实验四 回归分析.docx

实验四 回归分析预测实验（3个学时）2010302330013 张秋子 10信一【实验目的】1. 了解Microsoft Excel 提供的数据分析工具。2. 掌握EXCEL提供的3种回归分析方法。3. 掌握通过回归分析进行预测的方法。【实验内容】1. 熟悉Microsoft Excel 提供的分析工具库。2. 使用“数据分析”方法进行回归分析。3. 使用“函数”方法进行回归分析，包括直线回归函数、预测函数、指数曲线趋势函数。4. 使用“趋势线”方法进行回归分析。【实验步骤】第一部分：利用分析工具1、 在EXCEL2007中，通过设置EXCEL选项，选择加载项中的分析工具进行加载。2、 选择数据分析工具中的回归分析，设置Y区域为C2-C12，X区域为D2-D12，并且勾选标志。勾选残差和拟合图。得到如下结果：第二部分：利用函数一、利用线性回归函数1、 利用直线回归函数LINEST(known_ys,known_xs,const,stats)。在EXCEL2007输入如下数据：2、 在A7单元格输入公式“=LINEST(A2:A5,B2:B5,FALSE)”，得到如下结果：其中2是直线的斜率。3、 选择以公式单元格开始的区域 A7：B7。按 F2，再按 Ctrl+Shift+Enter。结果如下：如果公式不是以数组公式输入，则返回单个结果值 2，无法获得y轴截距。当以数组输入时，将返回斜率 2和y轴截距1。4、 通常，SUM(m,b*x,1) 等于 mx + b，所以可以用SUM和LINEST共同来估计某一个月的预测值。5、 多重线性回归可以看出，y = 27.64*x1 + 12,530*x2 + 2,553*x3 - 234.24*x4 + 52,318二、利用预测函数1、 语法：FORECAST(x,known_ys,known_xs)参数说明：X 为需要进行预测的数据点。Known_ys 为因变量数组或数据区域。Known_xs 为自变量数组或数据区域。三、利用指数曲线趋势函数指数曲线趋势函数GROWTH根据现有的数据预测指数增长值。根据现有的 x 值和 y 值，GROWTH 函数返回一组新的 x 值对应的 y 值。可以使用 GROWTH 工作表函数来拟合满足现有 x 值和 y 值的指数曲线。语法：GROWTH (known_ys, known_xs, new_xs, const)C2-C7是原有月份对应的指数函数中的X值。B9-B10是利用指数趋势函数对新的月份预测。第三部分：使用“趋势线”方法1、 选择散点图和线性趋势线，得到的结果如下：第四部分：完成习题请分别用“数据分析”和“趋势线”两种方法进行“示例7.5使用指数曲线趋势函数进行趋势预测”中数据的指数曲线趋势预测，比较3种分析方法之间的异同。1、 原始数据如下图所示：2、 利用数据分析工具进行回归分析，并绘制预测图和残差图。 3、 利用“趋势线”方法4、 三种预测方法的比较利用数据分析工具拟合的结果如下图所示：利用趋势线方法拟合的结果如下图所示：利用指数趋势函数公式计算对应的值，并绘制图形如下所示：通过上述三个图的对比可以明显看出：对于此题的数据，指数拟合比线性拟合要更加准确；在方法的使用上，想要快速判断哪种基础拟合方式更好，可以采用趋势线的方法，趋势线的添加十分简单快捷，并且可以同时添加几条趋势线，方便对比。【实验总结】1、 本次实验尝试着使用EXCEL中提供的不同的回归分析方法。内容包含有一元线性回归、多元线性回归、指数回归三种。但是回归分析的拟合函数有许多种，甚至包括不同类型函数的组合，这些内容还有待以后探究。2、 回归分析拟合程度的计算方式