文档介绍：回归分析
线性回归分析的基本原理
图表分析与回归函数分析
Excel回归分析工具
多元回归分析
非线性回归分析
本章学习目标
u 回归分析的基本思想
u 利用Excel图表进行线性回归分析
u利用Excel回归分析工作表函数进行线性回归
分析
u利用Excel回归分析工具进行一元及多元线性
回归分析
u 非线性回归分析的基本思路
线性回归分析的基本原理
回归分析的概念
回归分析的主要内容
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回归分析的概念
首先要区分两种主要类型的变量:一种变量相
当于通常函数关系中的自变量,对这样的变量
能够赋予一个需要的值(如室内的温度、施肥
量)或者能够取到一个可观测但不能人为控制
的值(如室外的温度),这样的变量称为自变
量;自变量的变化能引起另一些变量(如水稻
亩产量)的变化,这样的变量称为因变量。
由一个或一组非随机变量来估计或预测某一个
随机变量的观测值时,所建立的数学模型及所
进行的统计分析,称为回归分析。因此,回归
分析是研究随机变量与非随机变量之间的数量
关系的一种数学方法。如果所建立的模型是线
性的就称为线性回归分析。线性回归分析不仅
告诉我们怎样建立变量间的数学表达式,即经
验公式,而且还利用概率统计知识进行分析讨
论,判断出所建立的经验公式的有效性,从而
可以进行预测或估计。
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回归分析的主要内容
回归分析的内容包括如何确定因变量与自变量
之间的回归模型;如何根据样本观测数据,估
计并检验回归模型及未知参数;在众多的自变
量中,判断哪些变量对因变量的影响是显著的,
哪些变量的影响是不显著的;根据自变量的已
知值或给定值来估计和预测因变量的值。
Excel提供了许多回归分析的方法与工具,它
们可用于不同的分析目的。
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图表分析与回归函数分析
利用图表进行分析
Excel中的回归分析工作表函数
利用工作表函数进行回归分析
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利用图表进行分析
例8-1 某种合成纤维的强度与其拉伸倍数之间
存在一定关系,图8-1所示(“线性回归分析”
工作表)是实测12个纤维样品的强度y与相应
的拉伸倍数x的数据记录。试求出它们之间的
关系。
(1)打开“线性回归分析”工作表。
(2)在工具栏上选择“图表向导”按钮,单
击打开图表向导对话框,如图 8-2所示,在
“图表类型”列表框中选择“XY散点图”,
单击“下一步”按钮进入图表向导步骤2。
(3)在图表向导步骤2对话框的“数据区域”中输入
“B2:C13”,选择“系列产生在”为“列”,如图8-3
所示,单击“下一步”按钮进入步骤3。
(4)在图表向导步骤3的对话框中,打开“图例”页
面,取消“显示图例”,省略标题,如图8-4所示。
(5)单击“完成”按钮,得到XY散点图如图8-5所示。
(6)在散点图中,把鼠标放在任一数据点上,右击,
在快捷菜单中选择“添加趋势线”,打开趋势线对话
框。
(7)在“添加趋势线”对话框中打开“类型”页面,
选择“线性”选项,在“选项”页面中选择“显示公
式”和“显示R平方”选项,单击“确定”按钮,得
到趋势回归图,如图8-6所示。
图8-1 “”工作表