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Excel 多元线性回归在数据分析中的应用.doc

Excel 多元线性回归在数据分析中的应用

守着沵到永远_
2017-10-19 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《Excel 多元线性回归在数据分析中的应用doc》,可适用于综合领域

Excel多元线性回归在数据分析中的应用::|分类:excel操作|标签:|字号大中小订阅Excel多元线性回归在数据分析中的应用摘要:Excel功能强大利用它的分析工具和函数可以进行各种试验数据的多元线性回归分析。希望本文能为人们提供一些有益的参考。关键词:Excel多元线数据前言:计算机在各个领域中的应用日益广泛。Excel是office办公软件的一个重要组件它的界面友好可操作性强使用方便而被广大用户接受。所以我为了解并得到一些这方面的知识选了这个题目。本文中我还引用了一些专家的想法。我主要讨论Excel在多元线性回归在数据分析中的应用以希望对广大的使用者有所帮助。Excel中数据分析和函数的安装启动Excel查看“数据分析”和“粘贴函数”选项是否安装。如果安装单击“工具”下拉菜单中的“加载宏”选项在“加载宏”对话框加选取“分工具库”和“分析数据库一VBA函数”单击确定“数据分析”和“粘贴函数”安装就绪便可以使用了。塔里木农垦大学植物科技学院的曹新川对这个题目有此看法Excel下多元线性回归分析的实现(数据输入和常量定义原始数据输完后就可以进行常量定义了。常量定义有两种方法:第一种:选取x(下的数据单击菜单栏的“插人”然后单击下拉菜单中的“名称”再单击子菜单的“指定”对数组x(进行常量定义同样可分别对X,X,X,Y进行常量定义。第二种:单击菜单栏的“插人”然后单击下拉菜单中的“名称”再单击子菜单中的“定义”对常量进行定义也就是对每个变量进行赋值的过程。完成定义以后就可以用生物统计学中惯用的符号进行统计分析。(一级数据的产生此步骤可以省略在此仅简要说明如何套用公式计算一级数据在第一例输人要计算的变量如“Σx”在其后第二列输人“=sum(x)”即对xl进行求和在第一列输人“Σx”其后第二列输人“sumsq~(x)即算出x的平方和这样可以算出所有的一级数据。数据计算出来即用常量定义的第二种方法对每一个变量进行赋值。青海省统计局的高平用下列方法实现Excel多元线性回归在数据分析中的应用:在一元线性回归分析中,重点放在了用模型中的一个自变量X来估计因变量Y。实际上,由于客观事物的联系错综复杂,一个因变量的变化往往受到两个或多个自变量的影响。为了全面揭示这种复杂的依存关系,准确地测定它们的数量变动,提高预测和控制的精确度,就要考虑更多的自变量,建立多元回归模型。多元回归分析的原理和方法同一元线性回归分析基本相同,但有两个不同点:(不能用散点图来表示变量之间的关系。(多元回归的计算难度要远大于简单线性回归,且变量越多,计算越复杂。但应用EXCEL来完成计算将变得简单和轻松。以下图中的数据为例:多元线性回归的EXCEL数据分析操作方法首先单击工具栏,在弹出的菜单中选择“数据分析”,在数据分析工具的选项框中选中“回归”,然后在输入、输出选项以及有关的选项框中进行适当的选择,必须注意在进行自变量X的输入时要按照已经确定的各个自变量的顺序把所有自变量的单元格引用范围一起放在X值的输入区域内。见下图:点击“确定”按钮,即可得到线性回归分析的结果。见下图:。根据上图中的显示结果,可直接写出二元线性回归方程:Yi=bbXibXi=xixib表示在促销费用固定时,商店的规模大小每增加平方米,年销售额平均增加万元b表示在商店的规模大小固定时,促销费用每增加万元,年销售额平均增加万元。这里b即商店的规模大小的回归系数比一元线性回归方程中的回归系数b=小,是因为一元线性回归方程只考虑了商店的规模大小对年销售额的影响,忽略了促销费用这一很重要的因素,在商店的规模大小的影响中渗入了促销费用的影响。这里的截距b=万元,与一元线性回归方程中的截距万元有很大的不,因为X=和X=都不在X、X的样本取值范围之内,因而对截距项的解释要非常谨慎。同判定系数等于,表明在年销售额的变动中,有可由商店规模大小和促销费用多少这两个因素的变动来解释,只有的因素属于随机误差。引进了第二个自变量之后,回归方程的判定系数,比一元线性回归方程的判定系数提高了个百分点。但需注意,在一般情况下,增加自变量,即使这个自变量在统计上并不显著,也会使判定系数的值增大。年平均销售额的估计标准误差为万元,引进了第二个自变量促销费用之后,回归方程的估计标准误差比一元线性回归方程的估计标准误差万元有了下降,说明多元线性回归方程的代表性高于一元线性回归方程。设显著性水平α=,b的检验统计量t=b的检验统计量t=,查t表知t()=。因为>,>。因此拒绝H:=、H:=的假设,认为这两个回归系数在统计上都是显著的。需注意的是,若此例的显著性水平=,不是,则t()=。虽然>,但是<,因此仍要拒绝H:β=的假设,但无法拒绝、H:β=的假设,所以第二个回归系数在统计上不是非常显著。设计显著性水平α=,查得F(,)=。F=>F(,)=,所以拒绝原假设,表明样本的r是显著的,由此推论已建立的二元线性回归模型有效。所谓复相关,是指一个因变量同多个自变量之间的相关关系。所有自变量共同变动时,因变量随之变动,其相关程度就可用复相关系数来测定。该例中商店规模大小、促销费用和年销售额三个变量的复相关系数为。计算结果表明,商店规模大小、促销费用作为一个整体影响因素同年销售额存在高度相关,其相关程度比一元回归中商店规模大小单个自变量同年销售额的相关系数更高。但需要强调是当我们研究的客观事物本质上属于多因素影响的变量时,用多元回归、复相关和偏相关分析,比一元回归和单相关分析更为真实和准确。小结用Excel不需计算机语言编程即可实现复杂的统计分析简便易学。((整个计算过程直观易懂并可事先在Excel下建立一个更多变量的模型并尽量用变量引用用时只需更改原始数据即可得到相应的结果。(Excel产生的图表可直接插入word编辑的论文中使论文图文并茂。可以相信随着Excel功能的不断开发一定会对我们农业研究工作带来极大的帮助。结论:我在本文介绍了关于ExceL的基本概念,和一些特点多元线性回归在访问数据分析和函数之前,必须首先要与操作的ExceL的分析工具和函数的了解所以我把数据库连接和大对象数据的存储方法为出发点写本文之中,我引用了一些大学,一些单位人的话,增加了我的说法的说服力写了本文后,我也得到了不少的知识,下次我毕业设计的时候,我将会更努力,把她写的更精彩!!!参考文献:周复恭黄运成(应用线性回归分析M(jE京:中国人民大学出版社(布赖恩昂德达尔美田学峰译(EXCEL专家方案M(上海:上海远东出版杜(郭文久(MieroaaftExcel方差分析的使用J(云南农业大学学报():l(党堆勤王秦湘等(Excel软件在水土保持线性规划中的应用J(水土保持学报():(陈贺芹(Excel在农业田间试验与统计分析中的应用J(沈阳农业大学学报():(莫惠栋(农业试验统计M(上海:上海科学技术出版社(

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