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回归分析步骤推荐 如何用excel做回归分析

Excel数据分析工具库是一个非常强大的工具，可以满足基本的统计分析 。这里的回归分析是通过Excel数据分析工具库中的回归来完成的 。
本节知识点:
Excel数据分析工具库—回归 线性回归和非线性回归 简单线性回归和多重线性回归 逻辑斯蒂回归一、什么是回归)分析
1.定义
确定两个或多个变量之间相关性的统计分析方法 。通过对数据相关性分析的研究，进一步建立自变量(i=1，2，3，…)与因变量Y之间的回归函数关系，即回归分析模型，从而预测数据的发展趋势 。
2.分类
按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析； 按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析； 按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析 。二 。线性回归
1.简单线性回归
简单线性回归也叫一元线性回归，即回归模型中只有一个自变量和一个因变量，其回归方程可表示为:
Y=a+bx+
其中y代表因变量，x代表自变量，a是常数，b是斜率，
这是随机误差 。
2.最小二乘法:
如何确定参数A和B，应该用最小二乘法来实现 。通过最小化误差平方和，找到数据的最佳函数匹配，即观测点与估计点的距离平方和最小 。
3.线性回归分析的步骤:
确定自变量和因变量 绘制散点图，确定回归模型类型 估计模型参数，建立回归模型：最小二乘法进行模型参数估计 对回归模型进行检验 利用回归模型进行预测4.多元线性回归
定义:一个因变量和多个自变量的线性回归问题是一个变量线性回归的推广 。回归方程可以写成:
最小二乘法也被用来估计多元回归方程中的回归系数 。
三 。用Excel进行回归分析
【回归分析步骤推荐 如何用excel做回归分析】我们研究销售Y和促销费用X1之间的关系 。数据如下:
首先我们用数据分析——相关系数分析计算出自变量和因变量的相关系数为0.95157，为强相关 。
如下绘制散点图:
然后，我们使用数据分析数据库中的回归进行分析 。
注意Y值和X值的输入区域，其中X值为自变量，Y为因变量 。
四 。线性回归方程的检验
评估回归拟合的程度(重要):[/s2/]
1.先看回归统计表 。倍数R是相关系数R的值，与我们之前相关分析得到的值相同 。大于0.8表示强正相关 。
2.回归统计中的R平方是R平方，也就是R平方 。也可以称为决策系数和拟合优度 。取值范围为[0，1] 。R平方越大，模型拟合越好 。一般超过70%就算拟合好了，60%以下的模型也需要修正 。这种情况下，R的平方是0.9054，相当不错 。
3.调整后的R是调整后的R平方 。该值用于修正因自变量数量增加导致模型拟合效果过高的情况 。它主要用于测量多元线性回归 。
4.第二个表，ANOVA表，df是自由度，SS是平方和，MS是均方，F是F统计量，显著性F是回归方程整体的显著性检验 。其中，我们主要关注f检验的结果，即显著性F值 。f检验主要检验因变量和自变量之间的线性关系是否显著，用线性模型描述它们之间的关系是否恰当 。越小，意义越大 。在这种情况下，f的值非常小，表明因变量和自变量之间存在显著差异 。
5.残差是实际值与预测值的差值，残差图像用于回归诊断 。在理想条件下，回归模型的残差图像服从正态分布 。
6、 第三张表我们重点关注P-value，也就是P值，用来检验回归方程系数的显著性，又叫T检验，T检验看P值，是在显著性水平α（常用取值0.01或0.05）下F的临界值，一般以此来衡量检验结果是否具有显著性，如果P值>0.05，则结果不具有显著的统计学意义，如果0.01


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