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  • 2021-03-07 20:15:35

    《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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    一、多元回归分析定义: 多元回归分析(Multiple Regression Analysis)是指在相关变量中将一个变量视为因变量,其他一个或多个变量视为自变量,建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式并利用样本数据进行...

    一、多元回归分析定义:

            多元回归分析(Multiple Regression Analysis)是指在相关变量中将一个变量视为因变量,其他一个或多个变量视为自变量,建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式并利用样本数据进行分析的统计分析方法。

    二、不多说,上实例分析过程:

    1)数据整理


    2)数据建模:

    假设回归估算表达式:y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x1x2+b5x1x3+b6x2x3+b7x12+b8x22+b9x32

    3)多元回归分析:

    Excel中:选择“工具”——“数据分析”——“回归”


    故此,估算的回归方程:

    y=6570.419+56.7445x1+104.106x2+50.071x3+0.482x1x2-0.0874x1x3-0.897x2x3-0.239x12-2.9996x22-0.1714x32

    (该表中重要的是E列,该列的E40:E49中的 P-value 为回归系数t统计量的P值。

    注意: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。)

                                                                    注意:                                                      

    T检验用于对某一自变量Xi对于Y的线性显著性,若某一Xi不显著,意味可以从模型中剔除这个变量,使得模型更简洁。

    F检验用于对所有的自变量X在整体上看对于Y的线性显著性

    T检验的结果看P-value,F检验看Significant F值,一般要小于0.05,越小越显著(这个0.05其实是显著性水平,是人为设定的,如果比较严格,可以定成0.01,但是也会带来其他一些问题)                                 

    一般来说,只要F检验和关键变量的T检验通过了,模型的预测能力就是OK的。


    展开全文
  • Excel多元线性回归

    千次阅读 2021-10-26 13:09:36
    一、EXCEL进行多元线性回归 1.首先需要下载一个数据分析的插件: 点击左上角文件->选项->加载项->分析工具库->转到-数据分析库->确定 下载好插件之后就可以看到这里多了一个数据分析 点击...

    一、EXCEL进行多元线性回归

    1.首先需要下载一个数据分析的插件:

    点击左上角文件->选项->加载项->分析工具库->转到-数据分析库->确定

     

    下载好插件之后就可以看到这里多了一个数据分析

    点击数据->数据分析

    首先删除表里的非数据项,以进行多元线性回归

    这里选择了所有的数据

    二、多元线性回归模型预测房价

    1.导入包

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    

    2.读入数据

    df = pd.read_csv('E:\house_prices.csv')
    df.info(); df.head()
    

    3.输出结果

     三、变量探索

    1.数据处理

    # 异常值处理
    # ================ 异常值检验函数:iqr & z分数 两种方法 =========================
    def outlier_test(data, column, method=None, z=2):
        """ 以某列为依据,使用 上下截断点法 检测异常值(索引) """
        """ 
        full_data: 完整数据
        column: full_data 中的指定行,格式 'x' 带引号
        return 可选; outlier: 异常值数据框 
        upper: 上截断点;  lower: 下截断点
        method:检验异常值的方法(可选, 默认的 None 为上下截断点法),
                选 Z 方法时,Z 默认为 2
        """
        # ================== 上下截断点法检验异常值 ==============================
        if method == None:
            print(f'以 {column} 列为依据,使用 上下截断点法(iqr) 检测异常值...')
            print('=' * 70)
            # 四分位点;这里调用函数会存在异常
            column_iqr = np.quantile(data[column], 0.75) - np.quantile(data[column], 0.25)
            # 1,3 分位数
            (q1, q3) = np.quantile(data[column], 0.25), np.quantile(data[column], 0.75)
            # 计算上下截断点
            upper, lower = (q3 + 1.5 * column_iqr), (q1 - 1.5 * column_iqr)
            # 检测异常值
            outlier = data[(data[column] <= lower) | (data[column] >= upper)]
            print(f'第一分位数: {q1}, 第三分位数:{q3}, 四分位极差:{column_iqr}')
            print(f"上截断点:{upper}, 下截断点:{lower}")
            return outlier, upper, lower
        # ===================== Z 分数检验异常值 ==========================
        if method == 'z':
            """ 以某列为依据,传入数据与希望分段的 z 分数点,返回异常值索引与所在数据框 """
            """ 
            params
            data: 完整数据
            column: 指定的检测列
            z: Z分位数, 默认为2,根据 z分数-正态曲线表,可知取左右两端的 2%,
               根据您 z 分数的正负设置。也可以任意更改,知道任意顶端百分比的数据集合
            """
            print(f'以 {column} 列为依据,使用 Z 分数法,z 分位数取 {z} 来检测异常值...')
            print('=' * 70)
            # 计算两个 Z 分数的数值点
            mean, std = np.mean(data[column]), np.std(data[column])
            upper, lower = (mean + z * std), (mean - z * std)
            print(f"取 {z} 个 Z分数:大于 {upper} 或小于 {lower} 的即可被视为异常值。")
            print('=' * 70)
            # 检测异常值
            outlier = data[(data[column] <= lower) | (data[column] >= upper)]
            return outlier, upper, lower
    

     2.调用函数

    outlier, upper, lower = outlier_test(data=df, column='price', method='z')
    outlier.info(); outlier.sample(5)
    

    3.结果

     4.删除错误数据

    # 这里简单的丢弃即可
    df.drop(index=outlier.index, inplace=True)
    

    四、分析数据

    1.定义变量

    # 类别变量,又称为名义变量,nominal variables
    nominal_vars = ['neighborhood', 'style']
    
    for each in nominal_vars:
        print(each, ':')
        print(df[each].agg(['value_counts']).T)
        # 直接 .value_counts().T 无法实现下面的效果
         ## 必须得 agg,而且里面的中括号 [] 也不能少
        print('='*35)
        # 发现各类别的数量也都还可以,为下面的方差分析做准备
    

    # 热力图 
    def heatmap(data, method='pearson', camp='RdYlGn', figsize=(10 ,8)):
        """
        data: 整份数据
        method:默认为 pearson 系数
        camp:默认为:RdYlGn-红黄蓝;YlGnBu-黄绿蓝;Blues/Greens 也是不错的选择
        figsize: 默认为 10,8
        """
        ## 消除斜对角颜色重复的色块
        #     mask = np.zeros_like(df2.corr())
        #     mask[np.tril_indices_from(mask)] = True
        plt.figure(figsize=figsize, dpi= 80)
        sns.heatmap(data.corr(method=method), \
                    xticklabels=data.corr(method=method).columns, \
                    yticklabels=data.corr(method=method).columns, cmap=camp, \
                    center=0, annot=True)
        # 要想实现只是留下对角线一半的效果,括号内的参数可以加上 mask=mask
    

     2.调用函数输出结果

    # 通过热力图可以看出 area,bedrooms,bathrooms 等变量与房屋价格 price 的关系都还比较强
     ## 所以值得放入模型,但分类变量 style 与 neighborhood 两者与 price 的关系未知
    heatmap(data=df, figsize=(6,5))
    

     四、拟合

    1.代码:

        
    import statsmodels.api as sm
    from statsmodels.formula.api import ols # ols 为建立线性回归模型的统计学库
    from statsmodels.stats.anova import anova_lm
    
    df = df.copy().sample(600)
    
    # C 表示告诉 Python 这是分类变量,否则 Python 会当成连续变量使用
    ## 这里直接使用方差分析对所有分类变量进行检验
    ## 下面几行代码便是使用统计学库进行方差分析的标准姿势
    lm = ols('price ~ C(neighborhood) + C(style)', data=df).fit()
    anova_lm(lm)
    
    # Residual 行表示模型不能解释的组内的,其他的是能解释的组间的
    # df: 自由度(n-1)- 分类变量中的类别个数减1
    # sum_sq: 总平方和(SSM),residual行的 sum_eq: SSE
    # mean_sq: msm, residual行的 mean_sq: mse
    # F:F 统计量,查看卡方分布表即可
    # PR(>F): P 值
    
    # 反复刷新几次,发现都很显著,所以这两个变量也挺值得放入模型中
    

    2.结果:

     3.多元线性回归建模

    代码:

    from statsmodels.formula.api import ols
    
    lm = ols('price ~ area + bedrooms + bathrooms', data=df).fit()
    lm.summary()
    

    结果:

     四、sklearn多元线性回归预测房价

    1.导入包

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import math
    import matplotlib.pyplot as plt # 画图
    from sklearn import linear_model # 线性模型
    data = pd.read_csv('E:\house_prices.csv') #读取数据,改为
    data.head() #数据展示
    
    

    2.结果

     

    2.去除第一列house_id

    代码:

    new_data=data.iloc[:,1:] #除掉id这一列
    new_data.head()
    

     

     关系矩阵显示:

    new_data.corr() # 相关系数矩阵,只统计数值列
    
    

     

    赋值变量

    代码:

    x_data = new_data.iloc[:, 0:5] #area、bedrooms、bathroom对应列
    y_data = new_data.iloc[:, -1] #price对应列
    print(x_data, y_data, len(x_data))
    
    

     建立模型并输出:

    # 应用模型
    model = linear_model.LinearRegression()
    model.fit(x_data, y_data)
    print("回归系数:", model.coef_)
    print("截距:", model.intercept_)
    print('回归方程: price=',model.coef_[0],'*neiborhood+',model.coef_[1],'*area +',model.coef_[2],'*bedrooms +',model.coef_[3],'*bathromms +',model.coef_[4],'*sytle ',model.intercept_)
    
    

     对数据清洗后再求解

    new_data_Z=new_data.iloc[:,0:]
    new_data_IQR=new_data.iloc[:,0:]
    
    
    # ================ 异常值检验函数:iqr & z分数 两种方法 =========================
    def outlier_test(data, column, method=None, z=2):
        """ 以某列为依据,使用 上下截断点法 检测异常值(索引) """
        """ 
        full_data: 完整数据
        column: full_data 中的指定行,格式 'x' 带引号
        return 可选; outlier: 异常值数据框 
        upper: 上截断点;  lower: 下截断点
        method:检验异常值的方法(可选, 默认的 None 为上下截断点法),
                选 Z 方法时,Z 默认为 2
        """
        # ================== 上下截断点法检验异常值 ==============================
        if method == None:
            print(f'以 {column} 列为依据,使用 上下截断点法(iqr) 检测异常值...')
            print('=' * 70)
            # 四分位点;这里调用函数会存在异常
            column_iqr = np.quantile(data[column], 0.75) - np.quantile(data[column], 0.25)
            # 1,3 分位数
            (q1, q3) = np.quantile(data[column], 0.25), np.quantile(data[column], 0.75)
            # 计算上下截断点
            upper, lower = (q3 + 1.5 * column_iqr), (q1 - 1.5 * column_iqr)
            # 检测异常值
            outlier = data[(data[column] <= lower) | (data[column] >= upper)]
            print(f'第一分位数: {q1}, 第三分位数:{q3}, 四分位极差:{column_iqr}')
            print(f"上截断点:{upper}, 下截断点:{lower}")
            return outlier, upper, lower
        # ===================== Z 分数检验异常值 ==========================
        if method == 'z':
            """ 以某列为依据,传入数据与希望分段的 z 分数点,返回异常值索引与所在数据框 """
            """ 
            params
            data: 完整数据
            column: 指定的检测列
            z: Z分位数, 默认为2,根据 z分数-正态曲线表,可知取左右两端的 2%,
               根据您 z 分数的正负设置。也可以任意更改,知道任意顶端百分比的数据集合
            """
            print(f'以 {column} 列为依据,使用 Z 分数法,z 分位数取 {z} 来检测异常值...')
            print('=' * 70)
            # 计算两个 Z 分数的数值点
            mean, std = np.mean(data[column]), np.std(data[column])
            upper, lower = (mean + z * std), (mean - z * std)
            print(f"取 {z} 个 Z分数:大于 {upper} 或小于 {lower} 的即可被视为异常值。")
            print('=' * 70)
            # 检测异常值
            outlier = data[(data[column] <= lower) | (data[column] >= upper)]
            return outlier, upper, lower
    
    outlier, upper, lower = outlier_test(data=new_data_Z, column='price', method='z')
    outlier.info(); outlier.sample(5)
    
    # 这里简单的丢弃即可
    new_data_Z.drop(index=outlier.index, inplace=True)
    

    输出结果:

     4price 列为依据,使用 上下截断点法(iqr) 检测异常值

    outlier, upper, lower = outlier_test(data=new_data_IQR, column='price')
    outlier.info(); outlier.sample(6)
    
    # 这里简单的丢弃即可
    new_data_IQR.drop(index=outlier.index, inplace=True)
    
    

    输出数据相关矩阵

    print("原数据相关性矩阵")
    new_data.corr()
    
    

     

    Z方法处理的数据相关性矩阵

    在这里插入代码片print("Z方法处理的数据相关性矩阵")
    new_data_Z.corr()
    

     

     建模输出:

    x_data = new_data_Z.iloc[:, 0:5]
    y_data = new_data_Z.iloc[:, -1]
    # 应用模型
    model = linear_model.LinearRegression()
    model.fit(x_data, y_data)
    print("回归系数:", model.coef_)
    print("截距:", model.intercept_)
    print('回归方程: price=',model.coef_[0],'*neiborhood+',model.coef_[1],'*area +',model.coef_[2],'*bedrooms +',model.coef_[3],'*bathromms +',model.coef_[4],'*sytle ',model.intercept_)
    
    

     

    五、总结

    通过对多元线性回归的模拟,加深了对EXCEL的使用经验,也学会了如何使用使用sklearn库调用函数的方法,对sklearn的使用也更加熟练。

    六、参考

    多元线性回归算法预测房价

    多元线性回归分析

    数据清洗技术——Excel数据清洗

    展开全文
  • Excel用于多元回归分析的实例文件,多元回归分析的实例文件
  • 作于: 2020-12-4 修改于: 2020-12-11 14:52

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    2020-12-4
    修改于:
    2020-12-11
    14:52

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  • Excel数据分析工具进行多元回归分析.pdf
  • Excel数据分析工具进行多元回归分析.docx
  • EXCEL多元回归分析PPT课件.pptx
  • EXCEL多元回归分析PPT学习教案.pptx
  • #资源达人分享计划#
  • 调用excel加载项实现多元回归方程求解,并对F检验和t检验结果进行分析
  • 使用Excel2007地分析报告工具库做多元回归分析报告.doc
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