【正文】 數(shù)據(jù)區(qū)域中輸入 B2:C11， 選擇 “ 系列產(chǎn)生在 ——列 ” ， 如下圖所示 ， 單擊 “ 下一步 ” 按鈕 。 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 ④ 打開 “ 圖例 ” 頁面 ， 取消圖例 ， 省略標(biāo)題 ， 如下圖所示 。 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 ⑤ 單擊 “ 完成 ” 按鈕 ， 便得到 XY散點(diǎn)圖如下圖所示 。 0501001502002500 5 10 15 20 25 30上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 ⑥ 如圖 1所示 ， 用鼠標(biāo)激活散點(diǎn)圖 ， 把鼠標(biāo)放在任一數(shù)據(jù)點(diǎn)上 ， 單擊鼠標(biāo)右鍵 ， 打開菜單 ， 在菜單欄里選擇 “ 填加趨勢線 ” 選項(xiàng) ， 打開趨勢線對(duì)話框如圖 2所示 。 圖 1 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 圖 2 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 ⑦ 打開 “ 類型 ” 頁面 ， 選擇 “ 線性 ” 選項(xiàng) ， Excel將顯示一條擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)的直線 。 ⑧ 打開 “ 選項(xiàng) ” 頁面如圖 3所示 ， 在對(duì)話框下部選擇 “ 顯示公式 ” 和“ 顯示 R平方根 ” 選項(xiàng) ， 單擊 “ 確定 ” 按鈕 ， 便得到趨勢回歸圖如圖 4所示 。 圖 3 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 y = 5x + 60R2 = 0501001502002500 5 10 15 20 25 30圖 4 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 回歸分析工具的應(yīng)用 例 某房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人從政府部門列舉的地區(qū)中隨機(jī)抽取了 15戶居民作為樣本， 記錄了他們的家庭住房面積及其相應(yīng)的價(jià)格，他想確認(rèn)一下住房面積（平方米）與價(jià)格（千元）的關(guān)系，并想據(jù)此擬合住房價(jià)格的回歸方程。 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 操作過程： ① 打開 “ 簡單線性回歸 .xls”工作簿 ， 選擇 “ 住房 ” 工作表如下圖所示 。 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 ② 在 “ 工具 ” 菜單中選擇 “ 數(shù)據(jù)分析 ” 選項(xiàng) ， 打開“ 數(shù)據(jù)分析 ” 對(duì)話框如下圖所示 。 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 ③ 在 “ 分析工具 ” 列表中選擇 “ 回歸 ” 選項(xiàng) ， 單擊“ 確定 ” 按鈕 ， 打開 “ 回歸 ” 對(duì)話框如下圖所示 。 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 ④ 在 Y值輸入?yún)^(qū)域中輸入 C1:C16。 ⑤ 在 X值輸入?yún)^(qū)域中輸入 B1:B16。 ⑥ 選擇 “ 標(biāo)志 ” ， 置信度選擇 95%。 ⑦在“輸出選項(xiàng)”中選擇“輸出區(qū)域”，在其右邊的位置輸入“ D1”，單擊 “確定”按鈕。輸出結(jié)果如下圖所示。 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 Excel的回歸分析工具計(jì)算簡便 ,但內(nèi)容豐富 ， 計(jì)算結(jié)果共分為三個(gè)模塊： ? 回歸統(tǒng)計(jì)表 ? 方差分析表 ? 回歸參數(shù) 回歸分析工具的 輸出解釋 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 回歸統(tǒng)計(jì)表包括以下幾部分內(nèi)容： ? Multiple R（ 復(fù)相關(guān)系數(shù) R） ： R2的平方根 ， 又稱為相關(guān)系數(shù) ， 它用來衡量變量 x和 y之間相關(guān)程度的大小 。 若 R為 ， 表示二者之間的關(guān)系是高度正相關(guān) 。 ? R Square(判決系數(shù) R2 )：用來說明用自變量解釋因變量變差的程度 ， 以測量同因變量 y的擬合效果 。 若系數(shù)為 ， 表明用自變量可解釋因變量變差的 %。 1. 回歸統(tǒng)計(jì)表 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 ? Adjusted R Square (調(diào)整判決系數(shù) R2)：僅用于多元回歸才有意義 ， 它用于衡量加入獨(dú)立變量后模型的擬合程度 。 當(dāng)有新的獨(dú)立變量加入后 ， 即使這一變量同因變量之間不相關(guān) ， 未經(jīng)修正的 R2也要增大 ， 修正的 R2僅用于比較含有同一個(gè)因變量的各種模型 。 ? 標(biāo)準(zhǔn)誤差：又稱為標(biāo)準(zhǔn)回歸誤差或叫估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差 ， 它用來衡量擬合程度的大小 ， 也用于計(jì)算與回歸有關(guān)的其他統(tǒng)計(jì)量 ， 此值越小 ， 說明擬合程度越好 。 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 ? 觀測值：是指用于估計(jì)回歸方程的數(shù)據(jù)的觀測值個(gè)數(shù) 。 2. 方差分析表 ? 方差分析表的主要作用是通過 F檢驗(yàn)來判斷回歸模型的回歸效果。 3. 回歸參數(shù)表 ? 如下頁圖所示，回歸參數(shù)表是表中最后一個(gè)部分： 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 圖中 ， 回歸參數(shù)如下： ? Intercept：截距 β0 ? 第二 、 三行： β0(截距 ) 和 β1(斜率 )的各項(xiàng)指標(biāo) 。 ? 第二列：回歸系數(shù) β0(截距 )和 β1(斜率 )的值 。 ? 第三列：回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差 ? 第四列：根據(jù)原假設(shè) Ho： β0=β1=0計(jì)算的樣本 統(tǒng)計(jì)量 t的值 。 ? 第五列：各個(gè)回歸系數(shù)的 p值 (雙側(cè) ) ? 第六列： β0和 β195%的置信區(qū)間的上下限。 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 案例研究： 銷售額與廣告媒體的關(guān)系 例 某 VCD連鎖店非常想知道在電視臺(tái)做廣告與在廣播 電臺(tái)做廣告哪種媒體更有效 。 它收集了連鎖店各個(gè) 商店的每月銷售額 （ 萬元 ） 和每月用在以上兩種媒 介的廣告支出 。 試問： ? 在顯著性水平為 ， 銷售額是否同兩種媒介的廣告有關(guān) ？ ? 每種媒介上的廣告支出額對(duì)銷售額的影響如何 ？ ? 哪種廣告形式帶來的成本效益更高 ? 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 操作過程： ① 打開 “ 多元回歸分析 .xls”工作簿 ， 選擇 “ VCD”工作表 ， 如下圖所示 。 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 ② 在 “ 工具 ” 菜單中選擇 “ 數(shù)據(jù)分析 ” 選項(xiàng) ， 打開 “ 數(shù)據(jù)分析 ” 對(duì)話框 ， 在 “ 分析工具 ” 列表中選擇 “ 回歸 ” 選項(xiàng) ， 單擊 “ 確定 ” 按鈕 ， 進(jìn)入 “ 回歸 ” 對(duì)話框 。 ③ 在 “ Y值輸入?yún)^(qū)域 ” 中輸入 A1:A21單元格 ， 它代表銷售額的數(shù)據(jù)范圍 。 ④ 在 “ X值輸入?yún)^(qū)域 ” 中輸入 B1:C21單元格 ， 這里包括 “ 廣播 ” 與 “ 電視 ” 兩個(gè)自變量 ， 回歸工具要求自變量之間必須是相鄰的 ， 不能隔開 。 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁 STAT 第八章 回歸分析與相關(guān)分析 ⑤ 選中標(biāo)志 。 選擇 95%的置信度 ⑥ 在 “ 輸出區(qū)域 ” 中輸入 D1單元格 ， 表示輸出結(jié)果的起點(diǎn) 。單擊 “ 確定 ” 按鈕 。 得多元回歸計(jì)算結(jié)果如下圖所示 。 上一頁 下一頁 返回本節(jié)首頁