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1、適用標(biāo)準(zhǔn)文檔內(nèi)容利用Excel進(jìn)行一元線性回歸分析利用Excel進(jìn)行多元線性回歸分析利用Excel進(jìn)行一元線性回歸分析第一步,錄入數(shù)據(jù)以連續(xù)10年最大積雪深度和澆灌面積關(guān)系數(shù)據(jù)為例予以說明。錄入結(jié)果見以下圖(圖1)。圖1第二步,作散點(diǎn)圖如圖2所示,選中數(shù)據(jù)(包括自變量和因變量),點(diǎn)擊“圖表導(dǎo)游”圖標(biāo);或許在“插入”菜單中翻開“圖表(H)”。圖表導(dǎo)游的圖標(biāo)為。選中數(shù)據(jù)后,數(shù)據(jù)變成藍(lán)色(圖2)。文檔適用標(biāo)準(zhǔn)圖2點(diǎn)擊“圖表導(dǎo)游”此后,彈出以下對(duì)話框(圖3):圖3在左邊一欄中選中“XY散點(diǎn)圖”,點(diǎn)擊“完成”按鈕,馬上出現(xiàn)散點(diǎn)圖的原始形式(圖4):文檔適用標(biāo)準(zhǔn)澆灌面積y(千畝)60504030澆灌面積y
2、(千畝)201000102030圖4第三步,回歸觀察散點(diǎn)圖,判斷點(diǎn)列分布能否擁有線性趨勢(shì)。只有當(dāng)數(shù)據(jù)擁有線性分布特色時(shí),才能采用線性回歸分析方法。從圖中可以看出,本例數(shù)據(jù)擁有線性分布趨勢(shì),可以進(jìn)行線性回歸?;貧w的步驟以下:1.第一,翻開“工具”下拉菜單,可見數(shù)據(jù)分析選項(xiàng)(見圖5):圖5用鼠標(biāo)雙擊“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng),彈出“數(shù)據(jù)分析”對(duì)話框(圖6):文檔適用標(biāo)準(zhǔn)圖62.此后,選擇“回歸”,確定,彈出以下選項(xiàng)表(圖7):圖7進(jìn)行以下選擇:X、Y值的輸入地區(qū)(B1:B11,C1:C11),標(biāo)志,置信度(95%),新工作表組,殘差,線性擬合圖(圖8-1)?;蛟S:X、Y值的輸入地區(qū)(B2:B11,C2:C1
3、1),置信度(95%),新工作表組,殘差,線性擬合圖(圖8-2)。注意:選中數(shù)據(jù)“標(biāo)志”和不選“標(biāo)志”,X、Y值的輸入地區(qū)是不一樣樣的:前者包括數(shù)據(jù)標(biāo)志:最大積雪深度x(米)澆灌面積y(千畝)后者不包括。這一點(diǎn)務(wù)請(qǐng)注意(圖8)。文檔適用標(biāo)準(zhǔn)圖8-1包括數(shù)據(jù)“標(biāo)志”圖8-2不包括數(shù)據(jù)“標(biāo)志”3.再后,確定,獲取回歸納果(圖9)。文檔適用標(biāo)準(zhǔn)圖9線性回歸納果最后,讀取回歸納果以下:截距:a2.356;斜率:b1.813;有關(guān)系數(shù):R0.989;測(cè)定系數(shù):R20.979;F值:F371.945;t值:t19.286;標(biāo)準(zhǔn)離差(標(biāo)準(zhǔn)誤差):s1.419;回歸平方和:SSr748.854;節(jié)余平方和:S
4、Se16.107;y的誤差平方和即總平方和:SSt764.961。成立回歸模型,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)?zāi)P蜑椋?2.3561.813xy至于檢驗(yàn),R、R2、F值、t值等均可以直接從回歸納果中讀出。實(shí)質(zhì)上,R0.9894160.632R0.05,8,檢驗(yàn)經(jīng)過。有了R值,F(xiàn)值和t值均可計(jì)算出來。值的計(jì)算公式和結(jié)果為:FR20.9894162371.9455.32F0.05,81(1R2)1(10.9894162)nk11011明顯與表中的結(jié)果相同。值的計(jì)算公式和結(jié)果為:文檔適用標(biāo)準(zhǔn)tR0.979416R219.2862.306t0.05,8110.979416nk11011回歸納果中給出了殘差(圖10)
5、,據(jù)此可以計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)離差。第一求殘差的平方2n10(yiy?i)2,此后求殘差平方和S2iii1離差為1n2?s(yiyi)nk1i11.7240.17416.107,于是標(biāo)準(zhǔn)1S16.1071.419v8于是s1.419y0.03881015%0.10.1536.53圖10y的展望值及其相應(yīng)的殘差等從而,可以計(jì)算DW值(拜會(huì)圖11),計(jì)算公式及結(jié)果為ni1)2DWi2(i(1.9111.313)2(0.4170.833)2n2(1.313)2(1.911)20.41720.751i1i取0.05,k1,n10(明顯v10118),查表得dl0.94,du1.29。明顯,DW=0.751dl0.
6、94,可見有序列正有關(guān),展望的結(jié)果令人思疑。文檔適用標(biāo)準(zhǔn)圖11利用殘差計(jì)算DW值利用Excel迅速估計(jì)模型的方法:2.用鼠標(biāo)指向圖4中的數(shù)據(jù)點(diǎn)列,單擊右鍵,出現(xiàn)以下選擇菜單(圖12):圖12點(diǎn)擊“增加趨勢(shì)線?”,彈出以下選擇框(圖13):文檔適用標(biāo)準(zhǔn)圖133.在“分析種類”中選擇“線性(L)”,此后翻開選項(xiàng)單(圖14):圖14在選擇框中選中“顯示公式(E)”和“顯示R平方值?”(如圖14),確定,馬上獲取回歸納果以下(圖15):文檔適用標(biāo)準(zhǔn)圖表標(biāo)題60y=1.8129x+2.356450R2=0.978940澆灌面積y(千畝)30線性(澆灌面積20y(千畝)1000102030圖15在圖15中
7、,給出了回歸模型和相應(yīng)的測(cè)定系數(shù)即擬合優(yōu)度。順便說明殘差分析:假如在圖8中選中“殘差圖(D)”,則可以自動(dòng)生成殘差圖(圖)。XVariable1ResidualPlot321差殘0-1051015202530-2-3XVariable1圖16回歸分析原則上要求殘差分布是無趨勢(shì)的,假如在圖中增加趨勢(shì)線,則趨勢(shì)線應(yīng)當(dāng)是與x軸平行的,且測(cè)定系數(shù)很小。事實(shí)上,增加趨勢(shì)線的結(jié)果以下(圖17):文檔適用標(biāo)準(zhǔn)XVariable1ResidualPlot3y=-9E-15x+2E-132R2=1E-27差10殘-1051015202530-2-3XVariable1圖17可見殘差分布圖基本滿足回歸分析的要求。
8、展望分析誠(chéng)然DW檢驗(yàn)憂如不可以經(jīng)過,但這里采用的變量有關(guān)分析,與純粹的時(shí)間序列分析不一樣(時(shí)間序列分析應(yīng)當(dāng)以時(shí)間為自變量)。從殘差圖看來,模型的序列憂如其實(shí)不是擁有較強(qiáng)的自有關(guān)性,由于殘差分布相當(dāng)隨機(jī)。因此,仍有可能進(jìn)行展望分析。此刻假設(shè):有人在1981年測(cè)得最大積雪深度為27.5米,他如何展望當(dāng)年的澆灌面積?下面給出Excel2000的操作步驟:2.在圖9所示的回歸納果中,復(fù)制回歸參數(shù)(包括截距和斜率),此后粘帖到圖1所示的原始數(shù)據(jù)周邊;并將1981年觀察的最大積雪深度27.5寫在1980年此后(圖18)。文檔適用標(biāo)準(zhǔn)圖182.將光標(biāo)至于圖18所示的D2單元格中,按等于號(hào)“”,點(diǎn)擊F2單元格
9、(對(duì)應(yīng)于截距a=2.356),按F4鍵,按加號(hào)“”,點(diǎn)擊F3單元格(對(duì)應(yīng)于斜率b=1.812),按F4鍵,按乘號(hào)“*”,點(diǎn)擊B2單元格(對(duì)應(yīng)于自變量x1),于是獲取表達(dá)式“=$F$2+$F$3*B2”(圖19)相當(dāng)于表達(dá)式?ab*x1,回車,馬上獲取,y1y?129.9128,即1971年澆灌面積的計(jì)算值。圖19將十字光標(biāo)標(biāo)至于D2單元格的右下角,當(dāng)粗十字變成細(xì)十字此后,按住鼠標(biāo)左鍵,往下一拉,各年份的澆灌面積的計(jì)算值馬上出現(xiàn),其中1981年對(duì)應(yīng)的D12單元格的52.212即我們所需要的展望數(shù)據(jù),即有?52.212千畝(圖20)。y11文檔適用標(biāo)準(zhǔn)圖204.進(jìn)一步地,假如可以測(cè)得1982年及其
10、此后各年份的數(shù)據(jù),輸入單元格B13及其下面的單元格中,在D13及其以下的單元格中,馬上出現(xiàn)展望數(shù)值。比方,假設(shè)1982年的最大積雪深度為x1223.7米,可以算得y?1245.323千畝;1983年的最大積雪深度為x1315.7,簡(jiǎn)單獲取?千畝(圖21)。y1331.819圖21展望結(jié)果(19811983)最后大家思慮一下為什么DW檢驗(yàn)對(duì)本例中的問題未必有效?文檔適用標(biāo)準(zhǔn)利用Excel進(jìn)行多元線性回歸分析【例】某省工業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、固定財(cái)富投資對(duì)運(yùn)輸業(yè)產(chǎn)值的影響分析。Excel2000的操作方法與一元線性回歸分析截然相反:第一步,錄入數(shù)據(jù)(圖1)。圖1錄入的原始數(shù)據(jù)第二步,數(shù)據(jù)分析沿著主菜單
11、的“工具(T)”“數(shù)據(jù)分析(D)”路徑翻開“數(shù)據(jù)分析”對(duì)話框,選擇“回歸”,此后“確定”,彈出“回歸”分析對(duì)話框,對(duì)話框的各選項(xiàng)與一元線性回歸基真相同(圖2)。下面只說明x值的設(shè)置方法:第一,將光標(biāo)置于“X值輸入地區(qū)(X)”中(圖2);文檔適用標(biāo)準(zhǔn)此后,從圖1所示的C1單元格起,至E19止,選頂用作自變量全部數(shù)據(jù)連同標(biāo)志,這時(shí)“X值輸入地區(qū)(X)”的空白欄中馬上出現(xiàn)“$C$1:$E$19”自然,也可以經(jīng)過直接在“X值輸入地區(qū)(X)”的空白欄中輸入“$C$1:$E$19”的方法實(shí)現(xiàn)這一步驟。注意:與一元線性回歸的設(shè)置相同,這里數(shù)據(jù)范圍包括數(shù)據(jù)標(biāo)志:工業(yè)產(chǎn)值農(nóng)業(yè)產(chǎn)值固定財(cái)富投資運(yùn)輸業(yè)產(chǎn)x1x2x3
12、值y故對(duì)話框中必定選中標(biāo)志項(xiàng)(圖3)。假如不設(shè)“標(biāo)志”項(xiàng),則“X值輸入地區(qū)(X)”的空白欄中應(yīng)為“$C$2:$E$19”,“Y值輸入地區(qū)(Y)”的空白欄中則是“$F$2:$F$19”。否則,計(jì)算結(jié)果不會(huì)正確。圖2x值以外的各項(xiàng)設(shè)置文檔適用標(biāo)準(zhǔn)圖3設(shè)置完成后的對(duì)話框(包括數(shù)據(jù)標(biāo)志)完成上述設(shè)置此后,確定,馬上給出回歸納果。由于這里的“輸出選項(xiàng)”選中了“新工作表組(P)”(圖3),輸出結(jié)果在出此刻新建的工作表上(圖4)。從圖4的“輸出綱領(lǐng)(SUMMARYOUTPUT)”中可以讀出:a1.0044,b10.053326,b20.00402,b30.090694,R0.994296,R20.98862
13、5,s0.335426,F(xiàn)405.5799,tb12.940648,tb20.28629,tb33.489706。依照殘差數(shù)據(jù),不難計(jì)算DW值,方法與一元線性回歸完好相同。依照回歸系數(shù)可以成立以下多元線性模型:?1.00440.55326x10.00402x20.090694x3y由于x2的回歸系數(shù)b2的符號(hào)與事理不符,b2的t檢驗(yàn)值為負(fù),b2的絕對(duì)值很小,可以判斷,自變量之間可能存在多重共線性問題。文檔適用標(biāo)準(zhǔn)圖4第一次回歸納果3.剔除異樣變量x2(農(nóng)業(yè)產(chǎn)值),用節(jié)余的自變量x1、x3與y回歸(圖5),回歸步驟無非是重復(fù)上述過程(拜會(huì)圖6,注意這里沒設(shè)數(shù)據(jù)“標(biāo)志”),最后給出的回歸納果(圖7)。文檔適用標(biāo)準(zhǔn)圖5剔除異樣變量“農(nóng)業(yè)產(chǎn)值(x2)”圖6回歸對(duì)話框的設(shè)置(不包括數(shù)據(jù)標(biāo)志)從圖7中簡(jiǎn)單讀出回歸納果:文檔適用標(biāo)準(zhǔn)a0.89889,b10.051328,b30.091229,R0.994263,R20.988558,s0.324999,F(xiàn)647.973,tb14.200968,tb33.63228
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