回归分析操作方法

回归分析的Excel操作方法1、加载宏——分析工具库——（在“工具”菜单中出现“数据分析”命令）2、07以前版本的word:点击“工具”菜单中的“数据分析”命令07版以后的word，点击“数据”，点击“数据分析”命令。3、点击“回归”4、在上图“Y值输入区域”中选中“因变量”，“X值输入区域”中所有的自变量，并选中“残差”、“残差图”等项例题中因变量为：销售额自变量为：广告支出、扩张支出、竞争对手的销售额5、输出结果示例区域销售额广告支出扩张支出竞争对手的销售额塞尔扣克101.81.30.220.4Suaquehanna44.40.70.230.5基特里108.31.40.324.6阿克顿85.10.50.419.6苏各湖群77.10.50.625.5伯克希尔158.71.90.421.7森特勒尔180.41.216.8普罗维登斯64.20.40.412.6纳舒厄74.60.60.531.3邓斯特143.41.30.618.6恩迪克特120.61.60.819.9五镇69.710.325.6Waldeboro67.80.80.227.4杰克逊106.70.60.524.3斯托119.61.10.313.7结果分析：回归分析：Multiple：代表相关系数RSquare:即R方，取值范围0~1.一般情况下，越大越好。表示能被自变量解释的变化部分占总变化的比值。AdjustedR:调整的R方，与R方有相同的含义。一般情况下越大越好。标准误差：总体的标准误差，计算方法为：√残差平方和/自由度观测值：样本数量方差分析：df:自由度。回归分析的自由度为：m(变量数)。残差的自由度为：n-m-1,n为样本数量。总计的自由度为：n-1.SS:误差平方和。回归分析的SS为：回归平方和（能被自变量解释的变化）。残差的SS为：残差平方和（不能被自变量解释的变化）。总计的SS为（总变化）：回归平方和+残差平方和MS:均方误差=SS/df.F值：自变量的联合检验，检验所有自变量与因变量相关关系，一般情况下，F值越大，相关性越大。SignificantF:检验F的值是否显著，一般设置的临界值为0.05，即，SignificantF的值小于0.05，则F值具有显著性，即自变量与因变量确实存在相关关系。Intercept:常数项系数。Tstat:t检验，用于检验单个自变量与因变量的相关关系。意义与F值类似。P-value:检验t检验的值是否显著，若P值小于0.05，则t检验显著，则单个自变量与因变量存在相关关系。