统计专业本科毕业论文1改

1、Excel在多元回归分析中的应用研究第一章绪论统计学是一门提供数据信息的收集、处理、归纳和分析的理论与方法的科学。然而 随着社会的发展，统计的运用领域越来越广泛，不管是在经济管理领域，还是在军 事、医学、生物、物理、化学等领域的研究中人们对于数量分析与统计分析都提出 更高的要求。统计学作为高等院校经济类专业和工商管理类专业的核心课程，需要 用到的数学知识较多，应用方面的灵活性也较强，计算量大 且复杂。而Excel是以 其入门简单、使用直观、操作方便和功能强大等特点为广大用户所喜爱，在数据处 理相关领域中Excel更是有大量的受众。Excel系 统中含有许多常用的统计分析方 法，但大多数人由于缺

2、乏基本的统计知识，对此望而却步。1. 1摘要网络购物则是给传统的零售产业带来了巨大而深远的影响，近几年越来越 多的 人通过当当、京东、淘宝这样的互联网平台进行交易，网络购物的兴起给人们带来了 极大的便利和实惠。淘宝网则是亚太最大的网络零售商圈，其致力 于打造领先网络 零售商圈，淘宝注册成员也覆盖了中国大部分网购人群，交易 额占中国网络市场的 80%o本文不仅对于复杂的统计计算通过常用的计算机应用软件Excel来实现，同时 通过对淘宝网的交易额与当今社会的发展现状相结 合进行研究，通过Excel做多元 线性回归分析，让大家对统计中的多元回归有所了解的同时，也可以了解到淘宝网 近年来的发展情况以及

3、未来的发展趋势。本文通过实例对淘宝网未来发展趋势的研 究运用通俗的语言和浅显的描述将Excel在多元回归分析中的统计分析方法呈现在 大家面前，并采用了 2005年到2012年的居民消费水平，以及我国网络普及度，我 国人人均纯收入以及我国的 居民消费水平对淘宝网的未来发展趋势进行定量数据的 研究而后提出我们对于 淘宝未来发展趋势的预测和应对之策。同时本文也运用了 Spss和Eviews软件 对数据进行分析，从而把起与Excel对数据进行处理的方法进 行对比，找出Excel对于数据处理很分析相对于Spss和Eviews之间的差别及优点， 最后得出结论。关键词：Excel多元回归分析淘宝网SPSS

4、Eviews1. 2引言我国网络购物相对欧美起步较晚，但发展速度非常快。但随着我国社会主义市 场经济的日趋完善，无论是在宏观经济的经济调控领域还是在微观的企业 管理领域 中，人们要进行高效的监控和科学的管理就必须准确及时的获得经济 运行中的各类 信息。淘宝网自2003年5月10日成立以来，在短短的两年内，迅速成为国内网络 购物平价的第一名，占据了中国网络购物的70%左右的市场 份额。然而2008年以 来，受到全球金融危机蔓延深化的影响，我国多数行业都受到了不同程度的冲击。但 包括网络零售的电子商务行业发展却一路繁荣，成 为危机背景下经济增长的一个亮 点。而网上购物作为一种新兴的购物方式出现 在

5、日常百姓的生活中，必然有其吸引 人之处。喜欢上网购物的网民认为，用互联网来完成购物不仅节省了时间，免除了舟 车劳顿，还有机会买到在本地市场难觅的商品。当然网上购物有利有弊，网购的利在 于：.节省时间，精力.有机会买到本地市场难觅的商品.是一种时尚的方式可以货比三家价格相对市面上的同样商品优惠选购当时最流行，最淘宝热卖的商品人们通过淘宝购物可以买到比在实体店更便宜的商品。这也恰恰反映了商家对 低成 本交易的渴望，同时也反映了消费者对低价格的渴望。网上购物的弊在于：.质量难以保证.无法预先体验商品.网络安全性存在隐患，担心被人恶意侵犯隐私和被盗银行帐号和密码.物流方工作不到位导致货物没有及时到达或

6、者根本收不到所以在这个飞速发展的时代，淘宝作为网络购物的巨头面临了很大的挑战，本 文采 用淘宝举例一是了解Excel做多元回归分析的方法，二是找到Excel做多元回归分 析的优点及便利之处，三是让大家对Excel, Spss和Eviews软件之 间的差别同时 更好的运用Excel在统计数据方面的应用，同时还可以研究淘宝的未来发展趋势从 而用淘宝网的现状作为实例进行研究和探讨以获得更好的发 展趋势，如今网络购物 普及全国，本文不仅让读者在学习Excel统计方面的知 识的并且学到了多元回归分 析的其他统计方法，同时也能了解到一些淘宝的未 来发展现状，对其购物也有一定 的帮助。1.3回归分析的概述回

7、归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统 计分 析方法（即寻找具有相关关系的变量减的数学表达式并进行统计推断的一种统计方 法）。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多 元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性 回归分析和非线性 回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用 一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归 分析。如果回归分析中包括两 个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间 是线性关系，则称为多元线性回归 分析。回归分析的主要内容为：从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立

8、数学模型并估计其 中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。对这些关系式的可信程度进行检验。在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个(或哪些)自变量的 影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量选入模型中，而 剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广 泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心 的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来 表示。确定Y与X间的定量关系表达

9、式，这种表达式称为回归方程；对求得的回归方程的可信度进行检验；判断自变量X对因变量Y有无影响；利用所求得的回归方程进行预测和控制。相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区 别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定 其因果关 系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量” 和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是 哪个变量受哪个变量 的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确 定。一般来说，回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关 系， 建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，

10、然后评价回归模 型是否能 够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作 进一步预测。 1.4国内外研究现状Excel是 微软公司的办公软件Microsofit office的组件之一，是微软办 公 套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行数据的处理统计分析和辅助决策操作， 广泛的应用于管理、统计财经、金融等众多领域。您可以使用Excel创建工作簿(电 子表格集合)并设置工作簿格式，以便分析数据和做出更明智的业务决策。Excel是 用来更方便处理数据的办公软件。Excel统计功能是一种与Microsofit office的套装软件信息共享综合性强且 大众化的统计软件。运用它既可节

11、省时间，乂能减少在计算机操作技能和 经济条件 方面所受到的限制，发挥计算机和网络强大的经济统计图表及数据采 集、储存、传 输、处理和表现能力，把经济数据加工成经济信息，深化认识，增进经济学的理论性 并促进统计方法在经济及其管理中的广泛应用。Excel Home汇聚了中国大陆及港台地区的众多Office (特别是Excel)高手， 他们都身处各行各业，并身怀绝技！在他们的热心帮助之下，越来越多的人取得了技 术上的进步与应用水平的提高，越来越多的先进管理思想转化为解 决方案被部署， 同时，越来越多的人因此而加入了互相帮助，共同进步的阵营。无论是在校学生，普通职员还是企业高管，都将能在这里找到所需要

12、的。通过 学习运用Office这样的智能平台，您可以不断拓展自己的知识层面，也可以把自己 的行业知识快速转化为生产力，创造价值。在科学技术飞速发展的今天，统计学广泛吸收和融合相关学科的新理论，不断 开发应用新技术和新方法，深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法，并拓展了 新的领域。今天的统计学巳展现出强有力的生命力。在我国，社会主义市场经济体制 的逐步建立，实践发展的需要对统计学提出了新的更多、更高的要求。随着我国社会 主义市场经济的成长和不断完善，统计学的潜在功能将得到更充分更完满的开掘。 1.5本文研究的主要内容第一章绪论简述多元回归分析的概念、背景、研究的意义和研究概况。并介绍课题研究的

13、主要 内容及论文章节安排。第二章数据的来源和变量的选取分析数据的来源和变量的选取理由，建立预测的模型、回归模型的参数估计以 及求 解。第三章多元回归分析的建模与检验用Excel, Spss和Eviews对数据进行相关性分析，进行建模和估计,做线性回归 分析方差分析，确定预测值。第四章结果及分析对上述的Excel, Spss和Eviews对数据建立的模型进行分析，对数据进行显著性 检验，修正拟合模型以及对数据进行预测。第五章Excel, Spss和Eviews操作方法对比及总结对本文的研究工作进行概括和总结。并对延续性课题提出自己的观点和意见。第二 章数据的来源和变量的选取1数据的来源及变量的选

14、取理由为了研究淘宝网未来发展趋势，本文从新浪官方微博淘宝数据魔方中获得淘 宝2009年聚划算中购物群众的年龄比例作为定性数据，进行研究年龄对淘宝购物的 影响。并在新浪财经网上获得淘宝网自2005年到2012年的淘宝交易 额以及淘宝注 册人数的数据。在中商情报局里获得我国近网络普及度等数据。并从国家统计年鉴 中选取统计指标居民消费水平和人均纯收入，其中人均收入（4）是通过城镇人均收 入，城镇人口总数，农村人均纯收入，农村人口总数和我国总人口数计算出来。 计算公式为： 人均收入二（城镇人口总数*城镇人均收入+农村人口总数*农村人均纯收入）/总 人 口数如下图：（人均收入保留了两位小数）这里人均收入

15、是指我国居民平均每人每年的人均纯收入，这反映了我国 居民 工资在逐年的增加，收入的增加，加上消费水平的增加，所以收入的增加与网络消费 在一定程度上也有很大的联系，在这里用人均收入的增加来反映了可支配收入的增 加，那么居民用于消费的部分也增加了。淘宝注册人数（玉）在一定程度上反应了网络购物的群众的人数，反应了当今社会网络购物的普遍性。同时淘宝的注册人数也展现了人们对网络购 物的 认可度，换言之也就是说接受了网络购物并会在网上进行消费，是对网络 购物很大 程度上的支持。我国网络普及度（占）是指我国近几年网络在我国普及的范围，这一块更好 的反映了网络对居民网络消费的影响，因为网络是网络消费的必要条件

16、。我国网络 普及度反映的是在我国日趋发展的经济下，网络也得到了普遍的广 泛，人们对网络 的接受程度，信任程度也是直接影响到淘宝的网络购物。居民消费水平（泡）是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人 们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。通过消费的物质产品和劳务 的数量和 质量反映出来。居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程 中，对满足人 们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。它主要通过消费的 物质产品和劳务的 数量和质量来反映。居民消费水平的提高也能很好的展现在网络消费上作出的贡献。 通过对以上这四个定量数据的研究来其与淘宝交易额的关系，从而研究淘宝未来的 发展趋势以及优劣态

17、。原始数据如下：由于数据单位不同，为了消除量纲的影响，把数据标准化进行处理，得到如下标准化 的数据（所有取值保留了两位小数）：2.魏型的建立在一元线性回归分析中，重点放在了用模型中的一个自变量X来估计因变量Yo 实际上，由于客观事物的联系错综复杂，一个因变量的变化往往受到两 个或多个自 变量的影响。测定他们的数量变动，提高预测和控制的精确度，就要考虑更多的自变 量建立多元回归模型。设随机变量淘宝销售额为变量y与淘宝网注册人数占、我国网络普及度 占、我 国居民消费水平当和我国居民人均收入2的线性回归模型为：其中y是2 , x28，的线性函数加上误差项，凤，A, A,回是模型的参数，是误差项，是不

18、能被自变量的线性关系所揭示的变异性。多元线性回归模型在满足下列基本家丁的情况下，可以采用普通最小二乘法（OLS）估计参数。，多元回归模型有以下的基本假定：1、随机扰动项 服从期望为0,方差为人的正态分布。2、不同的随机扰动项之间不存在序列相关。3、解释变量是非随机的，与随机扰动项不相关。4、揭示变量不存在共线性。当以上假定成立的前提下，y的平均值或期望值依赖于自变量内，x2，当，-v4的变化 而变化，称之为多元线性方程。=4+万内+河电+河七得到的方程形式如下：y =用+尸内+河+隈3 + &七3多元线性回归模型的参数估计及求解跟一元线性回归方程一样，多元线性回归方程中的未知参数自，口，瓦，四

19、， 月仍然可以用最小二乘法来估计。即用因变量的观察值和估计值之间的离差平方和 达到最小来求得自，幺，旦，A,反令把得到的数据带入上面的方程式）=用+自、+河+尸3七+4七选择的数据选择的是2003年、2005年、2007年、2009年、2011年及2012 年的数据带入方程式求得初步估计的方程式得到如下的答案（求解过程略，答案保留两位小数）最后得到的预测方程式为第三章多元回归分析的建模与检验3.1 Excel多元回归分析检测变量m ,占，8,与因变量y的相关性淘宝注册人数芭与y的相关性检验：网络普及度与淘宝网交易总额的相关性检验：我国居民消费水平与淘宝交易的相关性检验：我国人均收入与淘宝交易的

20、相关性检验：由以上四个散点图可知，其所有的点均落在了左上至右下的一条直线上，表明 了数据之间存在完全正相关关系。根据Excel中的数据分析计算相关系数如下：以上是通过excel得出的相关系数的矩阵得到：a=0. 991857冯二 0.901590小，二 0. 965083r =0. 957911，M由以上数据可以看出，各列之间存在正相关关系。即淘宝网注册人数内、我国 网络普及度巧、我国居民消费水平再和我国居民人均收入七与淘宝交易总额y存在 正相关关系。线性回归分析运用excel对淘宝交易总额y与淘宝网注册人数玉、我国网络普及度、我国 居民 消费水平为和我国居民人均收入看进行回归分析，得到如下的

21、结果：由回归统计表可以得到以下几个部分。l.Multiple R （复相关系数R）:是*的平方根，乂称为相关系数，是用来衡量x和 y之间相关程度的大小。这里的R：0.,表示了他们之间是正相关的关系。. R Square （复测定系数尸）：用来说明自变量解释因变量变差的程度，以测定 因变量y的拟合度。这里的心二0.8,表现了自变量与因变量之间的拟合效果 很好。 复相关系数作为一个检验总的回归效果的一个指标，在这里说明了数据 之间的拟合 度很好，回归效果也很好。. Adjusted R Square （调整复测定系数改）：用于加入独立变量后模型的拟合 程度，这里的调整复测定系数为0.8,说明该多元

22、回归中，加入独立变量后，模型的 拟合度很好。.标准误差：是用来衡量拟合程度的大小的，标准误差越小说明拟合程度约好，这 里的标准误为4.,说明模型的拟合程度很好。.观测值：这里的观测值为8,说明用来估计回归方程的数据的观测值为8个。以上为方差分析表，其主要重用是通过F检验来判断回归模型的回归效果。“回 归分析”行计算的是估计值同均值之差的各项指标；“残差”行是用于计算 每个样 本观测值与估计值之差的各项指标；“总计”行用于计算每个值同均值之 差的各项 指标。由方差分析表可知：Df是自由度，这里的回归分析的自由度为4,残差的自由度为3o回归分析的 离差平 方和为12677.84455，残差的离差平

23、方和为53. 03342694 ；回归分析的均 方差（即 离差平方和除以自由度）为3169.461138,残差的均方差为17. ； F统计量为179. 2903827, Significance F是在显著性水平下F的临界值，其为0.000670487c以上为回归参数表，其主要用于回归方程的描述和回归参数的推断。其中第一 列分别为四（截距）和4，用（斜率）的各项指标。得到如下的回归方程（所有 取值保留两位小数）：3.2 SPSS多元回归分析（1）对y与各个变量作出散点图淘宝注册人数。与y的相关性散点图：网络普及度与淘宝网交易总额的相关性检验：我国居民消费水平与淘宝交易的相关性检验：我国人均收入

24、与淘宝交易的相关性检验：由以上四个散点图可知，其所有的点均落在了左上至右下的一条直线上，表明了数 据之间存在完全正相关关系。所以我们还需要对数据进行进一步的分析，得到确切 的答案。（2）计算相关系数用SPSS对数据进行相关性分析，得到如下的相关系数图解析：图中有带“*”号的结果表明有关的两变量在0.01的显著性水平下显著 相 关，由上图可知，y与玉的相关系数为0.9920,表示呈一定的线性关系，相 关系数 检验对应的概率P值为0.000,小于显著性水平0.05,说明淘宝交易额 与淘宝注册人 数之间相关性显著。y与超的相关系数为0.901X），表示呈一定的线性关系，相关系 数检验对应的概率P值为

25、0.002,小于显著性水平0.05,说 明淘宝交易额与我国网络 普及度之间相关性显著。y与马的相关系数为0. 9650,表示呈一定的线性关系，相关系数检验对应的概率P值为0.000,小 于显 著性水平0.05,说明淘宝交易额与居民消费水平之间相关性显著。y与乙的相关系数 为0. 9580,表示呈一定的线性关系，相关系数检验对应的概率P值为0.000,小于 显著性水平0.05,说明淘宝交易额与我国人均纯收入之间相 关性显著。解析：复相关系数为0.998，判定系数为0.996,调整系数为0.991,估计值的 标准误 差为2. 115 o解析：F统计量的值对应的概率P值为0. 001,小于显著性水平

26、0.05,所以拒绝原假 设，即：淘宝交易总额y与淘宝网注册人数不、我国网络普及度勺、我 国居民消费 水平与和我国居民人均收入内之间存在线性关系。所以可认为所建立的回归方程有效。解析：由上图可知，因变量y与常数项和自变量再，当，七，七的回归的标准化回归系数分别为-41. 892, 3. 160, -17.213, -73. 861 和 127. 881 0 4 个 回归 系数B的显著性水平玉小于0.05,这里可以认为自变量内对因变量y有显著性 影响。SPSS可以采用主成分分析方法把数据进行对比淘汰，最后选出对因变量影响 显著的变量。这里是研究的多元回归分析，所以并没有吧主成分分析方法 采用到里

27、面。这也是Excel里没有的一个分析方法，不能准确的知道解释变量 对被解释变量 的影响。于是，回归方程为：3Eviews多元回归3. 1（1）对y与各个变量作出散点图淘宝注册人数芭与y的相关性散点图：网络普及度与淘宝网交易总额的相关性检验：我国居民消费水平与淘宝交易的相关性检验：我国人均收入与淘宝交易的相关性检验：由以上四个散点图可知，其所有的点均落在了左上至右下的一条直线上，表明了数 据之间存在完全正相关关系。所以我们还需要对数据进行进一步的分析，得到确切 的答案。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 03/11/14 Time: 1

28、3:25Sample: 2005 2012Included observations: 8CoefficientStd. Error t-StatisticProb.C-45.0212128.81921-1.5968940.2086X13.0665520.9564-843.2060680.0491X2-18.057296.326504-2.854.2290.0649X3-62.10687163.34-45-0.3802200.7291X4120779514-4.62560.8351180.4-649R-squared0.995834Mean dependentvar35.80154Adjust

29、ed R-squared0.990280S.D.dependent var42.64618S.E. of regression4.204499Akaike info criterion5.979358Sum squared resid53.03343Schwarz criterion6.029009Log likelihood-18.91743Hannan-Quinn criter.5.644482F-statistic179.2904-Durbin-Watson stat2.103255Prob(F-statistic)0.000670实验结果：模型估计的结果可表示为(28. 81921 )

30、( 0. 956484 )( 6.326504 )(163.3445)(144.6256)t= (-1.596894)(3.206068)(4.902030)(2.854229)(0.835118)F= 179.R2 =0. 995834 R2 = 0. 990280 2904df=6模型检验：可决系数/?-0. 995834，说明整体拟合度很好。显著性检验：F检验：”0： 4=用=0在给定的a =0.05 ,自由度k=2,n-k-l=5，查表得 =5.79由于 F= 179.2904 尸 =5.79说明回归方程显著，即淘宝网注册人数内、我国网络普及度&、我国居民消费水平为 和我国居民人均收入

31、七等变量联合起来对淘宝交易总额y有显著的影响。t检验：在给定的。=0.05 ,自由度n=8-2=6的临界值时，查表得0256 =2. 447因为为，,七的参数对应的t统计量的绝对值均大于2.447，这说明5%的显 著性水 平下，斜率系数均显著不为0,表明淘宝网注册人数内、我国网络普及 度占、我国居 民消费水平当等变量联合起来对该商品的消费支出有显著的影响。第四章：Excel, SPSS和Eviews操作方法对比及总结5. lExcel, SPSS和Eviews多元回归分析中操作方法4. 1.1 Excel的操作方法1、 建立散点图，确定大致的线性关系(这里用的excel2007), “插入界面

32、”散 点图，选择y和xl的数据所属区域，点击散点图里的数点添加趋势线，可以得出 该解释变量与被解释变量的趋势线，以及得到一元线性公式。其他解释变量采用的 方法同上。2、点击菜单栏的数据，点击数据分析选择相关系数，可以计算出解释变量与被解 释变量之间的相关系数。3、点击数据分析选择回归，就可以得到解释变量与被解释变量之间的回归系数 值。4.1.2 SPSS的操作方法1、Analyze 一 Correlate 一 Bivariate得到解释变量与被解释变量的相关系数2、Analyze 一 Regression 一 Linear，选择被解释变量 y 进入 Dependent 框内， 解释变量进入In

33、dependent框内。点击Statistics按钮选择Estimates, Confidence intervals, Covariance matrix 等按钮，点击 Continue4.1. 3 Eviews的操作方法1、 建立 y 和 xl.的数据组，object- new objectgroup 输入xl y”把数据建立在一个组内。然后viewgraphscatter simplescatter,同上诉一样建立x2 y、x3 y、x4 y”的关系2、 objectnew object equation在弹出的对话框里输入1 c xlx2 x3 x4” 点击 ok。4、2四种方法的结果

34、进行对比对上诉的三种方法得到的结果进行一个对比分析计算得到的预测方程式：(1) y = 208.97 - 0.57 X)+ 23.6x2 -1348.5x3 +1117.5x4Excel得到的预测方程式：y = -46.02 + 3.07x, -18.06x, -62.1 Lq+ 120.78%SPSS得到的预测方程式：y = -41.89 + 3.16a：,-17.21x2 -73.86.v3 + 127.88x4Eviews得到的预测方程式：=-46.02 + 3.07 玉一 18.06-62.11 七 +120.78%由以上得四个方程可以看出，通过计算得到的方程(1),数据选择性狭窄也很

35、 局部， 得到的结果方程结果所能代表的实际性不强，代表性也不强。而方程(2)、(3)、(4) 的结果比较相近，他们都是通过对所有的数据进行计算总结而 来，而且比计算更加 的简单方便，更具有代表性和真实性。同时可以看出方程(2)和方程(4)结果相同， 其分别是用Excel和eviews软件计算而来，可以 看出这两个软件得到的结果更加 的相近。再加上最后对数据的检验可以得出淘宝网注册人数占、我国网络普及度修、我 国居 民消费水平为和我国居民人均收入乙等变量联合起来对淘宝交易总额y有 显著的影 响。影响公式可以近似为：艮淘宝网若要增加其收入，4. 2对比及总结Excel中大量的公式函数可以应用选择，

36、使用Microsoft Excel可以执行计算，分析 信息并管理电子表格或网页中的数据信息列表与数据资料图表制作，可以实 现许多 方便的功能，带给使用者方便。SPSS ”统计产品与服务解决方案”软件，是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统 计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂克。Eviews是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行 “观察”。专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从 数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。SPSS是专业统计分析软件可以使用各种计算方法进行一元、多元统计分析， EXCEL只具备简单的统计分析功能，Eviews是专门为大型机构开发的、用 以处理时 间序列数据的时间序列软件包的新版本。1、Excel 相对于 SPSS、Eviews 的优点：Excel相对于另外两个软件在多元回归分析中的操作更加的简便明了， Excel的强 大在于它的函数，目前一般人把它当表格使用，学好了函数后一般的数据 比较都可 以做了。然后就是编制模板，编好公式，透视表等。如果没有容量限制的话，绝大部 分的数据比较和分析都可以完成。SPSS除了数据录入及部分命 令程序