excel计算回归系数(excel计算回归系数b)

1. excel计算回归系数b

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。

2. excel回归分析相关系数

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。

3. excel求回归系数

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）。萊垍頭條

点击“文件”，如下图：萊垍頭條

在弹出的菜单中选择“选项”，如下图所示：萊垍頭條

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：萊垍頭條

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：萊垍頭條

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：萊垍頭條

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：萊垍頭條

假设回归估算表达式为：頭條萊垍

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：條萊垍頭

点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库，如下图所示：萊垍頭條

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：萊垍頭條

弹出“回归”对话框并作如下图的选择：萊垍頭條

上述选择的具体方法是：條萊垍頭

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；萊垍頭條

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；萊垍頭條

置信度可选默认的95%。萊垍頭條

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：萊垍頭條

第一张表是“回归统计表”(K12：L17): 頭條萊垍

其中：萊垍頭條

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）萊垍頭條

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%萊垍頭條

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）萊垍頭條

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，说明拟合程度越好頭條萊垍

观察值：用于估计回归方程的数据的观察值个数。垍頭條萊

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。萊垍頭條

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）萊垍頭條

第三张表是“回归参数表”：萊垍頭條

K26：K35为常数项和b1～b9的排序默认标示.頭條萊垍

L26：L35为常数项和b1～b9的值，据此可得出估算的回归方程为：萊垍頭條

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。萊垍頭條

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。頭條萊垍

4. excel计算线性回归系数的数学公式

测力环需要定期进行标定，按我的经验，新测力环最好预压至少一次，否则数据会有偏差，标定后根据标定数据进行线性回归，单位是N/mm，用力值除贯入杆面积，就是测力环校正系数，单位是kPa/mm；百分表跟校正系数无关，仅起到测量力值的作用。

测力环应该经过校准，得到一组测力环的百分表读数和力值的关系

1、可通过画图，以百分表读数为横坐标，力值为纵坐标，根据试验时百分表的读数，即可读出对应的力值

2、可将这组数据输入到excel中，然后建立散点图形，最后添加直线形式的趋势线，即可得到图形，又可得到二元一次线性回归计算公式，准确快捷。

3、可用计算器，用二元一次线性回归功能，建立百分表读书与力值的二元一次线性回归方程

5. excel求回归系数的函数

用Excel进行回归分析时r方大于0.8说明回归系数的显著性达标了。

6. excel如何计算回归系数

设回归方程为 销售额【y】=a*技改投入【x】^b

则 logy=log a+ b log x

把各样本值取对数后求《线性回归》的系数b和常数a’，则实际指数等于b，实际系数a等于m（取对数时的底）的a‘次幂

如 X=lgx 0.1761 ;0.2553;0.3802;0.4771;0.5441;0.5911;0.6435;0.6812;0.6990

Y=lgy 0.6812; 0.7324;0.8129;0.8692;0.9494;0.9731;1.0334;1.1004;1.1761

用excel《线性回归》，得 y'^=0.8619x'^+0.4994

a'=0.4994 => a^=10^0.4994=3.1579

即 正式的《指数回归方程》是 y^=3.1579(x^)^(0.8619)

【当然，也可以直接在 excel 下进行《指数回归》，得到相应方程】

7. excel计算回归系数的公式?

回归系数的计算公式：

x平（就是x上一杠）=（1+2+3）/3。

回归系数（regressioncoefficient）在回归方程中表示自变量x对因变量y影响大小的参数。回归系数越大表示x对y影响越大，正回归系数表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。

一 线性回归方程公式

二 规律总结

8. excel回归系数怎么看

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