excel多元回归分析作图(excel怎么做多元回归分析图)

1. excel怎么做多元回归分析图

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。

2. 怎样用excel做多元回归分析

有两种方法。

第一种，先画散点图，然后添加趋势线，有线性回归、指数、幂函数、多项式回归选项。

第二种，加载数据分析加载项，选择回归，这个可以多元线性回归。

3. 如何用excel做多元回归分析数据

使用Excel求解回归方程；依次点击“工具”→“数据分析”→“回归”，线性回归的步骤不论是一元还是多元相同，具体步骤有六步如下所示：

1、散点图判断变量关系（简单线性）；

2、求相关系数及线性验证；

3、求回归系数，建立回归方程；

4、回归方程检验；

5、参数的区间估计；

6、预测；

4. 如何用excel做回归分析图

1、将需要的数据准备好，垂直排列，首先计算Y的估计值，根据回归方程进行计算，在C2单元中输入“=0.48*$b2-2021.08”，按回车键计算结果，然后向下拖动生成所有点对应的Y的估计值。

2、接下来，需要计算剩余e，在D2单元格中输入“=$C2-$A2”，或者向下拖动生成剩余列。

3、计算残差的平方。在E2单元格中键入“=D2^2”以选择一个单元格，如M2，并在该单元格中键入“=SUM(E2:E20)”以计算残差的平方和。

4、计算x²。在F2单元格中，键入“=B2^2”并向下拖动以生成x²列。

5、计算估计误差。首先，计算K2细胞中x的平均值，如下图所示。

6、为了计算预测区间的上下限，输入=$M$5-TINV(0.05,17)*$K$5”inJ9cell，作为下限，输入=$M$5+TINV(0.05,17)*$K$5”inK9cell，作为上限。

7、如果需要替换X的值，只需在单元格K3中重新输入X的新值，然后回车，就可以在单元格J3和K3中计算出Y的预测区间的下限和上限。

5. excel多元回归分析

操作步骤1.建立工作文件(1)建立数据的exel电子表格（2）将电子表格数据导入eviewsFile-open-foreigndataasworkfile，得到数据的Eviews工作文件和数据序列表。

2.计算变量间的相关系数在窗口中输入命令：corcoilfuturedowshindexnagasopecueuropeurmb，点击回车键，得到各序列之间的相关系数。

结果表明Coilfuture数列与其他数列存在较好的相关关系。3.时间序列的平稳性检验（1）观察coilfuture序列趋势图在eviews中得到时间序列趋势图，在quick菜单中单击graph，在serieslist对话框中输入序列名称coilfuture，其他选择默认操作。

图形表明序列随时间变化存在上升趋势。

（2）对原序列进行ADF平稳性检验quick-seriesstatistics-unitroottest，在弹出的seriesname对话框中输入需要检验的序列的名称，在testforunitrootin选择框中选择level，得到原数据序列的ADF检验结果，其他保持默认设置。

得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值0.97大于所有临界值，则表明序列不平稳。

以此方法，对各时间序列依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均大于临界值，表明各原序列都是非平稳的。

（3）时间序列数据的一阶差分的ADF检验quick-seriesstatistics-unitroottest，在seriesname对话框中输入需要检验的序列的名称，在testforunitrootin选择框中选择1nddifference，对其一阶差分进行平稳性检验，其他保持默认设置。

得到序列的ADF平

6. Excel做回归分析图

SPSS进行多元线性回归分析如下

第一，生成文件导入数据

1、创建一个工作表，然后在工作簿中插入分析数据

2、打开SPSS分析工具，点击文件--->导入数据--->Excel，查找excel文件

3、选择已创建好数据的excel文件，然后点击打开

4、将Excel数据全部导入到SPSS数据编辑器中，查看数据

第二，多元线性回归分析

1、接着依次操作，分析--->回归--->线性

2、打开线性回归窗口，将甲类移到变量框中，几个变量移到自变量

3、单击窗口中右侧的统计按钮，打开线性回归：统计窗口，回归系数选估算值，然后勾选模型拟合

4、点击图按钮，打开图窗口并设置Y和X对应的指标值

5、单击选项按钮，步进法条件选择使用F的概率，设置进入和除去值

6、在选项变量右侧规则，打开设置规则窗口，设置不等于600

第三，生成分析图表结果

1、设置完毕后，点击确定按钮；在输出界面中，显示回归数据集、输入/除去的变量

2、往下移动屏幕，可以查看到模型摘要和ANOVA表格数据

3、最后生成系数和残差统计数据表格，比对不同指标

7. 如何用excel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。條萊垍頭

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）。萊垍頭條

8. 如何用Excel做多元回归分析

Multiple R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系。

R Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。

Adjusted R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，考虑方程所包含的自变量个数的影响。

标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离。

观测值：有多少组自变量的意思。

excel回归分析的使用方法：

1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。

2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”，点击确定。

3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围。

4、然后设置好输出区域的范围，点击确定。

5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中。

9. 怎么用excel进行多元回归分析

Multiple R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系。 R Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。 Adjusted R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，考虑方程所包含的自变量个数的影响。 标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离。 观测值：有多少组自变量的意思。 excel回归分析的使用方法： 1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。 2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”，点击确定。 3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围。 4、然后设置好输出区域的范围，点击确定。  5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中。