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文档简介

用Excel回归工具进行多元线性回归 用Excel回归工具进行多元线性回归 例子选取用电量为因变量 总人口 GDP 全社会投资 消费品零售总额四个变量为自变量 用1990 2006年17个样本数据进行多元线性回归 用Excel回归工具进行多元线性回归 例子首先打开 例子5 1散点图添加趋势线进行简单线性回归 文件 单击菜单 工具 数据分析 如下图所示 用Excel回归工具进行多元线性回归 弹出数据分析工具选择窗口 如下图所示 用Excel回归工具进行多元线性回归 选定 回归 出现参数选择窗口 如下图所示 用Excel回归工具进行多元线性回归 选择 Y值输入区域 X值输入区域 是否包括标志 标题 以及置信度 置信水平 选择 输出区域 定位单元格 单击 确定 出现下图所示的回归分析结果 用Excel回归工具进行多元线性回归 例子5 7的多元线性回归方程 年用电量 760315 3 11232 1总人口 0 02046GDP 0 08232全社会投资 0 1865消费品零售总额尽管判断系数R2 0 9836非常接近1 与样本数据拟合很好 但这个回归方程还是有点问题 例如 假设检验表明四个变量中只有一个变量全社会投资通过t 检验 而且总人口的回归系数还是负数的 说明人口每增加1万人 用电量反而会减少11232 1万度 有悖于常理 造成上述问题的根本原因是四个变量中有两个变量两两相关的 用Excel回归工具进行多元线性回归 可以看出 消费品零售额和GDP之间相关系数达到0 9881 存在很强的相关性 消费品零售总额与总人口之间的相关系数0 9558也比较高 删除消费品零售总额这个因素 重新回归 用Excel回归工具进行多元线性回归 在回归方程来看 总人口的系数仍旧是负数 而且总人口的P值依然远大于显著性水平0 05 重新相关系数分析 依然发现 用Excel回归工具进行多元线性回归 可以看出 总人口和GDP之间相关系数达到0 928113 存在很强的相关性 再删除总人口这个因素 重新回归 用Excel回归工具进行多元线性回归 回归的效果非常良好 上述自变量之间的两两相
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