excel表格怎么线性回归分析

1. excel表格怎么线性回归分析

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单击开始---->所有程序---->Microsoft Office，选择Microsoft Excel 2010选项。

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新建的Excel数据表格中，创建两行数据，用以分析。

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选中所有数据，单击数据菜单项中的，数据分析选项。

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默认情况下，Excel表格没有数据分析选项，此时需要添加它。
单击文件菜单中的选项，如下图所示。

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Excel选项中，选择加载项选项。

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加载项中，选择分析工具库选项，单击确定。

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接着，回到数据表格中，打开数据分析选项。

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数据分析对话框中，选择回归选项。

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单击Y输入区后方的按钮，如下图所示。

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在出现的窗口中选择Y数据的区域，本人选择了A2:A17区域。

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单击回归后方的按钮回到回归对话框中，如下图所示。

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用选择Y值输入区的方法，选择X值的输入区，本例选择X值的区域为B2：B17。

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接着，选择线性拟合图选项，单击确定，如下图所示。

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Excel会新建一个数据表，数据表中显示各项分析结果，例如标准误差、观测值、回归分析、残差等，还会显示观测值、预测、残差表格。

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在表格的右侧，会显示线性拟合图。

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我们可以选中表格，在设计菜单中的图表样式和图表布局中，对表格的样式进行更改。

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2. 如何在excle表格中做线性回归分析

1、单击开始---->所有程序---->Microsoft Office，选择Microsoft Excel 2010选项。

2、新建的Excel数据表格中，创建两行数据，用以分析。

3、选中所有数据，单击数据菜单项中的，数据分析选项。

4、默认情况下，Excel表格没有数据分析选项，此时需要添加它。单击文件菜单中的选项。

5、Excel选项中，选择加载项选项。

6、加载项中，选择分析工具库选项，单击确定。

3. 怎么用excel做线性回归

用excel做线性回归的步骤：
工具／原料：品牌型号：联想GeekPro2020、系统版本：Win10家庭版、软件版本：Microsoft Excel 2019
1、打开excel表格，点击文件。

2、点击选项。


3、调出excel选项，点击加载项。

4、选择分析工具库，点击转到。

5、在可用加载宏中，勾选分析工具库，点击确定。




6、点击数据分析。


7、在分析工具中，选择回归。

8、选择X，Y值输入区域，点击确定。




9、生成线性回归分析表格。

4. 如何用excel做多元线性回归分析

 1、首先将预处理的数据输到单元格里。


2、“数据”里有一项“数据分析”。


3、在一堆数据分析工具里找到回归这一项。


4、对应框入Y值和X值，即可进行分析。


5、点击确定后，即出现分析结果。

5. 如何用excel做完线性回归后如何做预测

进行线性回归：
画完散点图后，选择任意一个点，单击右键，在快捷菜单中选择【添加趋势线...】

选择回归方程并预测：
在菜单中选择【线性】即采用线性回归的方式进行拟合。在【趋势预测】里面输入向前或向后的预测周期，即完成预测的计算

如图圈中的部分就是利用线性回归进行预测的部分

6. 如何用excel做多元线性回归分析

 1、首先将预处理的数据输到单元格里。2、“数据”里有一项“数据分析”。3、在一堆数据分析工具里找到回归这一项。4、对应框入Y值和X值，即可进行分析。5、点击确定后，即出现分析结果。

7. 如何excel做线性回归方程

1.如下图所示，根据已知的x、y值做回归方程；


2.选中x、y值的数据区，点击“插入”—“折线图”—“二维折线图”；


3.生成了一幅二维折线图；


4.鼠标右键单击折线，选择“添加趋势线”；


5.选中“线性”、“显示公式”复选框后点击“关闭”；


6.这样一个线性回归方程式就生成了；


7.我们把这个方程式拖到折线图的合适的位置，然后右键单击方程式，选择“字体”，可以修改字体、字号、颜色等设置，修改完以后，点击“确定”，这个方程式是不是不系统默认的字体还看些？

8. 用Excel 多元线性回归的方法分析数据

1.理清各个数据之间的逻辑关系，搞清楚哪个是自变量，哪个又是因变量。如附图所示，这里要对人均gdp和城市化水平进行分析，建立符合两者之间的模型，假定人均gdp为自变量，城市化水平是因变量。

2.由于不知道两者之间的具体关系如何，所以利用数据生成一个散点图判断其可能符合的模型。如附图1所示为生成的散点图，一般横坐标为自变量，纵坐标为因变量，所以需要将x轴，y轴的坐标对调一下，这里采用最简单的方法，将因变量移动到自变量的右边一列即可，如附图2所示。

3.由步骤2的散点图，可以判断自变量和因变量之间可能呈线性关系，可以添加线性趋势线进一步加以判断。如附图1所示。也可以添加指数，移动平均等趋势线进行判断。很明显数据可能符合线性关系，所以下面我们对数据进行回归分析。

4.选择菜单栏的“数据分析”-->“回归”。具体操作如附图所示。

5.步骤4进行的回归分析输出结果如附图所示。回归模型是否有效，可以参见p指，如果p0.05则不显著。本例的p值均小于0.001，所以属于极端显著，故回归模型是有效的。根据回归模型的结果可知。
y = 5E-06x + 0.5876R² = 0.9439
如附图2所示。