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

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）。

“转

?“确

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“

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%

AdjustedRSquare：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。

，L26

，

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

项的回归系数不显着。

回归分析是一种应用很广的数量分析方法，用于分析事物间的统

计关系，侧重数量关系变化。回归分析在数据分析中占有比较重

要的位置。

一元线性回归模型：指只有一个解释变量的线性回归模型，用来揭示被解释变量与另一个解释变量的线性关系。

多元线性回归模型：指含有多个揭示变量的线性回归模型，用来

由回归方程显着性检验的概率为0，小于显着性水平0.05，则认为系数不同时为0，被解释变量与解释变量全体的线性关系是显

着的，可建立线性方程。

由系数表知，观察回归系数显着性检验中的概率值，如果显着性

水平为0.05，除去“投入人年数”外，其他变量均大于显着性水平，这些变量保留在方程中是不正确的。所以该模型不可用，应

重新建模。

2.4

重新建模操作见图片，采用的是“向后筛选”方法，依次剔除的

又