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  • 终版EXCEL数据分析工具.ppt
  • 使用Excel数据分析工具进行多元回归分析
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    《Excel数据分析工具进行多元回归分析》由会员分享,可在线阅读,更多相关《Excel数据分析工具进行多元回归分析(15页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

    1、使用Excel数据分析工具进行多元回归分析 使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具,所以从加载开始说起(以Excel2010版为例,其余版本都可以在相应界面找到)。点击“文件”,如下图:描入更面布局知: 轴 审囲 视亶耒療* 11*崔I =洽梧式屈字体匡IB Z U 匡* * A. * 雯 * B 在弹出的菜单中选择“选项”,如下图所示:冈1 a 八i 1芒文it信息最近所用文件打印保存芥发送自is在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”,在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”,然后点击最。

    2、下方的“转到”,如下图所示:在弹出的“加载宏”菜单中选择“分析工具库”,然后点击 “确定”,如下图所示:加载完毕,在“数据”工具栏中就出现“数据分析”工具库,如下图所示:*2i 前 r划柜11Jfflti 亠fcJJ HM 3*iXT* &龜扎T哥m44*1.费t -VKUSJJl|SrtMErI jrf ES 1 * aw($)MW 權必Mt 參的8切BD败(1分轿也 BHS(I3 MWT(k)839 041244440 051063$ 0318 )柿041 Q国&却MW mH)1759 011?07244 0204JOOO1W02801.0110更”分的耳芳6O7 0CTOE.1 Zft 。

    3、Loffabc(Ui6 0MOO口参那Loge60310203897 0903239 0nogroM3973 03000614.0soro5W3 0146 0小二M1485 01J30WtRflllCATREC:6793 0386 0vl T* U07705 023203261.0991 0x6x72773)12270. Q488 )3055 023ZC20ra1410 0Qtoc*jiS(y431 018312771 01330?1163 0jr oa565Jir760T094M0210a庚1495 0rwo223M0KQ*248)020jh轴.01142009501138 04339“88。

    4、 0144 0?4黄卅221012101%0 073 0sotti9eoTO25:nmMZ07M5O2820149)958 0冬01.3通过观察调整后的判定系数0.924,拟合优度较高,不被解释的变量较少。由回归方程显著性检验的概率为0,小于显著性水平 0.05,则认为系数不同时为 0,被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的,可建立线性方程。由系数表知,观察回归系数显著性检验中的概率值,如果显著性水平为0.05,除去“投入人年数”夕卜,其他变量均大于显著性水平,这些变量保留在方程中是不正确的。所以该模型不可用,应重新建模。RJ5训製胃方莓港信计的诣19船”939.92*231 5255总諭。

    5、觀够瀏腳血FSiQ1回打总汁10700312071KB497J912107SE10 0024303295365 40003604:04?S1 5330001忻虐并酸1鈿.日桐tt谀连试用服;135 31376 wg icfG4689B2oa1.3B13 3521003粧入商歎酿胸的人年熬-.4676254&J-747463接入糾卅事业费 個云)003002.2371 01422.022.3Z7网山d.243712503.119a爆童氐戟2.4 重新建模操作见图片,采用的是“向后筛选”方法,依次剔除的变量是专著数、投入高级职称的人年数、投入科研事业费、获奖数、论文数。最后的模型结果是“立项课题数。

    6、94.524+0.492X投入人年数”。*036氏0(U0)0 0楔型汇总g模型RR方调整R方标准估计的误 差1.9691.939.924231.5255296胪.939.927226.86443.968c.937.927226.58204.965d.931.923232.08335.963e.927.921234.86946.959*919.917241.9582q 预测变星:(常勒挥奖数誉入科研事业费(百元)仑 文纵专著数,投入人年红搂入高级职称的人年数。b预测吏星岸址I获奖软投入科研爭业费(百元,论 文取投入人年爼後入高级职称的人年玫c预泗匡昼侈砂荻奖紋投入科研爭业贤(百元),论 文数投。

    7、入人年数令d 预測夷星:(常皇),获奖数,论文数誉入入年数f预測M昱;厲範投入入年数g.因变量课题总数JhTmiWh;址亦t两一Bt.-k iMi越臥TCS5M-35 313zfisaol-4C1投人人钳,698.20 et.3613.36203蟻gm删人年-.467.626-.464-747.463投人科段爭曲宿訂却】.003.002,237-1.601.122t022.377,G14.059.953论无數俪053-J52d.198J12.50 3.1191.41S.1703偉:-36J4673441 1-49426段扎人年舱.6S2176IMSJ 932.001昶人启旣剧狀一的人年较颂,4。

    8、39低Fn订糊卑壮费(y?tJ.003,002J4D1778.038龙文救-.06JD52-.253-1.230.230.701453.1171,548.1343-29 79173 047r -.40868T投人人单5-553.10:k&795.411.000枪人科硏事轨费(帀疋)002,DQ1.1521.525.139论Ntl-.068.045-.3431,934.064.716452.1201 561254-4138571.540-硼.352栉人人我J44.DBS7 527000论玄档,040加-2.W.047.589453.0S91JS5.20657.92575.10&-S4235 J掛。

    9、人人瓮牧.628砂12247.330.000论究牡.070.042-.273-t 65,10701 fi)94.524724421-i ids,202检人人年牧492.027&59000a.人.I沾d3.5残差分析:又P-P图可知,原始数据与正态分布的不存在显著的差异,残差满足线性模型的前提要求。由库克距离(0.041小于1)和杠杆指变量的值知,没有显著的差异。残差点在0线周围随机分布。残差统计呈J扱小值彼犬值均值标准傷歪N预测值-57.6423248.9869&0.000803721 331标准预测值1.2662.845.0001.00031極测值的标准谋差43.458133,001$8.4。

    10、9$19,16131调整的预潮值-64.6383240.918956 647799 258531-466.2850509.6787.0000237.S91 431标灌残菱1.9272.106.000.98331Students-1.9892.314.0071.02131已剧嫁的殘養496 6155614 88683.3530256732631Student巳删餘的残聂-2.1032.518-0121.06031Mahal 距离.0008.097J681.59231Cook的距离00.553.044.10231居中杠杆值000.270.032匚工31a因爻量课題总隸叵I归标准化我芒的标准P-P图观渕的戮枳紙率期宗的戳枳臧率凶輕;a:课翱总數aIT倒LlFIw;准你丼蛊END经验内容仅供参考,如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域),建议您详细咨询相关领域专业人士。

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  • 使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具,所以从加载开始说起(以Excel2010版为例,其余版本都可以在相应界面找到)。 点击...

    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具,所以从加载开始说起(以Excel2010版为例,其余版本都可以在相应界面找到)。

    点击“文件”,如下图:

    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析的方法

    在弹出的菜单中选择“选项”,如下图所示:

    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析的方法

    在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”,在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”,然后点击最下方的“转到”,如下图所示:

    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析的方法

    在弹出的“加载宏”菜单中选择“分析工具库”,然后点击 “确定”,如下图所示:

    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析的方法

    加载完毕,在“数据”工具栏中就出现“数据分析”工具库,如下图所示:

    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析的方法

    给出原始数据,自变量的值在A2:I21单元格区间中,因变量的值在J2:J21中,如下图所示:

    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析的方法

    假设回归估算表达式为:

    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析的方法

    试使用Excel数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析:

    点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库,如下图所示:

    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析的方法

    在弹出的“数据分析”-“分析工具”多行文本框中选择“回归”,然后点击 “确定”,如下图所示:

    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析的方法

    弹出“回归”对话框并作如下图的选择:

    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析的方法

    上述选择的具体方法是:

    在“Y值输入区域”,点击右侧折叠按钮,选取函数Y数据所在单元格区域J2:J21,选完后再单击折叠按钮返回;这过程也可以直接在“Y值输入区域”文本框中输入J2:J21;

    在“X值输入区域”,点击右侧折叠按钮,选取自变量数据所在单元格区域A2:I21,选完后再单击折叠按钮返回;这过程也可以直接在“X值输入区域”文本框中输入A2:I21;

    置信度可选默认的95%。

    在“输出区域”如选“新工作表”,就将统计分析结果输出到在新表内。为了比较对照,我选本表内的空白区域,左上角起始单元格为K10.点击确定后,输出结果如下:

    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析的方法

    第一张表是“回归统计表”(K12:L17):

    其中:

    Multiple R:(复相关系数R)R2的平方根,又称相关系数,用来衡量自变量x与y之间的相关程度的大小。本例R=0.9134表明它们之间的关系为高度正相关。(Multiple:复合、多种)

    R Square:复测定系数,上述复相关系数R的平方。用来说明自变量解释因变量y变差的程度,以测定因变量y的拟合效果。此案例中的复测定系数为0.8343,表明用用自变量可解释因变量变差的83.43%

    Adjusted R Square:调整后的复测定系数R2,该值为0.6852,说明自变量能说明因变量y的68.52%,因变量y的31.48%要由其他因素来解释。( Adjusted:调整后的)

    标准误差:用来衡量拟合程度的大小,也用于计算与回归相关的其它统计量,此值越小,说明拟合程度越好。

    观察值:用于估计回归方程的数据的观察值个数。

    第二张表是“方差分析表”:主要作用是通过F检验来判定回归模型的回归效果。

    该案例中的Significance F(F显著性统计量)的P值为0.00636,小于显著性水平0.05,所以说该回归方程回归效果显著,方程中至少有一个回归系数显著不为0.(Significance:显著)

    第三张表是“回归参数表”:

    K26:K35为常数项和b1~b9的排序默认标示.

    L26:L35为常数项和b1~b9的值,据此可得出估算的回归方程为:

    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析的方法

    该表中重要的是O列,该列的O26:O35中的 P-value为回归系数t统计量的P值。

    值得注意的是:其中b1、b7的t统计量的P值为0.0156和0.0175,远小于显著性水平0.05,因此该两项的自变量与y相关。而其他各项的t统计量的P值远大于b1、b7的t统计量的P值,但如此大的P值说明这些项的自变量与因变量不存在相关性,因此这些项的回归系数不显著。

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  • 使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具,所以从加载开始说起(以Excel2010版为例,其余版本都可以在相应界面找到)。点击...

    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具,所以从加载开始说起(以Excel2010版为例,其余版本都可以在相应界面找到)。

    点击“文件”,如下图:

    在弹出的菜单中选择“选项”,如下图所示:

    在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”,在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”,然后点击最下方的“转到”,如下图所示:

    在弹出的“加载宏”菜单中选择“分析工具库”,然后点击 “确定”,如下图所示:

    加载完毕,在“数据”工具栏中就出现“数据分析”工具库,如下图所示:

    给出原始数据,自变量的值在A2:I21单元格区间中,因变量的值在J2:J21中,如下图所示:

    假设回归估算表达式为:

    试使用Excel数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析:

    点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库,如下图所示:

    在弹出的“数据分析”-“分析工具”多行文本框中选择“回归”,然后点击 “确定”,如下图所示:

    弹出“回归”对话框并作如下图的选择:

    上述选择的具体方法是:

    在“Y值输入区域”,点击右侧折叠按钮,选取函数Y数据所在单元格区域J2:J21,选完后再单击折叠按钮返回;这过程也可以直接在“Y值输入区域”文本框中输入J2:J21;

    在“X值输入区域”,点击右侧折叠按钮,选取自变量数据所在单元格区域A2:I21,选完后再单击折叠按钮返回;这过程也可以直接在“X值输入区域”文本框中输入A2:I21;

    置信度可选默认的95%。

    在“输出区域”如选“新工作表”,就将统计分析结果输出到在新表内。为了比较对照,我选本表内的空白区域,左上角起始单元格为K10.点击确定后,输出结果如下:

    第一张表是“回归统计表”(K12:L17):

    其中:

    Multiple R:(复相关系数R)R2的平方根,又称相关系数,用来衡量自变量x与y之间的相关程度的大小。本例R=0.9134表明它们之间的关系为高度正相关。(Multiple:复合、多种)

    R Square:复测定系数,上述复相关系数R的平方。用来说明自变量解释因变量y变差的程度,以测定因变量y的拟合效果。此案例中的复测定系数为0.8343,表明用用自变量可解释因变量变差的83.43%

    Adjusted R Square:调整后的复测定系数R2,该值为0.6852,说明自变量能说明因变量y的68.52%,因变量y的31.48%要由其他因素来解释。( Adjusted:调整后的)

    标准误差:用来衡量拟合程度的大小,也用于计算与回归相关的其它统计量,此值越小,说明拟合程度越好。

    观察值:用于估计回归方程的数据的观察值个数。

    第二张表是“方差分析表”:主要作用是通过F检验来判定回归模型的回归效果。

    该案例中的Significance F(F显著性统计量)的P值为0.00636,小于显著性水平0.05,所以说该回归方程回归效果显著,方程中至少有一个回归系数显著不为0.(Significance:显著)

    第三张表是“回归参数表”:

    K26:K35为常数项和b1~b9的排序默认标示.

    L26:L35为常数项和b1~b9的值,据此可得出估算的回归方程为:

    该表中重要的是O列,该列的O26:O35中的 P-value为回归系数t统计量的P值。

    值得注意的是:其中b1、b7的t统计量的P值为0.0156和0.0175,远小于显著性水平0.05,因此该两项的自变量与y相关。而其他各项的t统计量的P值远大于b1、b7的t统计量的P值,但如此大的P值说明这些项的自变量与因变量不存在相关性,因此这些项的回归系数不显著。

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    很多初学者在使用excel时想要对现有数据进行分析,但是不知道分析工具在哪里,其实excel内置就有数据分析的工具。

    下面零基础教程找到工具:

    1

    点开”文件

    2找到“选项”

    接下来找到“加载项”,然后在加载项中找到“分析工具库

    4

    然后点击底部的“转到

    5

    在这个界面勾选“分析工具库”然后确定

    6

    接着就可以在顶部工具栏的“数据”一栏下找到“数据分析”选项了

    7

    接下来就有一堆函数可以使用啦!

    8

     

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