探究多个自变量对一个因变量的影响程度，从而做出更加准确
的决策。
在实际应用中，我们需要注意自变量的选择和模型的拟合优度，以确保模型的预测能力和解释能力达到最佳状态。
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。
多元拟合 excel
多元拟合 excel
多元拟合是指通过对多个自变量的线性组合对因变量进行拟合的方法。
在Excel中，可以使用“数据分析”工具中的“回归”功能进行多元拟合。
具体操作如下：
1. 打开Excel，输入自变量和因变量的数据。
假设自变量有两个，分别为x1和x2，因变量为y。
2. 点击Excel顶部菜单栏中的“数据”选项卡，在下拉菜单中选择“数据分析”。
3. 在“数据分析”对话框中，选择“回归”，点击“确定”按钮。
4. 在“回归”对话框中，输入因变量和自变量的数据范围。
勾选“标签”，即可在结果中显示每个数据点的标签。
5. 勾选“多元回归”选项，输入自变量的列标签。
6. 点击“确定”按钮，即可得到多元回归的结果。
结果包括相关系数、截距、自变量系数、标准误差、t值、p值等参数。
通过以上步骤，我们可以在Excel中进行多元拟合分析，得到回归方程，进而预测因变量的值。
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Excel数据分析工具进行多元回归分析
E x c e l数据分析工具进行多元回归分析TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-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 index linest函数多元回归系数显示
在Excel中，LINEST函数通常用于执行线性回归分析，而INDEX 函数则用于返回数组中的特定元素。
如果你想要使用这两个函数来获取多元回归系数，你需要稍微调整一下你的公式。
首先，你需要了解多元线性回归方程的形式：
y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn
其中，y是因变量，x1, x2, ..., xn是自变量，而β0, β1, β2, ..., βn是回归系数。
LINEST函数可以返回多元线性回归的系数，但是它不会直接返回β0以外的系数，除非你指定const参数为TRUE。
此外，LINEST函数返回的是一个数组，所以你需要使用INDEX函数来访问特定的系数。
以下是一个例子，展示如何使用LINEST和INDEX函数来获取多元回归系数：
excel
=LINEST(因变量范围，自变量范围，TRUE, FALSE)
这个公式的意思是，我们首先使用LINEST函数来计算回归系数，包括常数项β0。
因为const参数被设置为TRUE，所以LINEST函数会返回一个包含β0的数组。
然后，我们使用INDEX函数来获取数组中β1到βn的位置，这些位置是从第三列开始的。
例如，如果你想要获取β1到βn的系数，你的公式可能会看起来像这样：
excel
=INDEX(LINEST(因变量范围，自变量范围，TRUE, FALSE), 3,
FALSE)
这个公式将会返回数组中第三列的第一个元素，即β1。
如果你有多个自变量，你需要继续使用INDEX函数来获取后续的系数。
请注意，Excel的函数可能在不同版本中有所不同，所以确保查看你使用的Excel版本的帮助文档以获取最准确的信息。
利用Excel2000进行多元线性回归分析
3 利用Excel2000进行多元线性回归分析【例】某省工业产值、农业产值、固定资产投资对运输业产值的影响分析。
Excel2000的操作方法与一元线性回归分析大同小异：第一步，录入数据（图1）。
图1 录入的原始数据第二步，数据分析⑴沿着主菜单的“工具（T）”→“数据分析（D）…”路径打开“数据分析”对话框，选择“回归”，然后“确定”，弹出“回归”分析对话框，对话框的各选项与一元线性回归基本相同（图2）。
下面只说明x值的设置方法：首先，将光标置于“X值输入区域（X）”中（图2）；然后，从图1所示的C1单元格起，至E19止，选中用作自变量全部数据连同标志，这时“X值输入区域（X）”的空白栏中立即出现“$C$1:$E$19”——当然，也可以通过直接在“X值输入区域（X）”的空白栏中输入“$C$1:$E$19”的办法实现这一步骤。
注意：与一元线性回归的设置一样，这里数据范围包括数据标志：工业产值x1 农业产值x2 固定资产投资x3 运输业产值y故对话框中一定选中标志项（图3）。
如果不设“标志”项，则“X值输入区域（X）”的空白栏中应为“$C$2:$E$19”，“Y值输入区域（Y）”的空白栏中则是“$F$2:$F$19”。
否则，计算结果不会准确。
图2 x值以外的各项设置图3 设置完毕后的对话框（包括数据标志）⑵完成上述设置以后，确定，立即给出回归结果。
由于这里的“输出选项”选中了“新工作表组（P）”（图3），输出结果在出现在新建的工作表上（图4）。
从图4的“输出摘要（SUMMARY OUTPUT）”中可以读出：0044.1-=a ，053326.01=b ，00402.02-=b ，090694.03=b ，994296.0=R ，988625.02=R，335426.0=s ，5799.405=F ，940648.21=b t ，28629.02-=b t ，489706.33=b t 。
根据残差数据，不难计算DW 值，方法与一元线性回归完全一样。
用EXCEL进行生产函数的多元线性回归分析
用EXCEL进行生产函数的多元线性回归分析一、相关函数EXCEL电子制表系统中函数的语法分为函数名和参数两部分，参数用圆括号括起来，之间以逗号隔开。
参数可以为单元格区域、数组、函数、常数（逻辑型、数值型等）。
进行回归分析时，主要采用线性回归函数LINEST，辅以使用索引取值INDEX与四舍五入ROUND 函数。
1、线性回归函数LINEST。
使用最小二乘法对已知数据进行最佳直线拟合，并返回描述此直线的数组。
因为此函数返回数值数组，所以必须以数组公式的形式输入。
Excel中数组公式非常有用，它可建立产生多值或对一组值而不是单个值进行操作的公式。
要输入数组公式，首先必须选择用来存放结果的单元格区域，在编辑栏输入公式，然后按ctrl＋Shift＋Enter 组合键锁定数组公式，Excel将在公式两边自动加上括号“{}”。
不要自己键入花括号，否则，Excel认为输入的是一个正文标签。
要编辑或清除数组公式．需选择数组区域并且激活编辑栏，公式两边的括号将消失，然后编辑或清除公式，最后按Ctrl＋shift＋Enter键。
【实现目标】在Excel中巧编辑数组公式。
【操作方法】其具体操作如下：（1）选择用来存放结果的单元格区域，在编辑栏输入公式，然后按【Ctrl＋Shift＋Enter】键锁定数组公式，Excel将在公式两边自动加上括号“{}”。
（2）编辑或清除数组公式时，先选择数组区域并且激活编辑栏，然后编辑或清除公式，最后按【Ctrl＋Shift＋Enter】键即可。
该函数的功能为：运算结果返回一线性回归方程的参数，即当已知一组混合成本为Y因变量序列值、N组Xi有关自变量因素的数量序列值时，函数返回回归方程的系数bi（i=1，2…n单位变动成本）和常数a（固定成本或费用）。
多元回归方程模型则为：y=b1x1＋b2X2……＋bnXn＋a语法LINEST(known_y's,known_x's,const,stats)Known_y's 是关系表达式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。
Excel数据管理与图表分析 多元线性回归分析
Excel数据管理与图表分析多元线性回归分析如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
其中，线性关系是指两个变量之间存在一次函数关系，就称它们之间存在线性关系。
例如，某公司实现利润Y与销售额X1和营业成本X2的关系，如图13-21所示。
设置选择创建图13-21 创建表格图13-22 设置回归参数在打开的【数据分析】对话框中，选择【回归】选项，并在【回归】对话框中，设置【Y 值输入区域】为“$B$2:$B$6”；【X 值输入区域】为“$C$2:$D$6”；并启用【标志】和【置信度】复选框。
然后，分别启用【残差】栏中的【残差】、【标准残差】和【残差图】复选框，如图13-22所示。
单击【回归】对话框中的【确定】按钮，即可得到如图13-23和13-24所示的效果。
回归分析结果残差图图13-23 回归分析结果图13-24 回归分析残差图从图13-23所示的图中，给出了Multiple R（相关系数）、R Square（判定系数）和排除第三因素的Adjusted R Square（净判定期系数）都小于1；在几十万元的销售量中，估计标准误差仅10万元；以回归平方和与总平方和相比，其比值为71.57%(288.256/402.75=71.57%)，相应的残差平方和与总平方和的比值为28.43%(114.494/402.75=28.43%)，这些说明了建立的多元线性回归方程拟合程度较准确。
从本节讲述的内容可以看出，使用回归分析工具进行分析数据，可以简便迅速地为经济决策提供可靠的依据。
回归分析工具是利用统计函数运算的，有关回归分析的统计函数，不仅可以应用于直线回归，而且可以应用于曲线回归；不仅能建立回归方程，而且可以进行预测。
excel求出多元回归方程
excel求出多元回归方程
要在Excel中求出多元回归方程，您可以使用Excel的“数据分析”工具中的“回归”功能。
以下是求出多元回归方程的步骤：
1. 准备数据：首先，您需要准备包含自变量和因变量的数据。
确保您的数据在Excel工作表中整齐排列，其中一列包含自变量值，另一列包含因变量值。
2. 加载数据分析工具：在Excel中，点击“文件”菜单，选择“选项”，然后在“Excel 选项”窗口中，选择“加载项”。
在加载项列表中，勾选“分析工具”，然后点击“确定”。
3. 打开回归分析工具：在Excel中，点击“数据”菜单，选择“数据分析”。
在弹出的“数据分析”对话框中，选择“回归”选项，然后点击“确定”。
4. 设置回归参数：在回归对话框中，选择您的自变量和因变量数据范围。
根据需要选择其他选项，例如是否包括常数项或线性趋势项等。
5. 运行回归分析：点击“确定”按钮，Excel将运行回归分析并生成回归结果。
6. 分析回归结果：在回归结果中，您将看到回归方程的系数、截距、标准误差、判定系数、F值和p值等统计量。
您可以使用这些统计量来评估模型的拟合效果和可靠性。
通过以上步骤，您可以在Excel中求出多元回归方程并评估其拟合效果。
如何在Excel中使用Regression进行回归分析
如何在Excel中使用Regression进行回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计技术。
在Excel中，你可以使用Regression函数进行回归分析，通过拟合数据点的回归线来预测因变量。
本文将详细介绍如何在Excel中使用Regression函数进行简单线性回归和多元线性回归分析。
一、简单线性回归分析简单线性回归分析适用于只有一个自变量和一个因变量的情况。
以下是在Excel中进行简单线性回归分析的步骤：1. 准备数据首先，将需要进行回归分析的数据录入Excel表格中。
通常，自变量应该在A列，而因变量应该在B列。
2. 插入回归分析工具点击Excel菜单栏中的"数据"选项卡，然后点击“数据分析”按钮。
如果在"数据分析"中找不到“回归”选项，请先点击“加载项”按钮，然后勾选“分析工具包”，最后点击“确认”。
3. 选择回归分析工具在“数据分析”对话框中，选择“回归”，然后点击“确定”。
4. 设置输入和输出范围“输入X范围”设置为自变量的数据列。
选择“标签”选框，并选择“输出范围”。
点击“确定”。
5. 分析回归结果在指定的输出范围中，Excel将显示回归分析的结果，包括截距、斜率、相关系数等。
二、多元线性回归分析多元线性回归分析适用于有多个自变量和一个因变量的情况。
以下是在Excel中进行多元线性回归分析的步骤：1. 准备数据同样地，将需要进行回归分析的数据录入Excel表格中。
自变量应该在不同的列，而因变量应该在单独的列中。
2. 插入回归分析工具同样地，点击Excel菜单栏中的"数据"选项卡，然后点击“数据分析”按钮。
确保你已经加载了“分析工具包”。
3. 选择回归分析工具在“数据分析”对话框中，选择“回归”，然后点击“确定”。
4. 设置输入和输出范围“输入X范围”设置为所有自变量的数据列。
选择“标签”选框，并选择“输出范围”。
点击“确定”。
巧用Excel解决多元非线性回归分析
巧用Excel解决多元非线性回归分析巧用Excel解决多元非线性回归分析随着数据分析在各个行业和领域的广泛应用，多元非线性回归分析成为一种常见的数据处理方法。
而作为一款强大且易于使用的电子表格软件，Excel也可用于解决多元非线性回归分析的问题。
本文将介绍如何巧用Excel进行多元非线性回归分析，并结合实例进行说明。
一、多元非线性回归分析简介多元非线性回归分析是在使用多个自变量预测因变量时，自变量与因变量之间存在非线性关系的情况下进行回归分析的方法。
与简单线性回归模型相比，多元非线性回归模型更贴近实际情况，能够更准确地描述自变量与因变量之间的关系。
在多元非线性回归分析中，可以选择不同的非线性函数作为方程的形式，常用的非线性函数包括指数函数、对数函数、幂函数等。
根据具体问题的需求，可以选择最适合的非线性函数来进行回归分析。
二、Excel的数据准备在进行多元非线性回归分析之前，首先需要准备好相关的数据。
数据应该包括多个自变量和一个因变量，并且这些变量之间应该存在一定的关系。
假设我们要研究一个商品的销售量与价格、广告费用和季节性因素的关系。
我们可以收集一段时间内的销售数据，同时记录价格、广告费用和季节因素的数值。
将数据整理成一个表格，其中每一列表示一个变量，每一行表示一个样本。
确保每一列都有相应的变量名称，并为数据添加适当的标签，以便于后续的分析。
三、Excel的数据分析工具Excel提供了丰富的数据分析工具，可以用于解决多元非线性回归分析的问题。
其中最常用的工具是回归分析工具，它能够帮助我们建立回归模型，并计算模型的拟合度和参数估计值。
在Excel的工具栏中，选择“数据”-“数据分析”-“回归”，即可打开回归分析对话框。
在对话框中，选择自变量和因变量的范围，并勾选“输出范围”。
在输出范围中，选择一个单元格作为回归分析结果的起始位置。
点击确定后，Excel会自动计算回归方程的系数、确定系数和预测值，并将结果显示在选定的单元格区域中。
excel计算回归算法
excel计算回归算法Excel计算回归算法回归分析是一种常用的统计分析方法，它可以用来研究两个或多个变量之间的关系。
在实际应用中，回归分析可以用来预测未来的趋势，评估变量之间的相关性，以及探索变量之间的因果关系。
在Excel中，我们可以使用内置的回归分析工具来进行回归分析。
一、线性回归线性回归是回归分析中最常用的方法之一。
它假设变量之间存在线性关系，即一个变量的变化会导致另一个变量的相应变化。
在Excel中，我们可以使用内置的“数据分析”工具来进行线性回归分析。
首先，我们需要打开Excel并导入数据。
在Excel中，我们可以使用“数据”选项卡中的“数据分析”工具来进行回归分析。
在“数据分析”对话框中，选择“回归”选项，然后点击“确定”按钮。
在“回归”对话框中，我们需要指定自变量和因变量的数据范围。
自变量是我们用来预测因变量的变量，因变量是我们要预测的变量。
在本例中，我们将自变量指定为“X”列，因变量指定为“Y”列。
然后，我们需要勾选“置信水平”选项，并指定置信水平的值。
置信水平是指我们对回归系数的估计的置信程度。
通常情况下，我们会选择95%的置信水平。
点击“确定”按钮后，Excel会自动计算回归系数和拟合优度。
回归系数是指自变量对因变量的影响程度，拟合优度是指回归模型对数据的拟合程度。
我们可以使用这些值来评估回归模型的质量。
二、多元回归多元回归是一种回归分析方法，它可以用来研究多个自变量对因变量的影响。
在Excel中，我们可以使用内置的“数据分析”工具来进行多元回归分析。
首先，我们需要打开Excel并导入数据。
在Excel中，我们可以使用“数据”选项卡中的“数据分析”工具来进行回归分析。
在“数据分析”对话框中，选择“回归”选项，然后点击“确定”按钮。
在“回归”对话框中，我们需要指定自变量和因变量的数据范围。
在本例中，我们将自变量指定为“X1”列和“X2”列，因变量指定为“Y”列。
然后，我们需要勾选“置信水平”选项，并指定置信水平的值。
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。
Excel数据分析工具进行多元回归分析(word文档良心出品)
K26：K35为常数项和b1～b9的排序默认标示。
L26：L35为常数项和b1～b9的值，据此可得出估算的回归方程为：
该表中重要的是O列,该列的O26：O35中的P-value为回归系数t统计量的P值。
值得注意的是：其中b1、b7的t统计量的P值为0.0156和0.0175，远小于显著性水平0.05，因此该两项的自变量与y相关。而其他各项的t统计量的P值远大于b1、b7的t统计量的P值，但如此大的P值说明这些项的自变量与因变量不存在相关性，因此这些项的回归系数不显著。
此篇文章主要讲述多元线性回归分析。
方法/步骤
线性回归分析的内容比较多，比如回归方程的拟合优度检验、回归方程的显著性检验、回归系数的显著性检验、残差分析、变量的筛选问题、变量的多重共线性问题。
操作见图。回归分析通常需要多次试验操作才可以得出较好的模型。“方法”中选择“进入”，表示所有的自变量都进入模型，目前还没有考虑到变量的多重共线问题，要先观察初步的结果分析，数，上述复相关系数R的平方。用来说明自变量解释因变量y变差的程度，以测定因变量y的拟合效果。此案例中的复测定系数为0.8343，表明用用自变量可解释因变量变差的83.43%
Adjusted R Square：调整后的复测定系数R2，该值为0.6852，说明自变量能说明因变量y的68.52%，因变量y的31.48%要由其他因素来解释。（Adjusted：调整后的）
标准误差：用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归相关的其它统计量，此值越小，说明拟合程度越好
观察值：用于估计回归方程的数据的观察值个数。
第二张表是“方差分析表”：主要作用是通过F检验来判定回归模型的回归效果。
该案例中的Significance F（F显著性统计量）的P值为0.00636，小于显著性水平0.05，所以说该回归方程回归效果显著，方程中至少有一个回归系数显著不为0.（Significance：显著）
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
ln
C
ij B ij
P P ，C B
ij ij t t -和
C B
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）。
多元线性回归excel操作方法
多元线性回归excel操作方法
多元线性回归是指一种包含多个自变量的线性回归模型，Excel中可以通过“数据分析”工具进行多元线性回归分析。
以下是具体的操作步骤：
1.打开Excel，在Excel菜单栏中找到“数据”选项卡。
2.在“数据”选项卡中找到“数据分析”选项，如果没有，就需要先启用它。
方法是：点击“文件”->“选项”->“插入”->勾选“数据分析”，点击“确定”。
3.打开“数据分析”对话框，在“分析工具”列表中找到“回归”，然后点击“确定”。
4.在“回归”对话框中，设置输入数据范围。
在“输入X范围”中输入自变量的数据范围，在“输入Y范围”中输入因变量的数据范围。
5.在“回归”对话框中，勾选“标签”选项，然后在“输出选项”中选择“新工作表中”并指定输出位置。
6.在“回归”对话框中，勾选“加入常数项”选项，然后点击“确定”。
7.Excel会自动在输出位置生成一个新的工作表，其中包含了多元线性回归的结果，包括自变量系数、因变量截距、调整R方等。
以上就是Excel进行多元线性回归的具体操作方法。
EXCEL多元回归分析
用Excel进行回归分析
用Excel进行回归分析
产量与需水量之间旳关系：抛物线
Y ax2 bx c
把x2,x分别看作变量按多元回归计算即可
用Excel进行回归分析
用Excel进行回归分析
用EXCEL进行
有关与回归分析
水利部浇灌试验总站
用Excel进行有关与回归分析
用Excel计算描述统计量 用Excel进行有关分析 用Excel进行回归分析
用Excel计算描述统计量
用函数计算描述统计量 描述统计菜单项旳使用
一、用函数计算描述统计量
常用旳描述统计量有众数、中位数、 算术平均数、调和平均数、几何平 均数、极差、四分位差、原则差、 方差、原则差系数等。下面简介怎 样用函数来计算描述统计量。
多元回归分析
用Excel进行回归分析
第三步：单击拟定按钮，得回归分析成果如下图所示。
回归分析工具旳输出解释
Excel回归分析工具旳输出成果涉及3个部分： (1)回归统计表 回归统计表涉及下列几部分内容：
①Multiple R（复有关系数R）：是R2旳平方根，
又称为有关系数，用来衡量变量x和y之间有关程 度旳大小。本例中R为0.6313，表达两者之间旳 关系是正有关。
第二步：在array1中输入B3：B10，在array2中 输入C3：C10，即可在对话框下方显示出计算成果 为0.77723。
2．用有关系数宏计算有关系数
第一步：单击“工具”菜单，选择“数据分析” 项，在“数据分析”项中选择“有关系数”，弹
出 “有关系数”对话框。
第二步：在“输入区域”输入$B$2:$C$10，“分 组方式”选择逐列，选择“标志位于第一行”，在 “输出区域”中输入$I$3，单击“拟定” 。
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。
Excel 财务应用 多元线性回归预测
Excel 财务应用多元线性回归预测在市场的经济活动中，经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况，也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。
而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要，但也不能略去其作用。
例如，某一商品的销售量既与人口的增长变化有关，也与商品价格变化有关。
这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的，需要采用多元回归分析预测法。
1．多元线性回归预测法简介多元回归分析预测法，是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。
当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。
多元线性回归模型与一元线性回归模型一样，在计算出回归模型之后，要对模型进行各种检验。
多元线性回归模型的检验方法有：判定系数检验（R检验），回归系数显著性检验（T 检验），回归方程显著性检验（F检验）。
●判定系数检验多元线性回归模型判定系数的定义与一元线性回归分析类似。
判定系数R的计算公式为：R=R接近于1表明Y与X1，X2，…，Xk之间的线性关系程度密切；R接近于0表明Y与X1，X2，…，Xk之间的线性关系程度不密切。
●回归系数显著性检验在多元回归分析中，回归系数显著性检验是检验模型中每个自变量与因变量之间的线性关系是否显著。
显著性检验是通过计算各回归系数的t检验值进行的。
在多元回归模型中，某个变量回归系数的t检验没有通过，说明该变量与因变量之间不存在显著的线性相关关系，在回归分析时就可以将该变量删去，或者根据情况作适当的调整，而后用剩下的自变量再进行回归分析。
●回归方程的显著性检验回归方程的显著性检验是检验所有自变量作为一个整体与因变量之间是否有显著的线性相关关系。
显著性检验是通过F检验进行的。
回归方程的显著性检验未通过可能是选择自变量时漏掉了重要的影响因素，或者是自变量与因变量间的关系是非线性的，应重新建立预测模型。
2．建立预测模型某厂的产品在10个地区销售，各地区人口数平均每户总收入等于有关资料不同。
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Excel在多元回归预测分析教学中的应用
王斌会（暨南大学经济学院）
Excel电子表格软件是微软办公软件组的核心应用程序之一，它功能强大，操作简单，适用范围广，普遍应用于报表处理、数学运算、工程计算、财务处理、统计分析、图表制作等各个方面。
其数据分析模块简单直观，操作方便，是进行统计学教学的首选软件。
统计学中的回归预测分析具有普遍的实用意义，但变量之间关系分析及计算繁杂，而借助Excel可方便高效地研究其数量变动关系，完成其繁杂的计算分析过程。
根据回归预测中的实例，借助Excel进行相关分析，判断出其相关程度，并在此基础上建立回归模型，最后用Excel完成计算分析、统计检验及预测，使回归预测分析的计算过程更简捷，统计预测方法更为实用。
直线回归分析是研究一个应变量与一个自变量间呈直线趋势的数量关系。
在实际中，常会遇到一个应变量与多个自变量数量关系的问题。
一个应变量与多个自变量间的这种线性数量关系可以用多元线性回归方程来表示。
式中b0相当于直线回归方程中的常数项a，bi（i=1,2,……m）称为偏回归系数，其意义为当其它自变量对应变量的线性影响固定时，bi反映了第i个自变量xi对应变量y线性影响的度量。
〔例〕财政收入多因素分析
在一定时期内，财政收入规模大小受许多因素的影响，如国民生产总值大小、社会从业人员多少、税收规模大小、税率高低因素等。
本例仅取四个变量作为解释变量，分析它们对财政收入的影响程度。
t:年份，y:财政收入(亿元)，xl:税收(亿元)，x2:国民生产总值(亿元)，x3:其他收入(亿元)，x4:社会从业人数(万人)。
数据来自中国统计出版社出版的《中国统计年鉴》，数据时限为1978-1995年，见下图1所示。
按下列步骤使用Excel“回归”分析工具：
1.输数据:将数据输入A1:F19单元格。
数据为19行6列，分别记每列变量名为t、y、x1、x2、x3、x4
该工具正常情况在“工具/数据分析”。
★如果你的Excel里没有，请点“工具/加载宏”，勾选“分析工具库”和“分析数据库—VBA函数”。
★如果加载宏里也没有，请你重新安装Office,并选择完全安装即可。
2.相关分析：
(1)选择Excel“工具”菜单之“数据分析”选项,在分析工具框中选“相
关系数”。
相关系数对话框将显示为图2所示，它带输入输出的提示。
1)输入
输入区域：$B$1:$F$19
分组方式：⊙逐列
选择标志位于第一行
2)输出选项
⊙输出区域:$A$21
(2)单击“确定”，Excel将计算出结果显示在输出区域中。
3.回归分析:
(1)选择Excel“工具”菜单之“数据分析”选项,在分析工具框中“回归”。
回归对话框将显示为图4所示，
1)输入
Y值输入区域：$B$1:$B$19
X值输入区域：$C$1:$F$19
标志
常数为零:只有当用户想强制使回归线通过原点时才选此框
置信度:Excel自动包括了回归系数的95％置信区间。
要使用其
他置信区间，选择该框并在“置信度”框中输入置信水平
2)输出选项
⊙输出区域:$H$1
3)残差
残差(R)：选择此框可得到预测值和残差(Residual)，见图7。
残差图(D):选择此框可得到残差和每一x值的图表，见图6。
标准残差(T)：选择此框可得到标准化的残差(每一残差被估计标准误差除)。
这一输出可使曲线较容易分层。
线性拟合图(I)：选择此框可得到一含有y输入数据和与拟合的y值的散点图,见图7。
4)正态概率图:绘制应变量的正态概率图。
(2)．单击“确定”，Excel将计算出结果显示在输出区域中。
4．回归输出的解释
（1）回归方程：
参考图5所示单元I17:I21中的系数，回归方程为：
y＝767.7742+0.0543x1
+0.3680x2+1.1013x3-0.0037x4
在多元回归模型中，系数称为偏回归系数。
例如，如果“税收”、“国民生产总值”和“社会从业人数”为固定常数，而“其他收入”允许变化，那么单位“其他收入”的变化引起“财政收入”的变化是1.1013亿元。
（2）系数的显著水平
“税收”系数的t统计值大于4，p<0.01,表示拒绝在此模型中“税收”与“财政收入”无关的原假设，而得出二者间有明显关系存在的结论。
“国民生产总值”系数的t统计值大于2，p<0.05,说明“国民生产总值”与“财政收入”间存在明显线性关系。
而“其他收入”和“社会从业人数”系数的t值较小，p>0.05,不能拒绝在此模型中“其他收入”和“社会从业人数”与“财政收入”无关的原假设，而得出二者间无明显关系存在的结论。
（3）回归统计值的解释
参考图5第7行，多元回归模型的标准误差是138.86亿元,第5行的R Square值说明“财政收入”变化的99％可以用“税收”、“国民生产总值”、“其他收入”和“社会从业人数”为解释变量的线性回归模型来解释。
（4）方差分析的解释
图5中从第10行到第14行的方差分析输出是检验所有回归系数同时等于零的原假设得出的结果。
最终的结果是P值，在输出中的标记为“Significance F”。
这里的P值约为6.04E-14，是从“财政收入”与解释变量之间无关系的总体随机样本中得到这些结果的概率。
这个P值说明要从这样总体的随机样本中看到这些结果是极不可能的，从而得出至少有一个显著关系存在的结论。
5．残差分析
残差图对查看线性关系和常数方差的假设是否正确十分有用。
Excel提供了残差与每一解释变量间关系的图形，如图6所示。
如果“财政收入”与“税收”间的关系是线性的(考虑其它因素后)，那么残差图应是显随机图形。
另一方面，如果能看到曲线或者其他对称图形，那么就应改变模型来加入非线性关系。
大多数观测者会得出残差图基本上是随机的这一结论，所以不需要附加的模型化处理。
因为所用的样本较小(只有18个观察对象)，所以很难查出非线性模式。
观察图6所示的残数—税收估值图，该图显示基本，且样本很小，使检测非线性模式十分困难。
6．拟合效果考察
将财政收入原始值与估计值做线图，Excel步骤为：
（1）选数据：选B1:B19，按Ctrl选I27:I45
（2）点击“图表向导”，选择“折线图”，按“完成”按钮执行，结果见图7
7．预测：通过前面对回归方程及回归系数的检验知所建立的方程有意义，同时通过上图也看到，该模型的拟合效果很好，今用该方程对1996、1997、和2000年财政收入进行预测，结果见下图8。
下面各步骤描述了如何用TREND函数预测“财政收入”：
（1）按图1所示，在工作表(C28:F30)中输入解释变量的值
（2）选取将要包含预测值的单元(B28)。
（3）从Excel“插入”菜单中选择“函数”命令，选取函数分类列表框中的统计，并选取“函数名”列表柜中的TREND，然后单击“确定”。
TREND函数的语法为：
TREND(原y’s，原x’s，新x’s,常数项)
本例B28=TREND($B$2:$B$19,$C$2:$F$19,C28:F28,1)
（4）将单元B28的拷贝到B29：B30中，得结果见上表
（5）预测的解释
对2000情况来说，对于“税收”为68043.28、“国民生产总值”为8571.70，“其他收入”为652.99，“社会从业人数”为72361.00的财政收入的最佳预测值是8069.13，与实际值的8075.38相差很小。
从上述的分析计算过程中可以看出，Excel在回归预测应用中，其分析计算简捷，检验结果准确方便，使统计预测分析更具实用价值。