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1、用Excel进行一元线性回归分析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。本文就从最简单的一元线性回归入手.在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。文章使用的是2000版的软件,我在其中的一些步骤也添加了200
2、7版的注解.1 利用Excel2000进行一元线性回归分析 首先录入数据. 以连续10年最大积雪深度和灌溉面积关系数据为例予以说明。录入结果见下图（图1）。图1第二步，作散点图如图2所示，选中数据（包括自变量和因变量），点击“图表向导”图标；或者在“插入”菜单中打开“图表（H）(excel2007)”。图表向导的图标为。选中数据后，数据变为蓝色（图2）。图2点击“图表向导”以后，弹出如下对话框（图3）：图3 在左边一栏中选中“XY散点图”，点击“完成”按钮，立即出现散点图的原始形式（图4）：图4第三步，回归观察散点图，判断点列分布是否具有线性趋势。只有当数据具有线性分布特征时，才能采用线性回归
3、分析方法。从图中可以看出，本例数据具有线性分布趋势，可以进行线性回归。回归的步骤如下： 首先，打开“工具”下拉菜单，可见数据分析选项（见图5）(2007为”数据”右端的”数据分析”)：图5用鼠标双击“数据分析”选项，弹出“数据分析”对话框（图6）：图6 然后，选择“回归”，确定，弹出如下选项表：图7进行如下选择：X、Y值的输入区域（B1:B11，C1:C11），标志，置信度（95%），新工作表组，残差，线性拟合图。或者：X、Y值的输入区域（B2:B11，C2:C11），置信度（95%）， 新工作表组，残差，线性拟合图。注意：选中数据“标志”和不选“标志”，X、Y值的输入区域是不一样的：前者包括
4、数据标志：最大积雪深度x(米)灌溉面积y(千亩)后者不包括。这一点务请注意。图8-1 包括数据“标志”图8-2 不包括数据“标志” 再后，确定，取得回归结果（图9）。图9 线性回归结果 最后，读取回归结果如下：截距：；斜率：；相关系数：；测定系数：；F值：。 建立回归模型，并对结果进行检验 模型为：至于检验，R、R2和F值可以直接从回归结果中读出。实际上，检验通过。有了R值，F值和t值均可计算出来。F值的计算公式和结果为：显然与表中的结果一样。t值的计算公式和结果为： 回归结果中给出了残差（图10），据此可以计算标准离差。首先求残差的平方，然后求残差平方和，于是标准离差为于是图10 y的预测值及其相应的残差等进而，可以计算DW值（参见图11），计算公式及结果为取，（显然），查表得，。显然，DW=0.751，可见有序列正相关，预测的结果令人怀疑。图11 利用残差计算DW值最后给出利用Excel快速估计模型的方法： 用鼠标指向图4中的数据点列，单击右键，出现如下选择菜单（图12）：图12 点击“添加趋势线(R)”，弹出如下选择框（图13）：图13 在“分析类型”中选择“线性(L)”，然后打开选项单（图14）：图14 在选择框中选中“显示公式(E)”和“显示R平方值(R)”（如图14），确定，立即得到回归结果如下（图15）：图15在图15中，给出了回归模型和相应的测定系数即拟合优度。9
