excel數(shù)據(jù)擬合及圖形處理方案分析(編輯修改稿)
2025-02-26 13:27 本頁面
【文章內容簡介】 的數(shù)目?；貧w方差 MS回歸 = SS回歸 / df回歸殘差方差 MS殘差 = SS殘差 / df殘差 線性回歸統(tǒng)計2. 回歸統(tǒng)計的作用回歸統(tǒng)計可決定回歸系數(shù)的值及其有效性，例如用最小二乘法擬合的曲線是否有效，回歸參數(shù)的精度及置信區(qū)間，回歸方程擬合好壞等。殘差平方和在一定程度上反映了擬合好壞。然而在檢驗回歸線有無意義、因變量 y與自變量 x間是否真符合回歸方程所示的函數(shù)關系、需要定量反映擬合好壞時，還要經常用到相關系數(shù) R和 F統(tǒng)計。 線性回歸統(tǒng)計3 相關系數(shù) R和 F統(tǒng)計從相關系數(shù) R檢驗表中查到在某一自由度 df和指定置信水平 α 下的相關系數(shù)臨界值 Rdf,α，若計算得到的相關系數(shù) R大于 Rdf,α， 則 x和 y顯著相關 。一般 R應在。F統(tǒng)計也有類似的 F檢驗表，根據(jù)給定的置信度可以查得臨界值 Fα (df回歸 ， df殘差 ），若計算的 F值大于 F檢驗表臨界值，則 x和 y顯著相關。 線性回歸統(tǒng)計4 t檢驗t檢驗常用于 比較兩條 回歸曲線。同樣，有現(xiàn)成的t 檢驗表，表中列出在某一自由度 df和指定置信水平α 下的 tdf,α。以適當?shù)姆椒ㄓ嬎?t值，與查得的臨界值進行比較，若計算值大于等于臨界值，則比較的兩個量有顯著差別，否則無顯著差別。注：上述檢驗必須在指定的置信度范圍內進行，最常用的置信度為 95％。若置信度太高（如 99％），一些有用的數(shù)據(jù)可能被排除在外；若太低，則一些無意義的數(shù)據(jù)將被作為有效數(shù)據(jù)加以考慮。 多元線性回歸LINEST和 “ 數(shù)據(jù)分析 ” 的 “ 回歸 ” 可以對多個自變量 xi的函數(shù) y=a1x1+a2x2+…a mxm+b進行線性擬合，也可以對x的多項式進行擬合。 多元線性回歸示例：烴類溶質在離子液體中無限稀釋活度系數(shù)的定量結構相關（ QSPR）模型。兩種方法： LINEST()函數(shù)和 “數(shù)據(jù)分析 ”工具 多元線性回歸室溫離子液體簡介 多元線性回歸Linest法：先選中五行連續(xù)單元格（列數(shù)由系數(shù)的個數(shù)確定），輸入＝ linest(Y數(shù)列，多個 X數(shù)列 ,1,1)，按 Ctrl+Shift+Enter鍵即可。 多元線性回歸計算 Y值時注意代入?yún)?shù)次序與回歸參數(shù)是相反的??！ 多元線性回歸數(shù)據(jù)分析工具：工具 數(shù)據(jù)分析 回歸 多元線性回歸 多元線性回歸系數(shù)的相關性對烴類溶質在離子液體中無限稀釋活度系數(shù)的定量結構相關（ QSPR）模型，可由其 t統(tǒng)計看出： 多元線性回歸系數(shù)的相關性多元回歸系數(shù)的 tStat均大于 1，說明這些系數(shù)預測無限稀釋活度系數(shù) γ的有效性。其中水合能的 tStat最大，說明它在預測 γ上更有效。多元線性擬合的兩個或多個自變量間可能相關，即一個自變量是另外一個自變量的線性函數(shù)。如果兩個自變量完全相關，則可能在單元格中出現(xiàn) NUM!符號。 “數(shù)據(jù)分析 ”中有 “相關系數(shù) ”程序，用它可以檢查自變量的相關性。 多元線性回歸系數(shù)的相關性 多元線性回歸系數(shù)的相關性由下圖可見，這是一個
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