回歸分析預測法概述(編輯修改稿)
2025-03-08 00:28 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 為 TRUE，則 linest函數(shù)返回附加回歸統(tǒng)計值，這時返回的數(shù)組為： 其中 （ 1）在 B2:B11輸入自變量（銷售額）數(shù)據(jù)， C2:C11輸入因變量（利潤）數(shù)據(jù)。 （ 2）在 B14:C18輸入數(shù)組公式{=linest(c2:c11,b2:b11,TRUE)}。輸入方法為：選擇區(qū)域B14:C18，按 F2，輸入“ =linest(c2:c11,b2:b11,TRUE)”（輸入時不輸雙引號），然后按 ctrl+shift+Enter組合鍵。B14:C18用于存儲數(shù)組公式計算得到的結果，對應單元格計算結果的含義詳見表 56。 （ 3）單元格 b20輸入置信水平值 α 。 （ 4）單元格 b22輸入公式“ =a14/a15”計算 t值，單元格 c22輸入公式“ =TINV(b20,b17)”返回置信水平值 α ，自由度為 n2的標準 t值； （ 5）單元格 b23輸入公式“ =a17”等于 a17單元格的 F值，單元格 c23輸入公式“ =FINV(b20,1,b17)”返回置信水平值 α ，自由度為 (1,n2)的標準 t值； （ 6）在單元格 b26預測時自變量值，在單元格 b26輸入預測公式 “=a4+b14*b26”。 多元線性回歸預測法 ? 多元線性回歸預測法原理 ? Excel在多元線性回歸預測法的應用 多元線性回歸預測法原理 ? 1．概述 在進行預測時，若預測目標的因素不止一個時，則要使用多元線性回歸預測法進行預測。利用多元線性回歸預測法進行預測的基本過程如圖 52所示。 ? 2．預測模型求解 【 實例 52】 已知 B產(chǎn)品的需求量與個人收入及價格的關系，詳見表 57。試建立模型來預測收入為 1500元和價格為 8元時產(chǎn)品 B的需求量。 ? 3．模型檢驗 （１）經(jīng)濟意義檢驗 模型中的參數(shù)符號有其特定的經(jīng)濟含義，通過實際經(jīng)濟現(xiàn)象就可以看出模型是否與實際相符。 （ 2 ） R檢驗 （ 3） F檢驗 所謂 F檢驗就是通過構造 F統(tǒng)計量 其次，根據(jù)給定的檢驗水平 ?，查 F分布表，求臨界值 ? ?1, 2Fn? ?首先，計算 F值 （ 4） t 檢驗 以上 R檢驗和 t檢驗都是將所有自變量作為一個整體來檢驗它們與 y的相關程度和解釋能力，并沒有說明每個自變量對 y的影響。 t檢驗可以判別每個自變量對 y的影響。 回歸模型是一種統(tǒng)計模型，是從觀測數(shù)據(jù)中得到的。 t 檢
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