EXCEL在毒力回归计算中的应用
VBA程序(02):(孢子萌发法、生长速率法)毒力回归线建立,EC50测定
不同自由度(n-2) 下的相关系数(r) 值
7 0.5822 0.6664
0.01
0.7977
各组孢子校正死亡率(%)mj r
a
98.89 0.9868
96.67
92.22
88.89
85.56
78.89
7.9080
n-2)下的相关系数(r)值 2 0.9 0.95 0.99
3 0.8054 0.8783 0.9587
如果你采用的是孢 子萌发法,则应输 入1,
之后,计算机屏幕 依次出现对话框,
"请输入对照组孢 子萌发率 (%)ck=?";
"请输入第()处理 组孢子萌发率 (%)=?"。
如果你采用的是生 长数率法,则应输 入2,
之后,计算机屏幕 依次出现对话框:
"请输入采用何种 方法,生长速率数 据中已减去原始菌 落直径法 输入3,
0.09 60139596515.82
0.00
0.01
(0.13)
(0.06)
0.04
0.05
EC90稀释倍数 EC90μg/ mL EC95稀释倍数
1082823.43
0.92
50134.66
EC95μg/ mL 数据组数n 对照组孢子萌发率(%)
19.95
6
90
则应输入4,之 后,计算机屏幕依 次出现对话框,
"请输入对照增长 后菌落直径数(未 减原始直 径)ck=?";
"请输入第i处理组 菌落直径增长数 (未减去原始菌落 直径)=?"
按照计算机的提 示,输入相应数据 后,则计算机进行 计算后,
马上就在屏幕上显 示出
excel做回归分析的原理和实例
Excel做线性回归分析基本原理及实例一、原理1、回归分析原理由一个或一组非随机变量来估计或预测某一个随机变量的观测值时,所建立的数学模型及所进行的统计分析,称为回归分析。
按变量个数的多少,回归分析有一元回归分析与多元回归分析之分,多元回归分析的原理与一元回归分析的原理类似。
按变量之间关系的形式,回归分析可以分为线性回归分析和非线性回归分析。
2、回归分析的主要内容回归分析的内容包括如何确定因变量与自变量之间的回归模型;如何根据样本观测数据,估计并检验回归模型及未知参数;在众多的自变量中,判断哪些变量对因变量的影响是显著的,哪些变量的影响是不显著的;根据自变量的已知值或给定值来估计和预测因变量的值。
3、利用图表进行分析例23-1:某种合成纤维的强度与其拉伸倍数之间存在一定关系,图23-1所示(“线性回归分析”工作表)是实测12个纤维样品的强度y与相应的拉伸倍数x的数据记录。
试求出它们之间的关系。
A B r c11编号"拉伸倍数强度2-1T.9 1.4 3匚22 1.3 4.3 2.1 1.8 5r42,5 2.5 65 2.7 2.87匚62.7 2.58r? 3.5398 3.5 2.710匚94411104 3.512r11 4.5 4.213_12 4.6最5(1)打开“线性回归分析”工作表。
(2)利用“图表向导”绘制XY散点图”。
(3)在XY散点图”中绘制趋势回归直线,如图23-2所示二、Excel中的回归分析工作表函数(1)截距函数语法:INTERCEPT(known_y's,known_x's)其中:Known_y's为因变的观察值或数据集合,Known_x's为自变的观察值或数据集合。
(2)斜率函数语法:SLOPE(known_y's,known_x's)其中:Known_y's为数字型因变量数据点数组或单元格区域;Known_x's 为自变量数据点集合。
实验三Excel在相关回归分析中的应用
实验三 Excel在相关回归分析中的应用实验目的:掌握相关与回归分析的基本方法。
实验要求:计算相关系数,进行线性回归分析。
实验原理:普通最小二乘法(OLS)实验数据:教材第11章例11.1。
实验步骤:以教材第11章例11.1为例,利用Excel完成相关系数和回归分析的具体步骤。
首先将资料输入到工作表中的A1:D16单元格,见Excel表8.1。
计算相关系数步骤如下:第一步:选择“工具”下拉菜单;第二步:选择“数据分析”选项(若没有“数据分析”选项,请先点击“加载宏”,选中“分析工具库”,按“确定”);第三步:在数据分析对话框的选项中选择“相关系数”;第四步:相关系数对话框,见Excel图8.1:图8.1 相关系数对话框在“输入区域”方框内键入C2:D16;在“分组方式”选项中,选择“逐列”;在“输出选项”中选择输出区域A19;选择“确定”。
根据上述步骤计算的相关系数矩阵见Excel表8.2。
Excel表8.3 人均年鲜蛋消费金额和人均年生活费收入的相关矩阵回归分析步骤如下:利用Excel可以很容易地进行回归分析,包括一元线性回归和多元线性回归。
操作步骤如下:第一步:选择“工具”下拉菜单;第二步:选择“数据分析”选项;第三步:在分析工具中选择“回归”;第四步:回归对话框见图8.2:图8.2 回归分析对话框在“输入Y 的区域”方框内键入C2:C16;在“输入X的区域”方框内键入D2:D16;在“输出选项”中选择输出区域键入F1;点击“确定”,上述步骤输出结果见Excel表8.4。
Excel表8.4 人均年鲜蛋消费金额和人均年生活费收入的回归分析结果表中回归统计部分给出了判定系数R2 、调整后的R2、估计标准误差等;方差分析表中给出的显著水平F值表明回归方程是显著的;最下面的一部分是β0=9.3255,β1=0.02797;pβ0和β1的置信以及β0和β1的标准差,t检验统计量值、下限95%和上限95%给出了−区间。
毒力回归方程计算用表.xls
CK R Y= lgLC50= LC50= LC95=
浓度对数 #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM!
#NUM! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
毒力方程计算
菌落直径(mm)
对照菌落直径-处理菌落直 径
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
66.00 62.00 52.00 39.00 28.00 9.00 0.00
抑制率 %
88.00 82.67 69.33 52.00 37.33 12.00 0.00
校正抑制率 %
0.8800 0.8267 0.6933 0.5200 0.3733 0.1200
Y=
3.2894
+
1.0898
X
lgLC50=
1.5697
lgLC95=
3.0790
1.57
LC50=
37.13
SE=
0.00
0.05置信限
37.13
LC95=
1199.56
#DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
校正死亡率
机率植
#DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
1.57 37.13
抑制率 %
#DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/
lgLC95=
#DIV/0!
SE=
#DIV/0!
0.05置信限
校正抑制率 %
#DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
excel在回归分析中的应用
SUMMAR Y OU TPU T
回归统计
MuItiple R R Square Adjusted R Square 标准误差 观测值
0. 680744861 0. 463413566 0. 396340262 22. 68523588 10
回归分析正态分布图
从表中“回归统计”可以看到 R 的倍数 、R 的平方 、调整后的 R 平方 、标准误差 。从“方差分析”可以看到 残差的方差 、平均残差的方差以及 F 下的显著水平 。
回归分析出的截距α= 193. 95 斜率β= 1. 80073 则回归方程为 y = 1. 80073x + 193. 95 +ε 3. 2 多元线性回归方程 多元线性回归方程可表示为 y = α +β1 x 2 +β2 x 2 + …βnx n + …+ε,式中α,β1 ,β2 ,βn 是要求解的回归 参数 ,ε意义同上 。同样地 ,自变量 X 、因变量 Y 在单元格中必须以单列数据形式输入 。 例 2 铝合金化学铣切工艺中 ,为便于操作 ,需要对腐蚀速度进行控制 ,因此要考察腐蚀液温度 X1 (. C) 、 碱浓度 X2 (g/ c) 、腐蚀液含铝量 x3 (g/ 1) 对腐蚀速度 Y(mm/ min) 的影响 ,一共做了 20 次 ,所得数据如下 :
依照多元线性回归模型的预测值 依照多元指数回归模型的预测值 估计多元线性回归模型的未知函数 估计多元指数回归模型的未知函数
语法格式 IN TERCFP T( Known-y’s , Known- x’s)
SLOPE( Known- y’s , Known- x’s) SRQ ( Known- y’s , Known- x’s)
毒力回归计算方法及相应软件使用介绍
毒力回归计算方法及相应软件使用介绍作者:武怀恒万鹏黄民松来源:《安徽农业科学》2014年第27期摘要介绍了概率对数变换进行的毒力回归计算过程;应用Excel软件编写计算过程进行毒力回归分析,计算了半致死浓度(LC50)、a、b、相关系数(r)、标准误(SE)、LC50的95%置信区间;利用实例和SPSS10.0软件上的Probit过程,介绍了概率单位分析,并对主要输出结果进行了解释。
关键词概率单位回归分析;LC50;毒力回归;Excel;SPSS中图分类号 S433 文献标识码 A 文章编号 0517-6611(2014)27-09335-04Toxicity Regression Calculation Method and Introduction of Corresponding Software Utilization WU Huaiheng, WAN Peng, HUANG Minsong*(Key Laboratory of Integrated Pest Management on Crops in Central China, Ministry of Agriculture/ Hubei Key Laboratory of Crop Diseases, Insect Pests and Weeds Control / Institute of Plant Protection and Soil Science, Hubei Academy of Agricultural Sciences, Wuhan, Hubei 430064)Abstract The process of calculating toxicity regression using probabilitylogarithmic transformation was introduced. Then the Excel method of calculating toxicity regression, LC50,a,b, correlation coefficient r, SE, 95% limited distance of LC50 was introduced. At last, the probit analysis was illustrated with an example using Probit procedure of SPSS10.0 software, with interpretation of the major outputs.Key words Probit regression analysis; LC50; Toxicity regression; Excel; SPSS对于研制新杀虫剂或者从现有杀虫剂中筛选高效低毒药剂而言,生物筛选是十分重要的研究手段,而杀虫剂毒力筛选则是其中尤为重要的环节。
毒力回归方程计算用表
CK R Y= lgLC50= LC50= LC95=
浓度对数 #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM! #NUM!
#NUM! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
毒力方程计算
菌落直径(mm)
对照菌落直径-处理菌落直 径
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
浓度
500.00 250.00 100.00 50.00 10.00
5.00 CK R
浓度对数 2.6990 2.3979 2.0000 1.6990 1.0000 0.6990
0.9794
菌落直径(mm)
9.00 13.00 23.00 36.00 47.00 66.00 75.00
对照菌落直径-处理菌落直 径
66.00 62.00 52.00 39.00 28.00 9.00 0.00
抑制率 %
88.00 82.67 69.33 52.00 37.33 12.00 0.00
校正抑制率 %
0.8800 0.8267 0.6933 0.5200 0.3733 0.1200
Y=
3.2894
+
1.0898
X
lgLC50=
抑制率 %
#DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
+
#DIV/0!
X
lgLC95=
#DIV/0!
SE=
#DIV/0!
0.05置信限
校正抑制率 %
#DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0!
Excel在相关与回归分析中应用
Excel在相关与回归分析中应用财会金融学院李潭Excel作为强大的数据处理软件,包含大量的相关与回归分析函数和工具。
通过这些函数和工具我们可以方便快捷地进行相关与回归分析,降低对统计专业知识的要求,提高应用效率。
应用好Excel软件,对于利用统计专业知识解决实际问题,具有事半功倍的效果。
本文以Excel2007为例来介绍Excel在相关与回归分析中的应用。
一、相关与回归分析中常用Excel函数或功能模块在相关与回归分析中所用函数和功能模块如表1所示。
表1 相关与回归分析常用Excel函数列表二、Excel在相关与回归分析中的应用示例(一)相关表的编制相关表是将自变量x按照从小到大的顺序排列,所对应的y依次对应排列而形成的表格。
通过相关表可以判断两个变量间是否具有相关关系以及相关的方向。
根据自变量是否分组,相关表分成简单相关表、单变量分组相关表和双变量分组相关表。
下面以表2中20家同类工业企业产量与单位成本资料为例说明相关表的编制。
表 2 2007年某地区20家同类工业企业产量与单位成本统计表1. 简单相关表的编制新建Excel 工作簿文件,文件名为“相关与回归分析”,将表2中数据复制粘贴到相关与回归分析工作簿中表sheet1中,如图1所示。
将光标移至B 列任意数值上,在“开始”选项卡下,单击“编辑”组的“排序和筛选”按钮,选择升序,即可得到简单相关表,如图2所示。
通过“数据”选项卡中“排序和筛选”组的相关按钮,同样可以实现数据的排序。
根据简单相关表即可对两变量间相关方向加以判断。
图 1 产量与单位成本原始数据2. 单变量分组相关表的编制对图1中sheet1数据,利用数据透视表,对自变量进行分组,编制单变量分组相关表。
具体操作步骤如下:(1) 将光标移至数据区域任意单元格中(这样做是为了让Excel 自动选中连续的数据区域),在“插入”选项卡下“表”组中,单击“数据透视表”,此时会弹出创建数据透视表对话框,点击现有工作表,再点击数据区域外的任意单元格,如F2,即可得到如图3所示内容。
Excel在实验数据回归分析中的应用
收稿日期:2004207209作者简介:高晓林(1948—),男,工程师1Excel 在实验数据回归分析中的应用高晓林(北京理工大学化工与环境学院,北京 100081)摘 要:介绍了Excel 在数据回归中的应用方法,重点介绍了非线性模型回归的方法,无需编程即可准确快捷地得到计算结果。
这种方法可用于教学和工程计算。
关键词:Excel;回归;线性;非线性中图分类号:TP391113 文献标识码:B 文章编号:100224956(2005)05200282041 前言在化工实验数据处理中,我们经常会遇到对实验数据进行回归分析的问题,即通过一定的经验关联式来描述变量之间存在的函数关系。
处理这类问题,通常采用一定的算法优化模型参数,使计算值与观测值之间的残差的平方和最小,即常说的最小二乘法[1]。
过去要实现上述过程,需要有一定的算法和编程背景的专业人员,而且在程序维护、图形化等方面都不太方便。
随着专业计算机软件的发展,一些无需任何编程即可实现过去需要成百上千行代码才能实现的功能的软件已经应运而生。
作为M icr os oft Office 套件之一的Excel 正是这样一款功能强大的优秀软件。
M icr os oft Excel 是目前最优秀的电子表格软件之一,它具有卓越的图表和数值计算功能,广泛地应用于财务、统计、决策等领域,同时它又是一个集成了许多高等数学方法、功能强大的数据处理工具。
本文笔者根据自身工作经验按照线性模型回归、非线性模型回归的分类通过几个具体的实例介绍了Excel 在实验数据回归分析中的应用,其中重点介绍Excel 在非线性回归中的应用。
本文所用软件为M icr os oft Excel2000。
2 数据处理2.1 线性回归线性回归分析是自变量与因变量呈线性关系,线性模型的一般式为:y =α+∑βi X i (1) 如果因变量只有一个,则称为一元线性回归,如果有多个因变量则称为多元线性回归。
[精品WORD]教你用Excel做回归分析
[精品WORD]教你用Excel做回归分析用Excel进行回归分析可以很方便地对数据进行分析和预测。
以下是使用Excel进行回归分析的步骤和解释:1.导入数据首先,将需要分析的数据导入Excel中。
可以在Excel的菜单栏中选择“数据”,然后选择“导入外部数据”或“从数据库导入数据”。
导入数据后,将数据放置在一个表格中。
2.选中数据在Excel表格中选中包含数据的区域。
确保包含需要分析的数据,以及任何其他相关的数据列。
3.插入图表在Excel的菜单栏中选择“插入”,然后选择“图表”。
在图表类型中选择适合的数据类型,例如线性图、散点图等。
在弹出的对话框中,选择需要分析的数据区域,并设置图表的其他选项。
4.添加趋势线在图表中单击鼠标右键,选择“添加趋势线”。
在弹出的对话框中,选择要添加趋势线的图表类型,例如线性、指数、对数等。
选择要添加趋势线的数据系列,并设置趋势线的其他选项。
5.显示回归分析结果在趋势线对话框中,选择“显示公式”和“显示R平方值”。
这将显示回归分析的结果,包括回归线的公式和R平方值。
R平方值越接近1,说明回归模型越精确。
6.分析回归结果根据回归分析的结果,可以得出以下结论:•斜率:回归线的斜率表示自变量对因变量的影响程度。
斜率越大,影响程度越大。
•截距:回归线的截距表示因变量在自变量为0时的值。
•R平方值:R平方值表示回归模型对数据的拟合程度。
如果R平方值接近1,说明模型拟合度较高。
•F值:F值是进行回归分析时的统计量,表示整个回归模型的显著性。
如果F值较大,说明模型显著性较高。
•P值:P值表示自变量对因变量的影响是否显著。
如果P值小于0.05,说明自变量对因变量的影响是显著的。
7.使用回归模型进行预测根据回归分析的结果,可以使用回归模型对未来数据进行预测。
将自变量的预测值代入回归模型中,即可得出因变量的预测值。
总之,使用Excel进行回归分析可以方便地得出数据的回归分析结果,以及对未来数据进行预测。
Excel 2000计算毒力回归线和卡方表
nwx2 402.0684 360.1957 306.9780 221.8473 109.8897 1400.9790
nwxy 827.6345 795.5001 712.3112 548.0071 273.2810 3156.7339
X
2 0.05
(df=3)
3.5005
符合
当百分比浓度带入本程序时,应× 10000倍 ),在B3中输入250即可;药剂浓度为毫克/ 入。C3公式中的点滴器体积改为相应的体
供试真菌: 死亡虫数 79 71.5 56.5 41 19.5 5 m 2.1809 100 100 100 100 100 100 b 1.4449
Байду номын сангаас
日期: 0.7900 0.7150 0.5650 0.4100 0.1950 0.0500 LD50 151.6733
剂量对数 x 总试虫数
634.5 317.25 158.625 79.3125 39.65625
毒力测定与卡方检验计算表 编号 1 2 3 4 5 CK 求和 计算结果 X均值 2.2139 Y均值 5.0477 浓度(μ
g/ml)
药剂: 剂量 634.5000 317.2500 158.6250 79.3125 39.6563 2.8024 2.5014 2.2004 1.8993 1.5983 11.0019 a 1.8488
nwy 295.3273 318.0217 323.7231 288.5248 170.9811 1396.5780
nwy2 1703.6376 1756.8794 1652.8458 1353.6871 679.6134 7146.6634
理论机率值 理论死亡率 理论死虫数 校正死虫数 5.8980 5.4631 5.0281 4.5932 4.1582 0.8154 0.6783 0.5112 0.3421 0.2000 81.5415 67.8345 51.1217 34.2065 19.9953 77.8947 70.0000 54.2105 37.8947 15.2632
EXCEL在毒力回归计算中的应用
技术与方法EXCE L 在毒力回归计算中的应用张志祥 徐汉虹(华南农业大学昆虫毒理研究室 广州 510642)程东美(仲恺农业技术学院植保系 广州 510225)C alculating toxicity regression with EXCE L .ZH ANG Zhi 2X iang ,X U Han 2H ong (Laboratory Insect Toxicity ,South China Agricultural Univer sity ,G uangzhou 510642,China );CHE NGD ong 2Mei (Department o f Plant Protection ,Zhongkai Agrotechnical College ,G uangzhou 510225,China ).Abstract The method of calculating toxicity regression ,LC 50,relation coefficient ,S E ,95%limited distance of LC 50and CT C with EXCE L was introduced.K ey w ords EXCE L ,toxicity regression摘 要 本文介绍了应用EXCE L 进行毒力回归分析、计算LC 50,a ,b ,相关系数,以及S E ,LC 50的95%置信区间和共毒系数的方法。
关键词 EXCE L ,毒力回归收稿日期:2000212229,修回日期:20012062181 前言EXCE L 是美国微软公司研制开发的用于个人财务分析与规划、公司营运管理与目标设定和薪水管理等的一套软件。
EXCE L 具有一个显著的特点,那就是它可以进行公式编辑和插入函数,并且具有连环计算的能力。
作者通过使用发现,在单元格中输入公式或插入函数后,EXCE L 可以将毒力回归中的所有结果计算出来,并且计算方法简单和快捷。
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。
Excel在杀菌剂复配研究中的应用
算 出杀菌剂复配研 究中药剂毒力 回归方程 、抑制中浓度 。相关系数和共毒系数等数据。该程序操作较 D P S软件简
便 ,结果较传统手工计 算更加准确 ,其有助于在杀菌剂 复配研究 中更加高效地进行数据处理。
关键 词 :E x c e l ; 农药 复配 ;抑 制 中 浓 度 ;共 毒 系 数
,
同样嵌套 于 I F 函 数 中 , 输 入 公 式 为
“ = I F ( J 2 > = 1 0 0 , ” ” , I F ( J 2 > 0。 0 6 格 为 回 归 方 程 a 值 , 输 入 公 式 为
1基本程序 的编 写
( J 2 / 1 0 0 ) + 5 , 4 ) , ” ” ’ 。 L 2 ~ L 6 为药剂 浓度对 数 ,与机率 值计 算结 果统
一
剂 二元 复配试 验 为例 , 将 实现 只需 要输 入原始 数据 ,
就 可 以快速得 到 E C 5 o 值 、回 归方程 、相 关系 数及共 毒 系数 值 。本 文 以杀菌 剂 为例进 行阐述 。
上 述缺 陷,并 且加 入计 算共 毒系 数 的公式 。以杀菌
J 2 - J 6 格 为 抑 制 率 ( %), 输 入 公 式 为
“ = ( I 5 8 一 I 2 ) / ( I ¥ 8 — 0 . 6 、 1 0 0 ” 。 K 2  ̄ K6 格 为机率值 ,在实际试 验时有时会 出现抑
( 1化 工研 究 院国家农 药创制 工程技 术研 究 中心 长沙 4 1 0 0 1 4 , 2 农用化 学 品湖 南省 重 点 实验 室 ,长 沙 4 1 0 0 1 4)
摘要 :农药复配在 农药研究 中的重要性越来越突出。以杀菌剂为例 ,根据机率值分析法 原理及共毒系数法原则,利 用E XC E L编制 了数据处理程序,实现 了用户只需输入药剂浓度 、菌落直径及 药剂配 比比例 ,即可快速 、准确地计
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)
数据分析利器EXCEL的回归分析
数据分析利器EXCEL的回归分析数据分析在现代社会中扮演着至关重要的角色。
它能够帮助我们发现数据中的规律和趋势,从而为决策提供有力的支持。
而在所有数据分析工具中,EXCEL作为一款功能强大且易于使用的软件,是广大数据分析师们的首选。
本文将重点介绍EXCEL中的回归分析功能,探讨其在数据分析中的应用。
回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的统计分析方法。
它通过建立数学模型来描述变量间的关系,并通过分析模型的拟合程度来评估变量间的相关性。
在EXCEL中,我们可以利用内置的回归分析工具来进行数据的回归分析。
首先,我们需要准备好待分析的数据。
在EXCEL中,我们通常将自变量放置在一列中,将因变量放置在另一列中。
确保数据的准确性和完整性是进行回归分析的前提。
然后,我们可以通过以下步骤进行回归分析:1. 打开EXCEL并导入数据。
点击“数据”选项卡,在“分析”组中选择“数据分析”。
2. 在弹出的对话框中,选择“回归”并点击“确定”。
3. 在回归对话框中,填写相关参数。
其中,自变量范围是指待分析的自变量数据区域,因变量是指待分析的因变量数据区域。
你还可以选择是否生成回归方程、残差图和历史数据。
点击“确定”开始进行回归分析。
4. 分析结果将以表格和图表的形式呈现在工作表中。
回归方程将指导我们理解变量间的关系,残差图则可以帮助我们评估模型的拟合程度。
通过回归分析,我们可以得到许多有用的信息。
首先,回归方程可以帮助我们理解变量间的线性关系。
它可以告诉我们自变量每增加或减少一个单位时,因变量会如何变化。
这对于预测和决策是非常有帮助的。
其次,回归方程的显著性检验可以告诉我们回归模型是否有效。
显著性检验可以帮助我们确定回归方程是否能够对因变量进行准确的预测。
如果回归方程显著,那么我们可以相信它对于数据的解释能力是可靠的。
此外,残差图也是回归分析中常用的工具。
通过观察残差图,我们可以评估回归模型的拟合程度。
如果残差图中没有明显的模式,说明模型可以较好地解释数据的变化。
Excel在回归分析中的应用_统计学基础及应用(Excel 2010版)_[共3页]
— 228 —统计学基础及应用(Excel 2010版)1.利用CORREL 函数求相关系数利用CORREL 函数求相关系数,需要使用原始的未分组的统计数据,根据函数可直接计算出两列不同性质的数据之间的相关系数。
操作步骤如下。
(1)在Excel 表中选择任一空白单元格,用于放置相关系数的计算结果。
然后单击编辑栏中的按钮,打开【插入函数】对话框。
(2)在对话框中选择【统计】类中的【CORREL 】函数,然后单击按钮。
(3)在【函数参数】对话框中,在【Array1】文本框中输入人口数的原始数据所在区域。
可键盘输入,也可单击文本框右边按钮,拖动鼠标选取数据区域。
以同样的方法在【Array2】文本框中输入用水量的原始数据所在的区域,如图9-5所示。
(4)单击按钮,在指定单元格中即显示出相关系数的计算结果。
2.利用数据分析工具计算相关系数利用数据分析工具计算相关系数时,必须在Excel 中加载“分析工具库”,具体的操作方法请参照“任务三 统计整理”中“Excel 在统计整理中的应用”有关统计分组的内容。
操作步骤如下。
(1)在Excel 窗口【数据】标签下单击【数据分析】,打开【数据分析】对话框。
(2)在【分析工具】列表框中选择“相关系数”,然后单击按钮,打开【相关系数】对话框。
(3)在【输入区域】文本框中输入人口数和用水量数据所在的区域,也可单击文本框右边按钮,拖动鼠标选取数据区域。
如果将标题(标志)行也选择在数据区域内,则应选择【标志位于第一行】选项。
(4)根据数据排列的顺序选择分组方式,在本例中,数据按列排列,所以应选择【逐列】。
(5)选择输出方式。
本例选择【输出区域】,在输出区域文本框中输入相关系数所在的单元格,如图9-6所示,然后单击按钮。
在Excel 窗口中的指定位置即显示出相关系数的计算结果。
9.4.3 Excel在回归分析中的应用Excel 中与回归分析有关的工具较多,这里仍以【例9-1】中表9-1 A 市城镇居民自来水用水量与城镇居民人口数的资料为例,介绍使用LINEST 函数和使用数据分析工具进行回归分析的操作方法。
Excel在相关性与回归分析中的应用
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用Excel进行回归分析
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用Excel进行回归分析
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用Excel进行回归分析
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用Excel进行回归分析
基本形式
y cebx
两边取对数
对截距反对 数
lny()lnc)(bx
对因变量取 对数
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用Excel进行回归分析
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用Excel进行回归分析
(B2:B11)”, 回车后得标准差系数为0.1080
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10.偏度系数
单击任一空白单元格, 输入“=SKEW(B2:B11)”, 回车后得偏度系数为-0.678。
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11.峰度系数
单击任一空白单元格, 输入“=KURT(B2:B11)”, 回车后得峰度系数为0.6249。
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1.众数
例:为了分析小麦的分蘖情况,进行了10株 小麦的调查,如下图所示:
可编辑ppt
(1)手工输入函数名称及参数 单击任一单元格,输入“=MODE(B2:B11)”, 回车后即可得众数为14。
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(2)函数导入法 点菜单“插入”;找“函数”,此时出现一个 “插入函数”对话框;在对话框的“选择类别” 中确定函数的类别“统计”;在“选择函数”内 确定欲选的函数名称“MODE”,
第一步:单击任一个空白单元格,单击“插入”菜 单,选择“函数”,打开“插入函数”对话框,在 “选择类别”中选择“统计”;在“选择函数”中 选择“CORREL”,单击确定后,出现CORREL对 话框。
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结果 为0.77723。
利用Excel的数据分析工具进行回归分析
利用Excel的数据分析工具进行回归分析数据分析在现代社会的各个领域都起着重要的作用。
其中,回归分析是一种常用的统计分析方法,用于研究自变量对因变量的影响程度。
而Excel作为一款功能强大的电子表格软件,提供了丰富的数据分析工具,可用于进行回归分析。
本文将以利用Excel进行回归分析为主题,详细介绍如何使用Excel的数据分析工具进行回归分析。
首先,我们需要准备好相应的数据,并将其整理为Excel表格的形式。
在Excel表格中,将自变量列和因变量列分别命名,并确保每个变量的数值与其对应。
接下来,我们需要打开Excel的数据分析工具。
要想使用数据分析工具,首先需要在Excel中启用该功能。
点击Excel工具栏上的“文件”选项,然后选择“选项”按钮,在弹出的窗口中选择“加载项”选项卡,找到并选中“数据分析工具”,然后点击“确定”按钮即可启用数据分析工具。
启用数据分析工具后,我们可以找到“数据”选项卡下的“数据分析”按钮,点击打开数据分析对话框。
在对话框中选择“回归”选项,然后点击“确定”按钮。
在回归分析对话框中,我们需要进行一些设置。
首先,在“输入Y范围”中选择因变量所在的列,然后在“输入X范围”中选择自变量所在的列。
接下来,选择是否需要常数项,默认情况下Excel会自动为回归模型添加常数项。
若不需要常数项,可以取消勾选“常数项”。
最后,选择输出选项,确定回归结果的输出位置。
点击“确定”按钮后,Excel会自动进行回归分析,并在指定的输出位置生成回归结果。
回归结果包括回归方程、相关系数、残差、显著性检验等信息。
可以根据需要对回归结果进行进一步的分析和解释。
除了上述基本的回归分析,Excel的数据分析工具还提供了其他功能,如多元线性回归分析、非线性回归分析等。
这些功能可以根据具体的研究需求进行选择和使用。
需要注意的是,回归分析是一种统计方法,对于数据分析的结果需要进行合理的解释和判断。
在进行数据分析之前,要明确研究的目的和假设,并根据实际情况选择适当的回归模型。
毒力回归计算方法及相应软件使用介绍
毒力回归计算方法及相应软件使用介绍
武怀恒;万鹏;黄民松
【期刊名称】《安徽农业科学》
【年(卷),期】2014(000)027
【摘要】介绍了概率对数变换进行的毒力回归计算过程;应用Excel软件编写计算
过程进行毒力回归分析,计算了半致死浓度(LC.)、a、b、相关系数(r)、标准误(SE)、LC50的95%置信区间;利用实例和SPSS10.0软件上的Probit过程,介绍了概率单位分析,并对主要输出结果进行了解释.
【总页数】5页(P9335-9338,9340)
【作者】武怀恒;万鹏;黄民松
【作者单位】农业部华中作物有害生物综合治理重点实验室,农作物重大病虫草害
防控湖北省重点实验室,湖北农业科学院植保土肥研究所,湖北武汉430064;农业部
华中作物有害生物综合治理重点实验室,农作物重大病虫草害防控湖北省重点实验室,湖北农业科学院植保土肥研究所,湖北武汉430064;农业部华中作物有害生物综
合治理重点实验室,农作物重大病虫草害防控湖北省重点实验室,湖北农业科学院植
保土肥研究所,湖北武汉430064
【正文语种】中文
【中图分类】S433
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技术与方法EXCE L 在毒力回归计算中的应用张志祥 徐汉虹(华南农业大学昆虫毒理研究室 广州 510642)程东美(仲恺农业技术学院植保系 广州 510225)C alculating toxicity regression with EXCE L .ZH ANG Zhi 2X iang ,X U Han 2H ong (Laboratory Insect Toxicity ,South China Agricultural Univer sity ,G uangzhou 510642,China );CHE NGD ong 2Mei (Department o f Plant Protection ,Zhongkai Agrotechnical College ,G uangzhou 510225,China ).Abstract The method of calculating toxicity regression ,LC 50,relation coefficient ,S E ,95%limited distance of LC 50and CT C with EXCE L was introduced.K ey w ords EXCE L ,toxicity regression摘 要 本文介绍了应用EXCE L 进行毒力回归分析、计算LC 50,a ,b ,相关系数,以及S E ,LC 50的95%置信区间和共毒系数的方法。
关键词 EXCE L ,毒力回归收稿日期:2000212229,修回日期:20012062181 前言EXCE L 是美国微软公司研制开发的用于个人财务分析与规划、公司营运管理与目标设定和薪水管理等的一套软件。
EXCE L 具有一个显著的特点,那就是它可以进行公式编辑和插入函数,并且具有连环计算的能力。
作者通过使用发现,在单元格中输入公式或插入函数后,EXCE L 可以将毒力回归中的所有结果计算出来,并且计算方法简单和快捷。
在EXCE L 中建立好计算系统后,只需输入试验浓度、供试虫数、死虫数、某一单剂在混剂中的比例,EXCE L 就可将LC 50,a ,b ,相关系数、LC 50的标准误、LC 50的95%置信区间和共毒系数等数据一次性计算出来。
本文将详细介绍这个计算系统的制作过程。
2 计算系统的制作本文所采用的主要公式如下:毒力回归方程为Y =a +bx ,相关系数为r 。
公式Ⅰ:Z =(2π)-1Π2e-1Π2(Y -5)公式Ⅱ:w =Z 2ΠPQ ,w 是权重系数,P 是死亡率,Q =(1-P )。
公式Ⅲ:S E (m )=(b -2×((∑nw )-1+(m - x )2×(∑nw (m - x ))-1))1Π2,S E (m )是m 的标准误,m 是lg (LC 50), x 为浓度对数平均值,n 为某浓度供试总虫数。
公式Ⅳ:S E m (10)=10m (log e 10×S E (m ),S E m(10)为LC 50的标准误。
公式Ⅴ:LC 50的95%置信限:10(lg (LC 50)±1196×S E (m ))公式Ⅰ~Ⅴ参考张宗炳[1](1988)。
211 计算系统的制作方法当EXCE L 中公式输入或函数插入完毕后,只要在显色格中输入数据,如图1所示,其它格中的数据立即就会自动显示出来,未显色格中显示出来的是数据,但实际上是所在格公式的计算结果。
现将以上计算系统的编制过程介绍如下,图1 用EXCE L 进行毒力回归计算机上界面的表格部分下文中的“i ”均表示第i 行。
A1~A5:Ai 格中的数据为浓度。
B1~B5:表示浓度对数,Bi 是Ai 的对数,Bi 格中的公式为“=LOG 10(Ai )”。
C1~C5:Ci 表示i 行浓度处理的试验总虫数。
D1~D5:Di 表示i 行浓度处理的试验死虫数。
E1~E5:此列为死亡率,E i 格中的公式为“=Di ΠCi 3100”。
F1~F5:此列为校正死亡率,Fi 格中的公式为“=(E i -E6)Π(100-E6)”,E6为对照死亡率。
因计算死亡率机率值的需要,没有将Fi 格的数据转化为死亡百分率,在复制此格的公式时,应注意保持公式中“E6”不变。
G 1~G 5:此列为校正死亡率的正态等差,G i 格中的公式为“=NORMSI NV (Fi )”。
“NORM 2SI NV ()”函数本意是为了返回括号中数值(probability )的正态分布区间点,当把校正死亡率放在括号中的时候,得出的结果正好等于校正死亡率的正态等差。
H1~H5:此列为校正死亡率机率值,Hi 格中的公式为“=5+G i ”。
“离方差+5”等于“死亡率机率值”,所谓机率值就是正分布曲线在横坐标上某一点的正态等差加上5[2]。
I1~I5:Ii 格中的公式为“=1ΠPOWER (PI ()32,1Π2)3EXP (-1Π23(Hi -5)3(Hi -5))”,此列是为了计算权重系数公式中的参数“Z ”,见公式Ⅰ。
J1~J5:此列为权重系数“w ”,Ji 格中的公式为“=Ii 3Ii ΠFi Π(1-Fi )”,见公式Ⅱ。
K 1~K 5:此列为权重系数与i 行浓度下供试虫数的乘积,即公式Ⅲ中的“nw ”,K i 格中的公式为“=Ci 3Ji ”。
K 6格中的公式为“=S UM (K 1:K 5)”,该格为K 1~K 5格的总和,即公式Ⅲ中的“∑nw ”。
L1~L5:此列为公式Ⅲ中的“nw (x - x )2”,Li 格中的公式为“=K i 3(Bi -AVERAGE (B1:B5))3(Bi -AVERAGE (B1:B5))”,注意在复制公式时保持“AVERAGE (B1:B5)”不变。
L6格中的公式为“=S UM (L1:L5)”,该格为L1~L5格的总和,即“∑nw (x - x )2”。
M1为“(S E (m ))2”,其中的公式为“=1ΠD8ΠD83(1ΠK 6+(B9-AVERAGE (B1:B5))3(B9-AVERAGE (B1:B5))ΠL6)”(见公式Ⅲ),其中:“D8”为毒力回归方程的b 值,即斜率;“B9”为lg (LC 50)。
M2:此格为M1的平方根,即“S E (m )”,其中的公式为“=POWER (M1,1Π2)”(见公式Ⅲ)。
B7:此格为相关系数(r ),格中公式为“=C ORRE L (B1:B5,H1:H5)”。
B8:此格为毒力回归方程的截距,即a 值,其中的公式为“=I NTERCEPT (H1:H5,B1:B5)”。
D8:此格为毒力回归方程的斜率,即b 值,其中的公式为“=S LOPE (H1:H5,B1:B5)”。
B9:此格为lg(LC50),其中的公式为“=(5 -B8)ΠD8”。
B10:此格为LC50,其中的公式为“=POW2 ER(10,B9)”。
D10:此格为LC50的标准误“S E m(10)”,其中的公式为“=B103LN(10)3M2”(见公式Ⅳ)。
F9和G9中的公式分别为“=B9-11963 M2”和“=B9+11963M2”,即公式Ⅴ中“lg (LC50)±1196×S E(m)”。
F10和G10分别为LC50的95%置信限的上限和下限,其公式分别为“=POWER(10,F9)”和“=POWER(10,G9)”(见公式Ⅴ)。
I,J,K和L列所有的公式只是为算出M2打下基础。
上面的公式并不是每个均要人工输入,除M列外,第1行至第5行的公式是可以相互复制得到的,即只要将第1行的公式输好了,通过“复制”与“粘贴”键可以一下子完成第2至4列的公式,只是需要注Fi格中的对照死亡率(E6)和Li格中的“AVERAGE(B1:B5)”始终保持不变即可。
第1~10行的公式又可通过“复制”与“粘贴”键复制到指定的地方,只需选定第1至第10行,按下“复制”键,再将光标定在第10行以下的某一格,如A11,按下“粘贴”键后,上述的公式就会瞬间出现在第11~20行,复制完毕后,第11~20行的公式不再需要人为的变动,公式随差行的变动而自动变动,如E1中公式为“=D1ΠC13100”,粘贴后,E11中的公式会自动变为“=D11ΠC113100”。
上面的公式能将毒力回归中的a,b,r, LC50的S E和LC50的95%置信区间等数据一步到位地计算出来,同样,EXCE L也能将共毒系数自动计算出来,即只需要输入2个单剂和混剂的浓度、总虫数、死虫数和某一单剂在混剂中所占的比例,那么混剂筛选或测定中的所有结果均可求出来。
共毒系数的计算方法介绍如下:在A11和A21处连续两次复制第1~10行的公式后,单剂A、单剂B和混剂(A+B)的LC50分别出现在B10,B20和B30处,如在H27处输入单剂A在混剂中所占的比例,在B31处输入“=(1ΠB30)Π((1Π$B$10)3H27+(1Π$B $20)3(1-H27))3100”,那么共毒系数也可由计算机在一瞬间计算出来。
如果在单剂A、单剂B和混剂的显色处输入同样的数据,并在H27处输入015,那么在B31处立即就会出现“100”这个数据,这样也可以检测共毒系数公式的准确性。
3 讨论目前,可用于毒力回归的工具主要有S AS、DPS软件和C ASI O系列计算器,其中运用S AS 和DPS软件进行毒力回归也非常的简单和快速。
由于S AS、DPS或其它一些软件统计出来的数据需从计算机中输出,然后再在W ORD中制表并输入或输入Hg等制图软件中,这些环节容易出现错误,若数据多了,校对工作量就大。
因此,与这些工具相比,EXCE L在进行毒力回归上具有下列不可比拟的优点。
311 只需要输入原始数据,即浓度、供试虫数、死虫数和某一单剂在混剂中的比例,EXCE L就可将毒力回归及混剂筛选的所有结果,如r, LC50,a,b,LC50的95%置信区间、LC50的标准误和共毒系数等,一步到位地全部计算出来。
这是目前其它软件不具备的,就是DPS软件也不能在一次处理中将相关系数、LC50和LC50的95%置信区间同时计算出来。
在计算共毒系数时,其它软件的不足之处就更明显了,若是单剂的原始数据输入错误,那么所有的共毒系数均需重新算过,而EXCE L就可以避免出现这种情况。
312 EXCE L与W ORD中的表格与数据可互相调用,EXCE L中的表格可直接粘贴到W ORD中去,并且只需稍加改动就可形成W ORD文件所需的表格,EXCE L中的数据也可直接复制到Hg 或其它一些制图软件中,这样就减少了工作量,也减少了数据出错的机会。
数据调到W ORD 后也不需再进行校对,在W ORD中对数据进行叙述时,可通过表格转为文字功能避免人工输入数据。