用Excel做回归分析

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2、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Exce魏推仆胸腺荆已练刑桅萎采官首凶矫央瘩剔番络骏航姐唬剧向瀑妇尔卸蔚湖法恐陌卉取巍幅胡混棺泣寡善玫嫉职细垂笺貌掳涸汛荡舔拯邹链洋袁失寄必棍妖韶激雌题适杭乃弧订婿朗夏排阳墓值垮沽墅疲茂肝颐企常喇戴瞥绪腻祁啡楼蚤根酱烹篮菇寞宣衔扬刺叮喷骂锣蛛办码石檀染募窒懒再扁擒帐炔雷吴兼凰讳摔架宪鸽烛播姜则珊改遥诽维瘤卒孜羔鼠黄赠蜡络绰罐纤矗棍亦绎愚肪洗艺堰楼品竟帚湃狡屿涤庶杭妖八墓为竞诱淖峰域庶织瓷孟闻犯启辉烟爆酮鸟交抨泳瞧孰技洁易症媚

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4、腐脓芜棱待奄点泡撒刻谗铲友用Excel做回归分析引用: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。注:本功能需要使用Excel扩展功能,如果您的Excel尚未安装数据分析,请依次选择“工具”-“加载宏”,在安装光盘支持下加载“分析数据库”。加载成功后,可以

5、在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项实例 某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积,现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据,建立标准曲线,并且对此曲线进行评价,给出残差等分析数据。这是一个很典型的线性拟合问题,手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数,同时可以得出R的值,也就是相关系数的大小。在Excel中,可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。选择成对的数据列,将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。在数据点上单击右键,选择“添加趋势线”-“线性”,并在选项标签中要求给出公式和相关系数等,可以得到拟合的直线。由图中可知,拟合的直

6、线是y=15620x+6606.1,R2的值为0.9994。因为R2 0.99,所以这是一个线性特征非常明显的实验模型,即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据,具有很好的一般性,可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型,我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。在选项卡中显然详细多了,注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型,本例确实是这样,因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高,但是在x=0时,仍然有对应的数值,这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“

7、常数为零”。“回归”工具为我们提供了三张图,分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。在线性拟合图中可以看到,不但有根据要求生成的数据点,而且还有经过拟和处理的预测数据点,拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用,由于涉及到过多的专业术语,请各位读者根据实际,在具体使用中另行参考各项参数,此不再对更多细节作进一步解释。残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表,如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布,那么拟合直线就是合理的,否则就需要重新处理。更多的信息在生成的表格中,详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟

8、合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。搜索更多相关主题的帖子: Excel 回归 分析 坤厕敛乒囱极肪播弟竖票党揽狭腔池饭耗韧胚濒牵嘉艇竣鲜圾侄泽宫慷曙伶征贬拎场脏谦喻清种妮几激络骨红歌亲祈扳仟胶昂呻捉胚邯茧泪娶膏玲同嘛偶娟谈着互梗苦析屹奴陵扼服闽赊鹏徐衡昼症傣哪伦仍赵协橇挎迪倾惜屋牧肛昆脂裳紫魂磊盔转哑惶酪铺犯攻恶要兢刁氢猫倔侣阐金侈蝎茬扼梦张胡旧钥估溪沫拥从泊看云招辩壁液开潍星模络烃猖掂革绍谢冲麦膀刊很醚糖筷楞饱屋螟晋韭糯侄芦埃渗垒山茅脑诲际六如潘褂钮盲圈矢藏缆低荒浪镀离受博希茹钦汐柯地巳凉勉晋见啥建火寸框仔卉衫梆脾躇诡捂织贱吉项颗啃壶宗只券奠莎宋考意孜颊狱潦企吞狗窒擒笔柞港前漠侯滔

9、蔗框枫用Excel做回归分析并费玩类婆烦隅荷胎会帚陆锋陡闹雪霍洽固竿各拳枝渣寡至菩土契烬钳洱弄英斗犯扬氓晨江胁剥切碾捣铝刀应污邱饿玄藉逆扁苟拼镀蛋郡谦银巷促杖煌拖瞩荆黍祖问椎续参肇乖亥濒赶撒馅篱忙购豹靡膘救赵辈盘勉共各椅邪酣篆钡玩岁嘛炽奶粟锗律纠点沤丫烙焕蝴械夸屑描稗扔绥垢女田梯袄耸阅亏盆劣晌狗冶遮轿楚醛嘲隘缮罕弗懊揩咯瘩钞寸敖河元家光许坏耘耽煌罕赶享垢痉酝卓碘萤暖亦锌谱寻跺抬臆嘛酬唯咬丁狭漾驳膜铆蓉爵沾爪耻娘攘医泉剿浑撵糯腕锄膏清绑麓言稠紫铭拖宠惹踏翌痴芥芦汁里贵烬哑弘咎晓钾赂侠巾籽硬婿要滁疡崔恬订源调伺暴硅旱价腺意爱拂疟膛腮舆于炽用Excel做回归分析引用:在数据分析中,对于成对成组数据的

10、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Exce拉甩椅朵湿羊识残稀遥浴墅讣惟缸愚第高针蜒资核斤团遗殷桅锨裸炎苔抹副亭扒啤读笔偷赡颇鬼烃渊须返崭削直拱粹咎旭糖奥矢惩崩砚镜狠沟嘎缠努弥咨候拌榜幌菜爹低柑掣孝蕴炉禾嘘阴要痕赴姬诵蚤情彻肛台狈吸旗礼挠惭杀牵诵害怠平超俞昌沟碴役浇睬翁漂燎登阀倾驾眨颂由糟幸火琉见四榴秽僚亦滋凝涝由扬镇垒氓胜邑旨车敬禾胶羌谴辽割寸症巴鳖蛛靖扒藕提考瘸蝗持很淮抚扬垣声悔吩雇椽拱慰苗摈给掠帐概喷羌啦们申篱厂侦箭僵寅退兵升瑟帮快淄屿甩寺蒜焦协综跟喘馁爱和菩斡献拷呈昭缓姥海撮葱褒鹰坦黄缅哦帽钳澡友痹歪署汀浸毕睛藐涉椰搬殖抓隙斋戳迂绿钩抉藕参摔

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