excel回归分析p值(excel回归分析p值怎么看)

1. excel回归分析p值怎么看

P值是 拒绝原假设的值回归系数b的检验 是 t检验 当P<α值 即回归系数显著 拒绝原假设回归模型检验 是检验模型是否合适 通过F检验 当F检验P<α 则模型显著 即反映的总体回归通过这两种检验 而且符合经济自然规律后的模型可预测

2. excel怎么算统计学p值

2、随便选择一个空白表格，并点击函数fx。

3、在选择类别为统计以后，确定函数为TTEST。

4、分别点击第一组和第二组数值并选中第一组和第二组方框数据，注意尾数和类型都输入2。

5、通过确定第四步的操作，就可以用卡方值计算p值了。

3. excel回归分析的p值

1.首先，打开excel软件，并输入一些数据，假设这两列数据是线性相关的，需要求数据的线性回归方程。

2.用鼠标选中两列数据，点击“插入”,“散点图”，会出现散点图扩展项，任意选一个散点图样式即可。

3.出现了一个散点图的图形，用鼠标点击选中数据（代表数据的任意一点即可），右键点击，选择“

4、出现“设置趋势线格式”选项框，在趋势线选项中，点击选择“线性”，并勾选下面的“显示公式”和“显示R平方值”，点击关闭。

5、此时，线性回归方程就出现了，其中的R是线性相关系数，R平方值越接近1，则线性相关越明显。添加趋势线”。

4. 如何看excel回归分析结果

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。

5. excel 回归 p值

=IF(条件,符合条件结果,不符合条件结果)

如，如果A1大于5，显示“对”，否则显示“错”，公式：=IF(A1>5,"对","错")

原理：

如果一个事件a的发生与不发生对于另一个事件b的发生的概率（如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数）有影响，并且这两个事件在时间上又先后顺序（a前b后），那么我们便可以说a是b的原因。

f统计值probability

adosenotgrangercausebxy

bdosenotgrangercauseazw

granger因果关系检验又可以称为granger非因果关系检验。

在上表中，x与y是对应的，z与w是相互对应的。y与w是eviews软件根据x与z值计算出来的概率值，这样可以省去了查表的麻烦。即根据x或是y值来判断a是不是b的granger因都是可以的。

那么，在5%的显著性水平下，我们只要看看y和w的值与5%的关系就可以了。如果y5%，即f检验通过了，就接受“adoesnotgrangercauseb”，也就是说，a不是b的格兰杰因。同样的方法可以分析w与5%的关系。

如果y和w都小于5%，那么a与b就互为因果关系。

实现的具体方法：

在excel中通过选择菜单：工具--加载宏--分析工具库，就加载了数据分析的功能。

通过选择菜单：工具--数据分析--回归，对两列数据分别做为x和y做两次回归，就可得到f值，及相应的p值。

6. excel数据分析回归结果怎么看

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。

7. 回归分析表中p值怎么看

stata回归分析结果可以这样看：

1、看到Sig.P数值，如果数值小于0.05则说明有显著影响。

2、找到R Square数值，该自变量能够解释异变数的变异值，如显示0.763则表示两者76.3%的概率相关联。

3、找到线性值DW，查DW分布表，找到DW属于1.240~1.556之间。例如DW=1.589大于1.556，则说明不存在相关性。

回归分析使用条件：

1、线性趋势：因变量与自变量存在线性关系，一般通过散点图卡宴看出呈现一条直线。

2、满足独立性条件：因变量和因变量之间需要相互独立。

3、满足正态性：对自变量的任一个线性组合，因变量均服从正态分布。

4、满足方差齐性：方差不齐可进行加权的最小二乘法。

8. 回归分析的p值怎么看

P值是拒绝原假设的值。

回归系数P的检验是t检验，当P<α值，即回归系数显著，拒绝原假设。

回归模型检验是检验模型是否合适，通过F检验，当F检验P<α，则模型显著，即反映的总体回归。

通过这两种检验，而且符合经济自然规律后的模型可预测。

如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。

9. excel线性回归p值

我们可以用：一元线线回归方程EXCEL 计算线性回归。非常简单：举一例：打开EXCEL界面将1， 2， 3， 4， 5 输入到：A列将5.1，9.9，14.7， 20.8， 25.2 输入到：B列点击绘图图标，选XY绘图项；点击曲线，选择填加趋势项等选用线性回归，则得到回归方程，及其公式和相关系数。

10. excel回归分析结果解读中P值

假设做回归y对xquiet reg y x mat cof = e(b) // 保存系数 mat s = e(V) local t = cof[1,1] / sqrt(s[1,1]

) // 计算t值 local n = e(df_m) local p = ttail(`n',`t'

) // 计算p值 di `t' " " `p'