excel变量分析(excel多变量分析)

1. excel多变量分析

这个需要通过引用存放汇率，成本，等数据的单元格来完成。

举个例子：假设你把数据汇率a、成本b、预期利润c分别输入在A1、A2、A3这三个单元格里，又假设你的公式是S=a+b^2+sin(c)的话，选择一个将要存放结果S的单元格，比如选B1，选择B1单元格后，依次输入=A1+A2^2+sin(A3)输完之后按回车键，这样就可以了，当你改变汇率、成本、等数据时，结果S都相应的变化并显示在单元格B1上面。

2. 多变量因素分析

单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。

单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。

多因素方差分析就是研究多个变量对于应变量的影响。结果也是一个一个分开的，比如研究施肥多少，和光照强度两个自变量对于庄稼生长的影响，结果算得是施肥多少对于庄稼生长是否存在影响，和光照强度对庄稼生长是否存在影响。

3. 多变量统计分析有哪些

多因子分析简称分析方法

包含了许多的方法，最基本的为单变量，再延伸出来的多变量分析。

统计资料中有多个变量（或称因素、指标）同时存在时的统计分析，是统计学的重要分支，是单变量统计的发展。

4. 多变量对多变量分析

1、概念不同：

（1）多重线性回归模型可视为简单直线模型的直接推广，具有两个及两个以上自变量的线性模型即为多重线性回归模型。

（2）logistic属于概率型非线性回归，是研究二分类(可扩展到多分类)观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。

2、变量的特点

多元回归分析的应变量：1个；数值变量（正态分布)；自变量：2个及2个以上；最好是数值变量，也可以是无序分类变量、有序变量。

logistic回归的分析应变量：1个；二分 类变量（二项分布）、无序 /有序多分类变量；自变量：2个及2个以上；数值变量、二分类变量、无序/有序多分类变量。

总体回归模型LogitP=(样本)偏回归系数含义表示在控制其它因素或说扣除其它因素的作用后(其它所有自变量固定不变的情况下)，某一个自变量变化一个单位时引起因变量Y变化的平均大小。

表示在控制其它因素或说扣除其它因素的作用后(其它所有自变量固定不变的情况下)，某一因素改变一个单位时，效应指标发生与不发生事件的概率之比的对数变化值(logitP的平均变化量)，即lnOR。

3、适用条件LINE：

1、L：线性——自变量X与应变量Y之间存在线性关系；

2、I：独立性——Y值相互独立，在模型中则要求残差相互独立，不存在自相关；

3、N：正态性——随机误差（即残差）e服从均值为零，方差为 2的正态分布；

4、E：等方差——对于所有的自变量X，残差e的方差齐。

观察对象（case）之间相互独立；若有数值变量，应接近正态分布（不能严重偏离正态分布）；二分类变量服从二项分布；要有足够的样本量；LogitP与自变量呈线性关系。

5. 多变量数据分析的统计分析方法

1.在spss中打开数据，在菜单栏上执行：analyse--general linear model--multivariate，打开多元方差分析对话框

2.将所有的因变量都放到第一个列表里，将自变量放到固定因素列表里

3.点击options按钮，打开子对话框

4.将自变量矫正方式放到右侧的display means，勾选如图所示的三个选项，用来展示描述统计、方差齐性、效应大小，点击继续，返回到主对话框

5.点击post hoc，设置事后检验

6.将自变量矫正方式放到事后检验的列表里，然后在方差齐性的方法中选择lsd，在差不齐性的方法中选dunnet c，点击continue按钮

7.点击ok按钮，开始数据处理

8.我们先来分析多变量检验，如图所示的红色方框中显示的是检验的不同方法，有时候不同的方法会显示出不同的结果，你要分别解释，下面的结果是一致的

9.我们以wilks lambda方法为例，看sig值为000说明差异显著，篇eta方位0.375说明可以解释变异的37.5%

10.接着看主体间效应的检验，在矫正方式这一栏，也就是自变量的这一栏，乍一看三个水平的自变量都达到了显著水平，但是，其实不然，因为对自变量的多次比较会造成一类错误的概率增加，所以我们要用显著性水平除以自变量的水平数，也就是0.05/3=0.17，这样来看重复减少这个水平是达不到显著水平的。

6. 多变量求解excel

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。

7. 多变量数据

方差分析 T检验都可以 分析---一般线性模型---- 比较一组内的就用单变量 比较两组间就用多变量 因变量放20-50的那个变量 固定因子放6个时间点的分组变量

8. 什么是多变量分析

可以做因子分析。首先，先将A1到An用提取主成分分析的方法，形成一个因子，同理，对B项做同样处理。

其次，再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析（当然，如果存在多个自变量因子和多个因变量因子，可以用多变量方差分析）。

最后，如果想考察两者的线性的数量关系，可以再做回归分析。 因子分析的步骤：菜单栏"分析"——“降维”——“因子分析”，在变量框里分别选入变量，记住将因子得分保存为新的变量。

方差分析的步骤：分析——一般线性模型——单变量,将因变量选入“因变量"框内，将自变量选入”固定因子“框内，点确定。

回归分析：分析——回归。选择线性或曲线模型。

9. 多变量数据分析

你这个是需要采用面板数据的分析的，因为考虑到有时间序列的因素在里面需要用eviews或者stata来进行