excel线性回归的权重(excel线性回归的权重设置)

1. excel线性回归的权重设置

判定系数与调整的判定系数的关系 判定系数也叫拟合优度、可决系数，它是说明模型对样本数据的近似程度。表达式是 R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS

该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。 在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量， R2往往增大。 这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好，只要增加解释变量即可。 ——但是，现实情况往往是，由增加解释变量个数引起的R2的增大与拟合好坏无关，R2需调整。

在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响:

其中：n-k-1为残差平方和的自由度，n-1为总体平方和的自由度。

为什么要对判定系数进行调整

未调整的判定系数会随着解释变量数量的增加而增加，即使增加的解释变量与被解释变量无关也会造成判定系数增加。而调整后的判定系数使用了自由度为一个权重因子，及时解释变量增加，如果它与被解释变量无关，则调整后的判定系数不会增加会减少

可以把调整后的判定系数看作模型整体拟合优度的F统计量的一个“姊妹统计量”，它包含的信息其实是相同的。

2. excel多元线性回归

简单概括为：插入散点图→添加趋势曲线，选择线性，并显示公式即可

3. 线性回归 权重

不同的企业确定的权重内容和系数都不一样。

主要有： 1）通过模糊评价来确定权重。

先确定企业KPI（关键绩效指标）中与考核相关的指标，如销售收入、经营利润、成本、费用等，然后利用评价的办法（可以设定很好、好、一般、差、很差几个档），然后利用模糊数学（线性代数矩阵）计算各指标的权重。

2）通过专家打分的办法确定权重。

在设计的表内划勾，例如： 项目名称 程度 结果 80% 60% 40% 20% 销售额 资金投入 成本消耗 。

。

。

3）利用问卷调查方式确定权重。

把问卷结果进行统计，排除顺序，确定权重。

无论用哪种方法确定的权重，系数合计必须等于1. 各项费用

4. 线性回归的权重如何计算

1）计算残差平方和Q=∑(y-y*)^2和∑y^2，其中，y代表的是实测值，y*代表的是预测值； （2）拟合度指标RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2) 对线性方程： R^2==∑(y预测-y)^2/==∑(y实际-y)^2，y是平均数。如果R2=0.775，则说明变量y的变异中有77.5％是由变量X引起的。当R2＝1时，表示所有的观测点全部落在回归直线上。当R2=0时，表示自变量与因变量无线性关系。 拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

5. Excel线性回归法

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。

6. excel 线性回归

excel2016进行二元线性回归分析步骤如下：

1、单击开始－－-->所有程序－－-->Microsoft Office，选择Microsoft Excel 2010选项。

2、新建的Excel数据表格中，创建两行数据，用以分析。

3、选中所有数据，单击数据菜单项中的，数据分析选项。

4、默认情况下，Excel表格没有数据分析选项，此时需要添加它。单击文件菜单中的选项。

5、Excel选项中，选择加载项选项。

6、加载项中，选择分析工具库选项

7. excel多元线性回归分析

1、首先要准备好两组数据做为x和y，这组数据在可以简单感觉一下是否具有线性关系。将准备好的数据放入excel表格里面

2、EXCEL需要我们自己启用数据分析，点击文件，选择选项，点击左侧的加载项，加载分析工具

3、加载工具完成以后，点击数据中的“工具分析”，选择“回归”，点击确定

4、点击Y值输入区域后面的单元格选择工具，选择Y值单元格，比如小编这里的A2:A20，X值同理操作，这里选择B2:B20，勾选下方的线性拟合图，我们可以看一下拟合的效果

5、excel会在新的工作表里面输出回归分析的相关结果，比如相关系数R^2，标准误差，在X-variable和Intercept两项的值可以写出一元回归方程

8. 线性回归怎么求权重

使用主成分分析得到方差解释率表格，主成分分析一共提取出2个主成分，特征根值均大于1，此2个主成分的方差解释率分别是75.024%,15.767%。

载荷系数表格里显示的是各分析项在主成分中的载荷系数，载荷系数可以反映主成分对于分析项的信息提取情况。在计算分析项权重的时候，可利用载荷系数等信息进行权重计算，其计算分为三步，分别如下：第一：计算线性组合系数矩阵，公式为：loading矩阵/Sqrt(特征根)，即载荷系数除以对应特征根的平方根；

第二：计算综合得分系数，公式为：累积（线性组合系数*方差解释率）/累积方差解释率，即线性组合系数分别与方差解释率相乘后累加，并且除以累积方差解释率；

第三：计算权重，将综合得分系数进行归一化处理即得到各指标权重值。SPSSAU默认提供以上的权重结果。

SPSSAU的主成分分析结果中默认提供“线性组合系数及权重结果表”包括上述的过程值及结果，包括线性组合系数、综合得分系数、以及指标各自的权重。

9. 线性回归权重和偏置

偏置约束指的是以一定的直流电压和电流在晶体管伏-安特性曲线上建立工作点的方法。当线性放大时，晶体管必须工作在有源区，即集电结加反向偏压，而发射结加正向偏压。

基极偏压由电源经电阻网络分压产生，基极直流电压基本恒定。自稳定偏置方法所对应的电路温度特性十分稳定，晶体管电流放大系数的变化几乎不影响其直流工作点。

10. 线性回归权重计算

一、 考核打分标准

1) 量化目标考核打分计算标准

1、A、B、C、D四个考核标准等级的得分系数分别为４、３、２、１。

2、实际完成值低于D级标准的按0分计算；

3、实际完成值在Ａ级标准以上的，按４分计算；

4、当实际完成值在Ａ－D级之间时，采用如下线性方法计算得分系数。

5、 根据考核项的得分系数，乘以考核项的权重，即为员工考核项实际得分。各个考核项得分相加，即为员工岗位考核得分。

标准等级

对应分值

非量化类目标等级描述

A

４

超额完成工作目标或为公司创造出超值价值，有杰出的工作表现和优良的工作质量，工作绩效始终超越本职位常规标准要求。

B

３

基本完成工作目标，工作表现和工作质量基本符合岗位的期望要求，工作绩效能达到本职位常规标准要求。

C

２

尚未全面完成工作目标，其工作表现和工作质量尚能满足岗位的要求，工作绩效偶尔达到本职位常规标准的要求。

D

１

仅仅完成工作目标的最低标准，工作表现和工作质量仅仅符合岗位的最低要求，工作绩效仅仅达到本职位最低要求

2)非量化目标考核打分标准

二、 绩效工资计算办法：

实发绩效工资 =应发绩效工资×K个人

其中，K个人 为本人绩效考核系数，具体见下表。

等级类别

月度考评得分Q个人月／季／年

个人绩效考评系数K个人月／季／年

A+

380—400

1.5

A

360—380

1.4

A-

340—360

1.3

B+

320—340

1.1

B

300—320

1.0

B-

280—300

0.9

C+

260—280

0.7

C

240—260

0.6

C-

220－240

0.5

Ｄ

＜220

0

三、 绩效考核工作的思路：

（1）自上而下：如条件允许，先做副总级，再做部级，依次推行。

（2）管理连带责任：对于一些考核指标，直接责任人按直接责任比例考核，而对于管理人员（部级及以上干部），承担考核指标中的连带管理责任，责任比例由副总确定。

（3）责任界定与分摊：按照各司其职、各负其责的原则，各部门领导，负责相关的责任界定工作，界定责任人和责任比例。如有异议，可向上级领导申诉，直至分管副总。对于一些无法明确界定的责任，则由相关责任部门分担。

（4）绩效与罚款：绩效考核，是对于员工工作的关键业绩指标的一种量化的评价，它不是万能的，不能够解决所有的问题，因此，还需要辅之以另外的方式进行考核，但绩效考核绝对不能等同于日常的罚款。

（5）工作规范的建立：要推行绩效考核，保障数据的客观真实性是一个关键问题，所以，需要改变公司以往工作不规范、较随意的做法，通过制度建立工作规范，通过工作规范，完善各类考核数据的来源，通过工作检查，保障工作规范的实施。

这是一个长期的、艰难的任务。

（6）考核与工资：

考核与工资挂钩，这是必然的。至于挂钩的方式，有三种可供参考：

A、 岗位工资中，分出基本工资和绩效工资的比例，所有岗位统一。

B、 根据职级的不同，确定不同职级的基本工资和绩效工资的比例。

C、 根据职级不同，确定基本工资具体数额，超出的部分进行考核。

四、 关于绩效考核试运行与逐步完善的问题：

绩效考核与工作规范的建立和完善，不是短期内能完成的，这里的关键问题是：

坚持推行，逐步完善，逐步提高。

主要的阻力在于：

一视同仁，杜绝特权。

老板可以在私下里给予一些人补助，但是在表面上，一定要做到制度公平和公正。

11. excel线性回归分析

输入：数据要按照列的方式输入到Excel中（模块函数要求）；残差：根据数据分析需要，自主选择是否输出残差、标准残差、残差图和线性拟合图；正态分布：输出正态概率表和图，用来验证数据的正态性。输出结果计算结果输出表格和图表：回归统计，方差分析、假设检验结果、残差结果（残差图）和正态概率表（正态概率图）。

R Square：多元决定系数或拟合优度；Adjusted R Square：修正的多元决定系数；Multiple R：是R Square的正平方根，称为复合相关系数。