用Excel进行一元线性回归分析报告Word文档下载推荐.docx

用Excel进行一元线性回归分析报告Word文档下载推荐.docx

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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）（excel2007）”。

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）（2007为”数据”右端的”数据分析”）：

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6

⑵然后，选择“回归”，确定，弹出如下选项表：

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。

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。

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8-1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：

；

斜率：

相关系数：

测定系数：

F值：

⑸建立回归模型，并对结果进行检验

模型为：

至于检验，R、R2和F值可以直接从回归结果中读出。

实际上，

，检验通过。

有了R值，F值和t值均可计算出来。

F值的计算公式和结果为：

显然与表中的结果一样。

t值的计算公式和结果为：

回归结果中给出了残差（图10），据此可以计算标准离差。

首先求残差的平方

，然后求残差平方和

，于是标准离差为

于是

图10y的预测值及其相应的残差等

进而，可以计算DW值（参见图11），计算公式及结果为

取

，

（显然

），查表得

显然，DW=0.751

，可见有序列正相关，预测的结果令人怀疑。

图11利用残差计算DW值

最后给出利用Excel快速估计模型的方法：

⑴用鼠标指向图4中的数据点列，单击右键，出现如下选择菜单（图12）：

图12

⑵点击“添加趋势线（R）”，弹出如下选择框（图13）：

图13

⑶在“分析类型”中选择“线性（L）”，然后打开选项单（图14）：

图14

⑷在选择框中选中“显示公式（E）”和“显示R平方值（R）”（如图14），确定，立即得到回归结果如下（图15）：

图15

在图15中，给出了回归模型和相应的测定系数即拟合优度。

2007回归分析

使用Excel2007的“分析工具库”做多元回归分析

首先，要求你的Excel2007是企业版或者专业版的（其他版本是否有此功能我不能确定），通常，在安装Excel2007的时候，选择“全部在硬盘中运行”就会使你的Excel具有“分析工具库”。

如果你的Excel没有这个功能，请按照下面的操作添加此功能：

1.打开控制面板（在WindowsXP中，Win7的操作应该与此类似），找到Office。

点击“更改”。

2.选中“添加或删除功能”。

然后点继续。

3.在随后出现的界面中，点开Excel选项，选择“在本机运行全部程序”。

Office此时会进入安装界面，所以此时你必须插入office的安装盘，或者帮助计算机找到office的源文件。

装好之后，你的Excel2007应该具备“分析工具库”了。

第二步，激活Excel2007的分析工具库。

这才是我们的正事儿。

1.打开Excel2007。

点击红圈圈这个地方。

会出现一个下拉菜单。

在这个菜单的最底部，有“Excel选项”这个按钮，点击之。

2.在随后的界面中，点击加载项；

看到管理“Excel加载项”，点旁边的“转到”按钮。

3.在出现的界面中，勾选“分析工具库”，然后点确定。

“分析工具库”就安装成功了。

4.打开你要做回归的Excel工作表。

点菜单上的“数据”以及“数据分析”按钮。

5.选择“回归”

6.分别输入Y值区域和X值区域。

输出选项选择“新工作表组”。

然后点“确定”。

Excel在一新的工作表中就会给你做出回归分析。

7.例如

这表示：

Y=-0.1161*X5+0.05427*X6+0.04659*X7-0.02915*X8-0.4075