Excel回归分析结果的详细阐释

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。

EXCEL回归分析结果分析回归分析是一种统计分析方法，用于探究自变量与因变量之间的关系。

在Excel中进行回归分析可以帮助我们了解自变量与因变量之间的关系，并可以使用回归方程来预测因变量的值。

下面将对Excel回归分析结果进行详细分析。

通常，Excel回归分析的结果会被分为多个部分，包括回归系数、显著性和模型拟合度等。

首先，我们来分析回归系数。

回归系数是用来衡量自变量对因变量的影响程度的。

在Excel回归分析的结果中，回归系数通常以Coefficient这一列的形式呈现。

每个回归系数对应一个自变量，并且包括系数的估计值、标准误差、t值和p值。

系数的估计值可以告诉我们自变量的变化对因变量的变化方向和幅度有什么样的影响。

例如，如果自变量的系数为正数，意味着自变量的增加会导致因变量的增加；而如果自变量的系数为负数，意味着自变量的增加会导致因变量的减少。

标准误差是用来衡量回归系数的精确度的。

标准误差越小，表示回归系数的估计值越准确。

如果标准误差较大，就说明估计值不太可靠，需要更多的样本数据来提高估计的准确性。

t值是用来检验回归系数是否显著的。

在Excel的回归分析结果中，通常会给出t值和相应的临界值，可以根据t值是否大于临界值来判断回归系数是否显著。

如果t值大于临界值（通常为1.96），则表示回归系数是显著的，说明自变量对因变量有显著影响；如果t值小于临界值，则表示回归系数是不显著的，自变量对因变量的影响效果不明显。

p值是用来衡量回归系数的显著性的。

p值是一个介于0和1之间的数值，通常以概率的形式表示。

在Excel的回归分析结果中，p值小于0.05通常被认为是显著的，说明自变量对因变量有显著影响；而p值大于等于0.05通常被认为是不显著的，自变量对因变量的影响效果不明显。

除了回归系数的分析，显著性的分析也是回归分析结果中很重要的一部分。

显著性可以帮助我们判断回归模型是否能够很好地预测因变量的变化。

在Excel的回归分析结果中，显著性通常以F值和p值的形式呈现。

excel回归结果解读摘要：1.回归分析简介2.Excel回归分析步骤3.回归结果解读4.回归系数含义及解释5.模型检验与优化6.总结与建议正文：随着数据分析和统计方法的普及，回归分析已成为各领域研究者的重要工具。

回归分析旨在研究两个或多个变量之间的关系，其中，Excel是一款广泛应用于数据分析的软件。

本文将详细介绍如何进行Excel回归分析，以及如何解读回归结果。

一、回归分析简介回归分析是一种统计方法，用于研究自变量与因变量之间的依赖关系。

通常，回归分析的结果以线性方程形式表示，即y = a + bx，其中y为因变量，x为自变量，a和b分别为截距和斜率。

二、Excel回归分析步骤1.准备数据：首先，需要将数据整理为适当的格式。

通常，自变量和因变量应分别位于不同列中。

2.插入图表：在Excel中，选择图表类型为“散点图”，并将数据插入图表。

3.添加趋势线：右键单击图表，选择“添加趋势线”，在弹出的对话框中选择“线性”趋势线类型。

4.计算回归系数：在Excel中，可以使用“数据分析”工具箱中的“回归”功能。

将数据输入“因变量区域”和“自变量区域”，并选择“标签”选项，以计算回归系数。

5.得出线性方程：根据计算出的回归系数，得出线性方程，如y = a + bx。

三、回归结果解读1.回归系数：回归系数b表示自变量x每变动一个单位时，因变量y的平均变动量。

正负号表示自变量与因变量之间的正负相关关系。

2.截距：截距a表示当自变量x为0时，因变量y的预测值。

它可以用于评估模型的初始状态。

3.确定系数R：R表示模型对数据的拟合程度，值越接近1，拟合程度越好。

4.显著性检验：通过t检验和p值判断回归系数是否显著。

若p值小于0.05，说明回归系数显著。

四、模型检验与优化1.残差分析：检查模型是否存在异方差、序列相关等问题，若存在，可采用其他模型进行优化。

2.多重共线性检验：若自变量存在多重共线性，可采用逐步回归、主成分分析等方法进行优化。

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）：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）：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”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 ；t 值：286.19=t ；标准离差（标准误差）：419.1=s ；回归平方和：854.748SSr =；剩余平方和：107.16SSe =；y 的误差平方和即总平方和：961.764SSt =。

excel回归结果解读（原创实用版）目录1.引言：回归分析简介2.目的：Excel 回归结果的解读方法3.方法：如何在 Excel 中进行回归分析3.1 准备数据3.2 选择合适的函数3.3 输出结果4.结果解读：回归系数、R值、p 值等5.结论：回归分析在实际问题中的应用正文一、引言：回归分析简介回归分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。

在实际问题中，回归分析可以帮助我们了解各个变量对目标变量的影响程度，从而为决策提供依据。

Excel 作为一款功能强大的数据处理工具，可以方便地进行回归分析。

本文将介绍如何在 Excel 中进行回归分析并解读结果。

二、目的：Excel 回归结果的解读方法在 Excel 中进行回归分析后，我们得到一系列结果，如何正确解读这些结果是关键。

本文旨在介绍如何解读 Excel 回归结果，以便更好地分析和解决实际问题。

三、方法：如何在 Excel 中进行回归分析3.1 准备数据在进行回归分析之前，需要先准备好分析所需的数据。

数据应包括自变量和因变量，以及其他可能的影响因素。

例如，在分析房价与房屋面积、地段等因素的关系时，房价为因变量，房屋面积和地段为自变量。

3.2 选择合适的函数在 Excel 中，有多种回归函数可供选择，如线性回归、多项式回归、指数回归等。

根据实际问题和数据特点，选择合适的回归函数进行分析。

例如，在分析房价与房屋面积、地段等因素的关系时，可以选择线性回归函数。

3.3 输出结果在 Excel 中输入相关数据和函数后，按下回车键，即可得到回归分析的结果。

结果包括回归系数、R值、p 值等。

四、结果解读：回归系数、R值、p 值等回归分析的结果包括多个指标，下面对这些指标进行解读：1.回归系数：回归系数表示自变量每变动一个单位时，因变量相应变动的数量。

正数表示正相关，负数表示负相关，接近 0 表示相关性较弱。

2.R值：R值表示回归方程对观测数据的拟合程度。

Excel回归分析结果的详细阐释利用Excel的数据分析进行回归，可以得到一系列的统计参量。

下面以连续10年积雪深度和灌溉面积序列（图1）为例给予详细的说明。

图1 连续10年的最大积雪深度与灌溉面积（1971－1980）回归结果摘要（Summary Output）如下（图2）：图2 利用数据分析工具得到的回归结果第一部分：回归统计表这一部分给出了相关系数、测定系数、校正测定系数、标准误差和样本数目如下（表1）：表1 回归统计表逐行说明如下：Multiple 对应的数据是相关系数(correlation coefficient)，即R=0.989416。

R Square 对应的数值为测定系数(determination coefficient)，或称拟合优度(goodness of fit)，它是相关系数的平方，即有R 2=0.9894162=0.978944。

Adjusted 对应的是校正测定系数(adjusted determination coefficient)，计算公式为1)1)(1(12−−−−−=m n R n R a 式中n 为样本数，m 为变量数，R 2为测定系数。

对于本例，n =10，m =1，R 2=0.978944，代入上式得976312.01110)978944.01)(110(1=−−−−−=a R标准误差（standard error ）对应的即所谓标准误差，计算公式为SSe 11−−=m n s这里SSe 为剩余平方和，可以从下面的方差分析表中读出，即有SSe=16.10676，代入上式可得418924.110676.16*11101=−−=s最后一行的观测值对应的是样本数目，即有n =10。

第二部分，方差分析表方差分析部分包括自由度、误差平方和、均方差、F 值、P 值等（表2）。

表2 方差分析表（ANOVA ）逐列、分行说明如下：第一列df 对应的是自由度（degree of freedom ），第一行是回归自由度dfr ，等于变量数目，即dfr=m ；第二行为残差自由度dfe ，等于样本数目减去变量数目再减1，即有dfe=n -m -1；第三行为总自由度dft ，等于样本数目减1，即有dft=n -1。

EXCEL回归分析结果分析Excel回归分析结果的详细阐释利用Excel的数据分析进行回归，可以得到一系列的统计参量。

下面以连续10年积雪深度和灌溉面积序列(图1)为例给予详细的说明。

图1 连续10年的最大积雪深度与灌溉面积(1971,1980)回归结果摘要(Summary Output)如下(图2):图2 利用数据分析工具得到的回归结果第一部分:回归统计表这一部分给出了相关系数、测定系数、校正测定系数、标准误差和样本数目如下(表1): 表1 回归统计表逐行说明如下:Multiple对应的数据是相关系数(correlation coefficient)，即R=0.989416。

R Square对应的数值为测定系数(determination coefficient)，或称拟合优度(goodness of fit)，它是相关系数的平方，即有R2=0.9894162=0.978944。

Adjusted对应的是校正测定系数(adjusted determination coefficient)，计算公式为式中n为样本数，m为变量数，R2为测定系数。

对于本例，n=10，m=1，R2=0.978944，代入上式得标准误差(standard error)对应的即所谓标准误差，计算公式为这里SSe为剩余平方和，可以从下面的方差分析表中读出，即有SSe=16.10676，代入上式可得最后一行的观测值对应的是样本数目，即有n=10。

第二部分，方差分析表方差分析部分包括自由度、误差平方和、均方差、F值、P值等(表2)。

表2 方差分析表(ANOVA)逐列、分行说明如下:第一列df对应的是自由度(degree of freedom)，第一行是回归自由度dfr，等于变量数目，即dfr=m;第二行为残差自由度dfe，等于样本数目减去变量数目再减1，即有dfe=n-m-1;第三行为总自由度dft，等于样本数目减1，即有dft=n-1。

实验报告用EXCEL进行相关与回归分析
一、实验介绍
本实验通过用Excel进行相关和回归分析，以探讨两个变量之间的关系。

二、实验步骤
（1）首先，在Excel中收集数据，并将这些数据编入表格，表格中
的每一列分别表示变量，每一行表示一组观测数据；
（2）进行相关分析，首先，需要在Excel中计算出两个变量之间的
相关系数，然后判断相关系数的绝对值，确定变量之间的相关关系；
（3）接着，进行回归分析，在回归分析中，可以使用线性回归、非
线性回归等方法，用Excel中的函数计算出回归方程，以及回归系数r2，表示变量之间的回归关系；
（4）最后，根据实验结果，利用Excel拟合数据，画出变量之间的
拟合曲线，作出实验结果的图解；
三、实验结果
本次实验使用的数据集是一组实验观测数据，观测数据为抽样数据，
表示其中一种物品同时装入不同重量时的质量损失情况，两个变量分别为
物品的重量和质量损失。

在相关分析中，使用Excel函数计算出来的两个变量之间的相关系数为：0.837、根据结果可以判断，两个变量之间有较强的相关性。

而在回归分析中，使用Excel函数计算出来的线性回归方程为：
y=0.36x-1.27，回归系数r2为：0.701、由此可以看出，两个变量之间有较强的回归关系。

回归分析：利用Excel探索数据关系一、介绍回归分析的概念和基本原理回归分析是一种统计学技术，可以用来确定两种或多种变量之间的关系。

它可以帮助我们理解变量之间的联系，并预测特定变量值的变化。

回归分析的基本原理是，它可以用来拟合一个或多个变量的数据，以确定它们之间的关系。

例如，假设我们想要研究学生的成绩与学习时间之间的关系。

我们可以收集一组数据，其中包含学生的学习时间和他们的成绩，并使用回归分析来确定两者之间的关系。

另一个例子是，假设我们想要研究消费者的收入与购买行为之间的关系。

我们可以收集一组数据，其中包含消费者的收入和购买行为，并使用回归分析来确定两者之间的关系。

回归分析可以帮助我们了解变量之间的关系，并预测特定变量值的变化。

它可以帮助我们更好地理解数据，并做出更好的决策。

回归分析也可以帮助我们更好地预测未来的变化，并为未来做出更好的准备。

二、介绍excel回归分析的基本步骤Excel回归分析是一种有效的数据分析方法，用于探索和解释两个或多个变量之间的关系。

它可以帮助我们更深入地了解变量之间的联系，从而更好地分析问题并做出更好的决策。

Excel回归分析的基本步骤如下：第一步：准备数据。

首先，我们需要准备好要使用的数据，包括自变量和因变量的值，并将它们放入Excel表格中，以便进行进一步的分析。

比如，我们要分析学生的学习成绩和睡眠时间之间的关系，那么我们需要准备学生的睡眠时间和学习成绩的数据，并将它们放入Excel表格中。

第二步：选择回归分析工具。

接下来，我们需要从Excel中选择回归分析工具，这将帮助我们计算出自变量和因变量之间的关系。

比如，我们可以从Excel中选择“数据分析”工具，然后从中选择“线性回归”工具，以计算学生的学习成绩和睡眠时间之间的关系。

第三步：计算回归系数。

接下来，我们需要计算回归系数，以确定自变量和因变量之间的关系。

比如，我们可以计算出学生的学习成绩和睡眠时间之间的回归系数，以确定这两者之间的关系是正相关还是负相关。

回归分析excel实验报告回归分析是一种广泛应用于统计学和经济学中的分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。

在Excel中，可以使用内置的回归分析工具来进行回归分析，并得出相关的统计指标和模型拟合结果。

本实验报告将使用Excel进行回归分析，并对结果进行解读和讨论。

首先，我们需要收集所需的数据，并将其整理成一个合适的数据表格。

在这个实验中，我们将以销售量为因变量，广告投入为自变量，来研究广告投入对销售量的影响。

接下来，打开Excel并将数据导入到工作表中。

选择“数据”选项卡中的“数据分析”按钮，并选择“回归”选项。

在弹出窗口中，将因变量和自变量的范围输入到相应的框中，并选中“置信水平”和“残差等级检验”选项。

点击“确定”按钮后，Excel将进行回归分析，并生成一个新的工作表，其中包含了回归分析的结果。

分析结果包括回归方程、离散度分析、方差分析、残差分析等内容。

回归方程是回归分析的核心结果之一，它表示了因变量与自变量之间的关系。

回归方程的形式为：Y = a + bX，其中Y表示因变量，X表示自变量，a表示截距，b表示斜率。

回归方程的系数可以用来解释自变量对因变量的影响程度。

在本实验中，回归方程可以表示为：销售量= 截距+ 广告投入* 斜率。

离散度分析用于评估回归方程的拟合程度。

它可以通过计算解释变差和未解释变差之间的比例来进行评估。

解释变差是因变量的一部分变差，可以由自变量来解释，而未解释变差则是因变量的另一部分变差，无法由自变量来解释。

离散度分析结果以R方值表示，它的取值范围在0到1之间，值越接近1表示回归方程拟合程度越好。

方差分析用于检验回归模型的显著性。

在Excel的回归分析结果中，方差分析表中的F值可以用来检验回归模型的显著性。

当F值显著小于0.05时，可以认为回归模型是显著的，即自变量对因变量的影响是有意义的。

残差分析用于评估回归模型的拟合优度。

在Excel的回归分析结果中，我们可以查看残差图和残差的正态性检验。