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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
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