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丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌保山学院学报丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌丌Excel在一元线性回归分析中的应用杨雄曾智（娄底职业技术学院，湖南娄底417000）[摘要]回归分析有预测和因子分析的作用，但在实际运算中计算量大，随着软件的发展，许多运算过程可以用软件来替代；通过分析一元回归的建立过程，以成本预测为案例，应用Excel对案例进行回归方程的求解，并且对Excel的运行结果中的各参数进行具体解释，以至于能够理解各参数的实际意义，进而可以熟悉应用Excel进行回归分析，并能展开实际预测。
[关键词]成本预测；相关系数；回归分析；Excel应用[中图分类号]O13[文献标识码]A doi:10.3969/j.issn.1674-9340.2021.02.012[文章编号]1674-9340（2021）02-0066-08回归分析是在研究现象之间相关分析的基础上，对自变量x和因变量y的变动趋势拟合数学模型进行数量推算的一种统计分析方法[1]。
在客观世界中，寻找变量之间的关系，大致可以分为两种类型：一是反映变量之间的确定性的关系，称为函数关系；二是变量之间存在着关系，但不是确切的函数关系，可是变量之间又存在某种密切关系，然而又不能由一个（或一组）变量的值精确地求出另一个变量的值，称这种非确定性关系为相关关系。
在相关关系中，假设x,y是两个变量，其中x是自变量，y是因变量，而自变量x的取值是非随机的普通变量，它是人为的可控制的变量，称为可控量，因变量y由于随机误差等因素的影响，取值是随机的，称为随机变量，但服从一定的概率分布。
进而当自变量x是非随机的可控变量时，自变量x与因变量y关系的分析称为回归分析。
回归分析法属于因素分析法的一种，在掌握大量观察数据或历史数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量y与自变量x之间的回归关系函数表达式。
在有些专业中，开设了经济数学课，包含一元回归分析内容，其中会计专业课会讲到成本预测，成本预测需要建立回归方程，但在成本预测的计算中面对复杂的数据，同时涉及要素也繁多，此项工作任务繁重，因此需要借助相应工具来简化计算提高工作效率。
相关性与回归分析在我们的日常生活和各种科学研究中，经常会遇到需要分析两个或多个变量之间关系的情况。
这时候，相关性与回归分析就成为了非常有用的工具。
它们能够帮助我们理解变量之间的相互影响，预测未来的趋势，以及为决策提供有力的依据。
让我们先来聊聊相关性。
相关性主要是用来衡量两个变量之间线性关系的紧密程度。
比如说，我们想知道一个人的身高和体重之间有没有关系，或者学习时间和考试成绩之间是不是存在关联。
相关性分析会给出一个数值，这个数值通常在－1 到 1 之间。
如果相关性数值接近 1，那就表示两个变量之间存在很强的正相关关系，也就是说，一个变量增加，另一个变量也会随之增加。
相反，如果相关性数值接近－1，就是很强的负相关关系，一个变量增加，另一个变量会减少。
而当相关性数值接近 0 时，则表示两个变量之间几乎没有线性关系。
举个例子，我们发现气温和冰淇淋销量之间存在正相关关系。
天气越热，人们购买冰淇淋的数量往往就越多。
但是要注意，相关性并不意味着因果关系。
虽然气温和冰淇淋销量高度相关，但气温升高并不是导致人们购买冰淇淋的唯一原因，可能还有其他因素，比如人们的消费习惯、促销活动等。
接下来，我们再深入了解一下回归分析。
回归分析实际上是在相关性分析的基础上更进一步，它不仅能够告诉我们变量之间的关系强度，还能建立一个数学模型来预测一个变量的值，基于另一个或多个变量的值。
比如说，我们通过收集数据，发现房子的面积和价格之间存在一定的关系。
然后，我们可以使用回归分析建立一个方程，比如“价格＝ a×面积＋b”，其中 a 和 b 是通过数据分析计算出来的系数。
这样，当我们知道一个房子的面积时，就可以用这个方程来预测它大概的价格。
回归分析有很多种类型，常见的有线性回归和非线性回归。
线性回归假设变量之间的关系是直线的，就像我们刚才提到的房子面积和价格的例子。
但在很多实际情况中，变量之间的关系并不是直线，而是曲线，这时候就需要用到非线性回归。
excel 多变量测算模型
Excel是一种非常强大的工具，可以用于创建多变量测算模型。
多变量测算模型通常涉及多个变量之间的关系和影响。
在Excel中，你可以使用各种函数和工具来构建这样的模型。
首先，你可以使用Excel的数据分析工具来进行多元回归分析。
这可以帮助你确定不同变量之间的相关性和影响程度。
通过数据分
析工具中的回归分析功能，你可以输入你的自变量和因变量，然后
得出回归方程和相关的统计信息，这有助于理解变量之间的关系。
其次，你可以使用Excel的图表功能来可视化多变量之间的关系。
通过创建散点图或者折线图，你可以直观地观察变量之间的趋
势和关联，这有助于理解它们之间的复杂关系。
另外，Excel还提供了各种数学和统计函数，比如相关性函数、协方差函数等，这些函数可以帮助你计算变量之间的相关性和影响
程度。
此外，Excel还支持创建数据表格和数据透视表，这些功能可
以帮助你对多个变量进行汇总和分析，从而更好地理解它们之间的
关系。
最后，你还可以使用Excel的“求解器”功能来进行多变量优化和模拟。
通过设定约束条件和目标函数，你可以找到最优的变量组合，这对于决策分析和预测模型非常有用。
总之，Excel提供了丰富的功能和工具，可以帮助你构建多变量测算模型，从而更好地理解和分析复杂的多变量关系。
希望这些信息能对你有所帮助。
实验二用EXCEL进行相关与回归分析实验目的：用EXCEL进行相关与回归分析实验内容：1、相关分析2、回归分析实验步骤：采用下面的例子进行相关和回归分析。
1. 用EXCEL进行相关分析首先把有关数据输入EXCEL的单元格中，如图1-20所示。
用EXCEL进行相关分析有散点图、计算相关系数，另一种是利用相关分析宏。
图1-20 EXCEL数据集（1）作散点图（2）利用函数计算相关系数在EXCEL中，提供了两个计算两个变量之间相关系数的方法，CORREL函数和PERSON函数，这两个函数是等价的，这里介绍用CORREL函数计算相关系数：第一步：单击任一个空白单元格，单击插入菜单，选择函数选项，打开粘贴函数对话框，在函数分类中选择统计，在函数名中选择CORREL，单击确定后，出现CORREL对话框。
第二步：在array1中输入B2：B11，在array2中输入C2：C11，即可在对话框下方显示出计算结果为0.896，如图1-21所示。
图1-21 CORREL对话框及输入结果（3）用相关系数宏计算相关系数第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，在数据分析选项中选择相关系数，弹出相关系数对话框，如图1-22所示：图1-22 相关系数对话框第二步：在输入区域输入$B$1:$C$1，分组方式选择逐列，选择标志位于第一行，在输出区域中输入$E$1，单击确定，得输出结果如图1-23所示。
图1-23 相关分析输出结果在上面的输出结果中，身高和体重的自相关系数均为1，身高和体重的相关系数为0.896，和用函数计算的结果完全相同。
2. 用EXCEL进行回归分析EXCEL进行回归分析同样分函数和回归分析宏两种形式，其提供了9个函数用于建立回归模型和预测。
这9个函数分别是：INTERCEPT 返回线性回归模型的截距SLOPE 返回线性回归模型的斜率RSQ 返回线性回归模型的判定系数FORECAST 返回一元线性回归模型的预测值STEYX 计算估计的标准误TREND 计算线性回归线的趋势值GROWTH 返回指数曲线的趋势值LINEST 返回线性回归模型的参数LOGEST 返回指数曲线模型的参数用函数进行回归分析比较麻烦，我们这里介绍使用回归分析宏进行回归分析。
Excel的数据分析功能在当今信息化时代，数据分析已经成为许多领域的核心能力。
在企业管理、市场调研、金融分析等各个领域，数据分析都扮演着不可或缺的角色。
而Excel作为一款广泛应用的办公软件，其强大的数据分析功能也备受人们的青睐。
本文将重点介绍Excel在数据分析方面的功能和应用。
一、数据排序和筛选Excel提供了丰富的功能来对数据进行排序和筛选，以帮助用户更快捷地找到所需信息。
通过点击Excel的“数据”选项卡，用户可以找到“排序和筛选”按钮。
在排序功能中，用户可以按照不同的字段、升降序等进行排序。
而筛选功能则可以根据用户设定的条件，快速过滤出符合条件的数据。
二、数据透视表数据透视表是Excel中一个强大的数据分析工具，可以根据用户选择的字段进行数据汇总和分析。
用户可以通过拖拽字段到行、列和值区域，自定义透视表的布局和汇总方式。
透视表可以将复杂的数据按照不同的维度进行分组和统计，帮助用户更好地理解数据之间的关系，并进行深入的分析和决策。
三、数据图表Excel提供了丰富多样的图表类型，用户可以根据需要选择合适的图表类型进行数据可视化。
通过点击Excel的“插入”选项卡，用户可以找到“图表”按钮。
在图表功能中，用户可以选择柱形图、折线图、饼图等多种类型的图表，并通过数据源的设置和样式的调整，呈现出清晰直观的数据图表，帮助用户更好地展示和分析数据的趋势和规律。
四、数据分析工具包Excel还提供了一系列的数据分析工具包，如回归分析、假设检验、相关性分析等。
用户可以通过Excel的“数据分析”选项卡，选择相应的分析工具，进行进一步的数据分析和统计。
这些工具包具有强大的计算能力和专业的分析方法，可以满足用户对数据分析的不同需求。
五、条件格式化条件格式化是Excel中的一个实用功能，可以根据单元格的数值或文本来自动设置单元格的格式。
用户可以根据特定的条件，如数值大小、文本内容等，设置单元格的字体颜色、背景色等格式。
