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EXCEL多元回归分析在痕迹数据处理上的应用.doc

EXCEL多元回归分析在痕迹数据处理上的应用

别暧昧填满爱
2017-10-19 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《EXCEL多元回归分析在痕迹数据处理上的应用doc》,可适用于综合领域

EXCEL多元回归分析在痕迹数据处理上的应用EXCEL多元回归分析在痕迹数据处理上的应用年月第期(总第O期)辽宁警专JOURNALOFLIAONINGPOLICEACADEMYNOVNo(Sum)EXCEL多元回归分析在痕迹数据处理上的应用李洪武(辽宁警官高等专科学校公安技术系辽宁大连)摘要:在痕迹检验技术中,很多推算公式是由回归分析预测法得出的多元回归分析预测法的计算,虽然可以用常用计算器进行统计,但是数据复杂繁琐,工作量较大Excel是一种办公系统软件,运用它的强大数据分析功能,只输入一次原始数据,而后全部以鼠标操作即可自动生成回归方程文章以一组足迹数据分析为例,首先介绍相关分析,然后建立回归模型,最后计算出相关的回归方程关键词:EXCELR检验F检验t检验回归方程中图分类号:D文献标识码:A文章编号:()在痕迹检验中,某一推测数据常与多种因素有关联例如,人的身高与足长,手长有关联,足长与内虚沿长有关联等因此,要研究该数据就应从事物变化的因果关系出发,寻找它与其他因素之间的内在联系,这就是因果关系分析法在因果关系分析法中最常用的方法之一就是回归分析法回归分析预测法就是从各种痕迹数据之间的相互关系出发,通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析,推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法根据回归分析中所考虑因素的多少,可将回归分析分为一元回归分析和多元回归分析例如,对于足长与内虚沿长的相关关系的分析属于一元回归分析对于人的身高与足长,手长等的相关关系的分析属于多元回归分析一元回归分析实质上是多元回归分析的一种特例对于多元回归分析预测法的计算,虽然可以用常用的函数型计算器解决痕迹分析中有关数据的统计处理,但是显得复杂和繁琐,工作量较大且很容易出错,尤是当需要复验时更是如此EXCEL是美国微软(Microsoft)公司的一种办公系列软件EXCEL有友好的用户界面,卓越的数据处理和数据分析能力,它预装的各种函数多达个,单是统计函数就有O个,用户还可以自行编辑各种公式,或将各个函数组合使用,各种图标化的提示与仅用鼠标就可进行的操作使一般人可以很快掌握基本的操作,无须经过培训方便的智能型复制功能,极大地减轻了计算工作量,并使大部分结果可以自动生成现在以一组足迹数据为例,用EXCEL对已有数据进行回归分析本例只有一个自变量:内虚沿长下面先分析它与足长的相关性具体操作步骤如下:一,相关分析先把已有数据表l输入到EXCEL的表格中表(单位:厘米)足长内虚沿长足长内虚沿长足长内虚沿长足长内虚沿长lllllllllll收稿日期:作者简介:李洪武(一),男,辽宁朝阳人,副主任,副教授,学士辽宁警专年第期足长内虚沿长足长内虚沿长足长内虚沿长足长内虚沿长lOll再选择工具栏中的数据分析对话框在分析工具列表框中,选相关系数工具,在输入框中指定输入参数在输入区域指定数据所在的单元格区域因输人数据是以列方式排列的,所以在分组方式中选择逐列因指定的输入区域包含标志行,所以选中标志位于第一行复选框在输出选项框中指定输出选项本例选择输出区域,并指定输出到当前工作表以F为左上角的单元格区域单击确定按钮,产生表表从表所给出的相关系数可以看出,赤足内虚沿长与足长有较强的相关性因此,需要利用回归分析工具进一步建立关系式二,建立回归模型通常,在相关分析的基础上必须拟合回归模型,以便进行推算,预测建立回归模型的具体操作步骤如下:选择工具菜单中的数据分析命令,弹出数据分析对话框在分析工具列表框中,选回归工具这时,将弹出回归对话框,指定输入参数在输入Y区域,输入x区域指定相应数据所在的单元格区域,并选定标志复选框,在置信水平框内键人指定输出选项这里选择输出到新工作表组,并指定工作表名称为"回归模型",选定残差(即随机误差项)和正态分布中的所有输出选项,以观察相应的结果单击确定按钮最后得到回归分析的计算结果表回归统计MultipleRORSquareAdjustedRSquare标准误差观测值oo表方差分析dfSSMSFSignificanceF回归分析ooOOE一残差oO总计表检验Coefficients标准误差tStarPvalueLowerIUpperI下限oI上限oInterceptE一lII内虚沿长OE一lII表,表,表是有关回归分析的统计量,方差分析表和回归系数及其检验,预测区间等数据分析表,表,表中的计算结果,可得下述检验结论(本例样本个数n=,解释变量个数k=)检验:在回归统计区域中,给出的为,李洪武:EXCEL多元回归分析在痕迹数据处理上的应用调整后的R为,均很接近,说明x与Y的关系很密切图l图给出了自变量x(内虚沿长)的残差分析图F检验:在方差分析区域中,给出的F检验值为远远大于F(,)=,说明x与Y之间的回归效果非常显着图图给出了自变量x的最佳适配回归线图t检验:在回归模型区域中,给出了回归系数B,p,B的估计值及其标准误差,t检验值和回归系数估计区间的上下限等由于各回归系数的t检验值分别为to=,tI=,都大于to()=,故拒绝原假设‰=和p=,即可以断言:赤足内虚沿长与足长有显着影响综合上述计算结果和检验结果,可得如下的回归模型:Y=x()()R=,R=,n=,F=,S=图图给出了样本百分比排位及正态概率图三,总结事实上,犯罪嫌疑人在现场所留某一证据,其上特征往往不止一个而是多个虽然可以一一进行检验,但这样在理论上就有许多不足之处,而且各个特征量之间是互相联系互相制约的,最好是把若干个数量指标看成一个完整的整体综合进行考察,而后加以检验本方法还可在其他痕迹数据分析上应用,如人的身高与足长之间的联系,人的足长与足迹外虚沿长的联系,人的身高与步长和步角之间的联系这种方法对于许多技术处理仍停留在目估尺测的经验阶段的情况,是一种极其简单便利的改进措施参考文献:李洪武利用赤足内虚沿长推算身高J中国人民公安大学,,():曹彬概率论与数理统计M哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,(责任编辑:陈阳)TheEXCELMultipleRegressionForecastintheTraceDataAnalysisLIHongwu(PoliceTechnologyDepartent,LiaoningPoliceAcademy,DalianLiaoning,China)Abstract:Inthetraceexaminationtechnology,manycalculatingformulasareobtmnedbytheregressionanalysispremeasurementAlthoughmultipleregressionanalysispremeasurementcomputationmayusethecommonlyusedcalculatortocarryonthestatistics,thedataarecomplexandtedioustheworkloadisbiggerExceliSonekindofworksystemsoftware,utilizesitsformidabledataanalysisfunction,onlyinputsatimeofprimarydata,thencompletesautomaticproductionregressionequationbymouseoperationThisarticletakesagroupoftrailstracesdataanalysisasanexample,firstintroducesthecorrelationanalysis,thenestablishesretunlmodel,lastcountscorrelationregressionequationKeywords:EXCELRsquaretestFtestttestsregressionequation一O,一捌龟叵f一

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