1. 用excel多元回归分析
1、打开软件打开Stata分析软件，点击左上角的文件，点击导入。
2、选择excel电子表格选择excel电子表格。
3、单击浏览器，单击浏览器。
4、单击打开选择多元回归分析的数据，然后单击下面的打开。
5、单击确定，然后单击确定选项。
6、单击编辑。单击上面的编辑选项。
7、核实数据。验证加载数据的行号和列号。作者的数据是A、B、C、D，然后关闭界面。
8、在下面的命令对话框中输入命令，输入多元回归分析命令“regABCD”，点击回车。
2. 用excel多元回归分析结果怎么看
SPSS进行多元线性回归分析如下萊垍頭條
第一，生成文件导入数据萊垍頭條
1、创建一个工作表，然后在工作簿中插入分析数据萊垍頭條
2、打开SPSS分析工具，点击文件--->导入数据--->Excel，查找excel文件萊垍頭條
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，多元线性回归分析萊垍頭條
1、接着依次操作，分析--->回归--->线性條萊垍頭
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萊垍頭條
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/除去的变量萊垍頭條
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，比对不同指标萊垍頭條
3. 用excel多元回归分析方程
SPSS进行多元线性回归分析如下萊垍頭條
第一，生成文件导入数据萊垍頭條
1、创建一个工作表，然后在工作簿中插入分析数据條萊垍頭
2、打开SPSS分析工具，点击文件--->导入数据--->Excel，查找excel文件條萊垍頭
3、选择已创建好数据的excel文件，然后点击打开萊垍頭條
4、将Excel数据全部导入到SPSS数据编辑器中，查看数据萊垍頭條
第二，多元线性回归分析萊垍頭條
1、接着依次操作，分析--->回归--->线性萊垍頭條
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頭條萊垍
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，然后勾选模型拟合萊垍頭條
4、点击图按钮，打开图窗口并设置Y和X对应的指标值萊垍頭條
5、单击选项按钮，步进法条件选择使用F的概率，设置进入和除去值條萊垍頭
6、在选项变量右侧规则，打开设置规则窗口，设置不等于600萊垍頭條
第三，生成分析图表结果萊垍頭條
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/除去的变量萊垍頭條
2、往下移动屏幕，可以查看到模型摘要和ANOVA表格数据條萊垍頭
3、最后生成系数和残差统计数据表格，比对不同指标頭條萊垍
4. 用excel多元回归分析表解读
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。
5. 用excel多元回归分析函数
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
6. 用excel多元回归分析案例
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。
7. 用excel多元回归分析结果怎么分析
1、首先打开Excel 2010。
2、新建一个Excel空白工作簿，分别在两列输入变量。
3、在“数据”选项卡中，选择“数据分析”，单击确定“回归分析”
4、选定“X”区域，单击鼠标选定目标区域。选定“Y”区域。同上。
8. 用excel多元回归分析步骤
Solver是Excel一个功能非常强大的插件(Add-Ins)，可用于工程上、经济学及其它一些学科中各种问题的优化求解，使用起来非常方便，Solver包括（但不限于）以下一些功能：
1、线性规划
2、非线性规划
3、线性回归，多元线性回归可以用Origin求解，也可以用Excel的linest函数或分析工具求解。
4、非线性回归
5、求函数在某区间内的极值
注意：Solver插件可以用于解决上面这些问题，并不是说上面这些问题Solver一定可以解决，而且有时候Solver给出的结果也不一定是最优的。
Solver安装方法：Solver是Excel自带的插件，不需要单独下载安装。但Excel默认是不启用Solver的，启用方法：在”工具”菜单中点击“插件”，在Solver Add-In前面的方框中打勾，然后点OK，Excel会自动加载Solver，一旦启用成功，以后Sovler就会在”工具”菜单中显示。
9. 用excel多元回归分析结果解读
RSquare是指模型拟合的精确度，越接近1，拟合程度越高，这里只有0.16，说明拟合程度很不好，这个模型选择的有问题 T统计值是用来判断参数的显著程度的，一般情况下T>2则说明这个参数显著，也就是说对模型的贡献量比较大，是不可以剔除的参数。
10. 用excel多元回归分析结果解读系数含义
多元线性回归分析中的各个回归系数代表影响大小，也就是各个变量对因变量值的变化的影响大小，系数越大相应的变量对因变量的影响越大。
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