使用回归分析工具进行一元线性回归分析 全国获奖_第1页
使用回归分析工具进行一元线性回归分析 全国获奖_第2页
使用回归分析工具进行一元线性回归分析 全国获奖_第3页
使用回归分析工具进行一元线性回归分析 全国获奖_第4页
使用回归分析工具进行一元线性回归分析 全国获奖_第5页
已阅读5页，还剩4页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

数据分析技术课程教学团队数据分析技术使用回归分析工具进行一元线性回归分析案例描述使用数据分析工具观察2001-2018年某公司的投资金额与其对应的收益值的数据表，分析投资金额与收益值之间是否存在线性相关关系，并预测未来投资。打开数据表：案例实现步骤一、选择菜单项“数据”，在右侧选择“数据分析”打开“数据分析”对话框，在“分析工具”列表框中选择“回归”选项，点击“确定”。

案例实现步骤二、打开“回归”对话框后，“Y值输入区域”定位到工作表

的F3：F20区域，“X值输入区域”定位到E3：E20区域；“输入区域”定位到工作表的I5单元格，点击“确定”。案例实现结果如下图：结果分析表1“回归统计表”：1、MultipleR：（复相关系数R）R2的平方根，又称相关系数，用来衡量自变量x与y之间的相关程度的大小，本例值0.9867，说明相关性很好。

2、RSquare：复测定系数，上述复相关系数R的平方。用来说明自变量解释因变量y变差的程度，以测定因变量y的拟合效果，本例值0.9737，说明拟合效果很好。

3、AdjustedRSquare：调整后的复测定系数R2。

4、标准误差：用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归相关的其它统计量，此值越小，说明拟合程度越好

5、观察值：用于估计回归方程的数据的观察值个数。结果分析表2“方差分析表”：主要作用是通过F检验来判定回归模型的回归效果。1、df是自由度，第一行是回归自由度，等于变量数；第二行是残差自由度，等于样本数-变量数-1；第三行为总自由度，等于样本数-1。

2、SS是误差平方和，第一行代表因变量的预测值对其平均值的总偏差；第二行代表因变量对其预测值的总偏差；第三行代表因变量对其平均值的总偏差。

3、MS是均方差，是SS除以相应df的商，这个数值越小，拟合的效果也就越好。

4、F是对线性关系的判断。

5、SignificanceF是显著水平下的Fa临界值，值越小越好，对于本例小于0.0001，故置信度达到99.99%以上。

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 辅导培训

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论