文档介绍：相关与回归分析实验报告
一、 实验目的：
学会根据一组数据，来分析其相关性，根据其相关性的分析，再进行回归分 析。学会运用EXCEL中的数据分析软件，并对数据进行回归分析。得出一元线性 回归方程，并对其检验评价。
二、 实验环境
实验地点：实训楼计算机实验中心五楼实验室3
试验时间：第十二周周二
实验软件：Microsoft Excel 2003
三、 实验原理：
变量之间的相关关系需要用相关分析法来进行识别和判断。相关分析，就是 借助于图形或若干分析指标对变量之间的依存关系的密切程度进行测定的过程。 相关关系通常通过散点图、相关系数进行识别。
一元线性回归（linear regression）是描述两个变量之间相互联系的最简 单的回归模型（regression model）.通过一元线性回归模型的建立过程，我们可 以了解回归分析方法的基本统计思想以及它在经济问题研究中的应用原理。
四、 实验内容
1相关分析：
（选择的变量是什么？然后开始进行相关分析）
以绝对数（元）为自变量x,指数（1978=100）为因变量y。
绝对数（元）
指数(1978=100)
127
160. 4
212. 4
2026. 6
232. 9
2577. 4
3496. 2
276. 8
4283
4838. 9
301. 6
311. 9
329. 9
6280
383. 7
6859. 6
416. 3
7702. 8
8472. 2
514. 6
10493
607. 4
13785. 8
752. 5
15780. 76
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（1）散点图
屋表向导一 4步蓦之1-图表类型
标准类型
自定义类型
囹表类型（£）：
图图图 形形线图 柱条折tff
面
图图图 环达面 剧雷曲
子图表类型也）：
的薮值
，
城镇居民家庭人均可支配收入示意图
(2)相关系数的计算
在标题栏里找到：工具一数据分析一相关系数一导入数据一输出结果 由图表可知相关系数r=0. 9893,由散点图的分布以及相关系数的结果可推测，x 与y相关系数很高，且成一元线性回归，故继续对以上两个变量进行回归分析
所以相关系数R=,为高度正线性相关。
2回归分析：
现对变量进行回归分析，工具一数据分析一回归，即可得到下图
点击确定，即可得到以下结果。
回归统计
Multiple R
R Square
0. 9893
Adjusted R Square
0. 9888
标准误差
461. 3088
观温膺
22