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excel2007回归分析解读

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excel2007Data分析Linearity回归分析在哪？回归分析/Excel中两种数据如何使用excel2007回归分析Excel只能是线性的 。先用linest函数比如回归YAX 2 BA C把X ^ 2放在A列，X放在B列，Y放在C列，假设有12组数字，选择3个单元格，输入linest(c1:c12: C12 ， a1:b12，)这是数组操作 ， 所以你要先按F2，再按CTRL 。

1、用Excel进行 回归 分析后得出的数据怎么看???不懂呀您使用的是哪个版本的OFFICE？是07吗？如果不是07，请下载一个补丁 。下载地址:下载安装的时候试试 。按F1，输入LINEST，并获得以下解释:...，附回归统计值如下:统计值表示se1，se2 ， ...感测系数m1，m2，...，mn 。seb常数b的标准误差值(当const为FALSE时 ， seb#N/A) 。

y的估计值与实际值之比的范围是从0到1 。如果为1，则样本具有良好的相关性，y的估计值与实际值没有差异 。相反，如果决策系数为0，则公式回归不能用于预测y的值 ， 有关如何计算r2的信息，请参见本主题后面的“说明” 。seyY估计的标准误差 。FF统计量或f观测值 。f-统计量可以用来判断因变量和自变量之间是否存在偶然的可观测关系 。

2、关于excel进行两种数据的 回归 分析, 回归后的结果谁能告诉我这些代表什么...MultipleR:对应的数据是相关系数RSquare:对应的数值是测量系数，或者说拟合优度，是相关系数的平方；是修正测量系数，修正公式为r _ a1((n1)(1r 2))/(nm1)1(n1)(1r 2)/ 。m是变量的个数，这里你是1，V是自由度(df)nm113 。标准差:计算公式为观测值:对应样本数n15df:自由度SS:误差平方和与截距:截距，即常数项XVariable1:即X变量专业人士:系数tStat:您输入的统计T值 ， 用于检验模型参数，需要查找 。是回归系数与标准差的比值，Ft^2，可以查p值:对应的参数是p值 。当P小于0.05时，可以认为模型参数在0.05的水平上显著，或者置信水平在95%以上；当p小于0.01时 ， 可以认为模型参数在0.01的水平上显著 ， 或者置信水平在99%以上 。

3、急!请帮忙 解读下Excel 回归 分析结果中的RSquare和Tstat~RSquare指的是模型拟合的精度 。越接近1，拟合度越高，这里只有0.16，说明拟合度很差 。该模型选择的有问题的T统计值用于判断参数的显著性 。一般来说，T>2说明这个参数显著，意味着对模型的贡献比较大，是一个不可剔除的参数 。RSquare是指模型拟合的精度 。越接近1，拟合度越高 。这里只有0.16，说明拟合度很差，这个型号的选择有问题 。

如果小于0.05，说明这个自变量对因变量有显著影响 。从表中的数据可以发现，只有第一行常数没有显著影响 ， 但是可以看出，你的回归方法是一个直接录入的方法，而在回归模型中，仍然需要将常数添加到模型中 。标准误是标准估计误差，tStat是指t统计量，Pvalue是指p值，df是指自由度，SS是指样本数据的平方和，MS是指样本数据的平均平方和，f是指f统计量的值，SignificanceF是指p值 。

4、excel 回归 分析中的指标代表什么意义a代表截距，b代表直线斜率，e是误差项 。线性度回归通常是人们学习预测模型的首选技术之一 。在这种技术中 ， 因变量是连续的，自变量可以是连续的，也可以是离散的，回归 line的性质是线性的 。线性回归使用最佳拟合直线(即回归 line)建立因变量(y)与一个或多个自变量(x)之间的关系 。多元线性度回归可以表示为Ya b1*X b2*X2 e，其中A代表截距 ， B代表直线的斜率，E为误差项 。
5、 excel2007数据 分析的线性 回归 分析在哪里? 6、 excel2007怎么使用 回归 分析【excel2007回归分析解读】excel只能是线性的回归 。如果是非线性回归，先转换成线性 ， 使用linest函数，如回归Yax 2 BA C，将x 2放入A列，将X放入 。输入linest(c1:c12: C12，a1:b12，)是数组操作，所以你得按F2 ， 然后按CTRL SHIFT ENTER 。

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