排列3走势图:用Excel做數據分析——回歸分析

來源:互聯網
更新時間:2018/2/9 1:32:07
責任編輯:李佳
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在數據分析中,對于成對成組數據的擬合是經常遇到的,涉及到的任務有線性描述,趨勢預測和殘差分析等等。很多專業讀者遇見此類問題時往往尋求專業軟件,比如在化工中經常用到的Origin和數學中常見的MATLAB等等。它們雖很專業,但其實使用Excel就完全夠用了。我們已經知道在Excel自帶的數據庫中已有線性擬合工具,但是它還稍顯單薄,今天我們來嘗試使用較為專業的擬合工具來對此類數據進行處理。

注:本功能需要使用Excel擴展功能,如果您的Excel尚未安裝數據分析,請依次選擇“工具”-“加載宏”,在安裝光盤支持下加載“分析數據庫”。加載成功后,可以在“工具”下拉菜單中看到“數據分析”選項

實例 某溶液濃度正比對應于色譜儀器中的峰面積,現欲建立不同濃度下對應峰面積的標準曲線以供測試未知樣品的實際濃度。已知8組對應數據,建立標準曲線,并且對此曲線進行評價,給出殘差等分析數據。

這是一個很典型的線性擬合問題,手工計算就是采用最小二乘法求出擬合直線的待定參數,同時可以得出R的值,也就是相關系數的大小。在Excel中,可以采用先繪圖再添加趨勢線的方法完成前兩步的要求。

選擇成對的數據列,將它們使用“X、Y散點圖”制成散點圖。

在數據點上單擊右鍵,選擇“添加趨勢線”-“線性”,并在選項標簽中要求給出公式和相關系數等,可以得到擬合的直線。

由圖中可知,擬合的直線是y=15620x+6606.1,R2的值為0.9994。

因為R2 >0.99,所以這是一個線性特征非常明顯的實驗模型,即說明擬合直線能夠以大于99.99%地解釋、涵蓋了實測數據,具有很好的一般性,可以作為標準工作曲線用于其他未知濃度溶液的測量。

為了進一步使用更多的指標來描述這一個模型,我們使用數據分析中的“回歸”工具來詳細分析這組數據。

在選項卡中顯然詳細多了,注意選擇X、Y對應的數據列?!俺J恪本褪侵該鞲媚P褪茄細竦惱壤P?,本例確實是這樣,因為在濃度為零時相應峰面積肯定為零。先前得出的回歸方程雖然擬合程度相當高,但是在x=0時,仍然有對應的數值,這顯然是一個可笑的結論。所以我們選擇“常數為零”。

“回歸”工具為我們提供了三張圖,分別是殘差圖、線性擬合圖和正態概率圖。重點來看殘差圖和線性擬合圖。

在線性擬合圖中可以看到,不但有根據要求生成的數據點,而且還有經過擬和處理的預測數據點,擬合直線的參數會在數據表格中詳細顯示。本實例旨在提供更多信息以起到拋磚引玉的作用,由于涉及到過多的專業術語,請各位讀者根據實際,在具體使用中另行參考各項參數,此不再對更多細節作進一步解釋。

殘差圖是有關于世紀之與預測值之間差距的圖表,如果殘差圖中的散點在中州上下兩側零亂分布,那么擬合直線就是合理的,否則就需要重新處理。

更多的信息在生成的表格中,詳細的參數項目完全可以滿足回歸分析的各項要求。下圖提供的是擬合直線的得回歸分析中方差、標準差等各項信息。

轉自于 Xue163.com_Excel

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office2016的excel中數據分析按鈕在哪?(或者說如...

答:文件,選項,加載項,轉到,勾選分析工具庫,這個按鈕就有了

如何利用Excel中進行高級數據分析之回歸分析

答:以office07版為例;新建并打開excel表格,如圖首先添加數據分析插件,點擊左上角按鈕,出現菜單頁面,選中右下角“EXCEL選項”按鈕,點擊,如圖然后點擊“加載項”選項,選中“分析工具庫”,點擊下方"轉到"按鈕,如圖然后出現excel加載宏界面,在”分...

如何用excel做回歸分析

答:以Excel2010為例。 1、“開發工具”選項卡 中單擊“加載項”組中的“加載項”按鈕,打開“加載宏”對話框。如下圖。勾選 “分析工具庫”。 2、“數據”選項卡中“分析”組中的“數據分析”按鈕,打開“數據分析”對話框。如下圖。單擊“回歸”選項。 剩下的樓主自己...

怎樣看用EXCEL數據分析工具做的線性回歸模型

答:1. 首先將預處理的數據輸到單元格里 2.“數據”里有一項“數據分析”,至于如何導入,詳見我另外的經驗 3. 在一堆數據分析工具里找到回歸這一項 4. 對應框入Y值和X值,即可進行分析 5. 點擊確定后,即出現以下分析,常用的幾個數據已圈出

excel數據分析,需要對一組數據進行回歸分析

答:先畫原始數據的散點圖,散點大致呈線性分布,可以用y=ax+b方程來回歸 其次是在excel中根據系數計算公式計算,公式如下: 利用excel進行計算,最后得出b=-41.2169 a=2138.22,因此回歸方程已得。 最后的回歸圖形如下。ps,殘差什么的也可以自行計...

怎么用excel做回歸分析,求大師幫忙啊,在線等?。?!

答:用Excel做回歸分析的方法(Excel 2010): 1、首先使用Excel輸入數據,再打開開始菜單,點擊【選項】。 2、切換到“加載項”,現在“Excel 加載項”,點擊【轉到】;在“加載宏”里,選中【分析工具庫】,點擊確定。 3、然后打開“數據”菜單,點擊右上...

統計相關性分析與回歸分析和EXCEL的過程

答:1.打開Excel.2010,首先輸入課本例題7.1的全部數據,2012年各地區農村居民家庭人均純收入與人均消費支出,如圖。 2.做題之前,先為Excel.2010注入回歸分析的相關內容,點擊【文件】,選擇左下角的【選項】,出來如圖,選擇【加載項】,點擊【轉...

如何用EXCEL做回歸分析?

答:用EXCEL做回歸分析主要有圖表法和函數法: 1、圖表法: 選擇參與一元線性回歸兩列數據(自變量x應在應變量y的左側),插入圖表,選擇散點圖。 選擇圖表中的數據系列,右擊,添加趨勢線,點擊“選項”選項卡,勾尋顯示公式”、顯示R平方值。 注意顯...

如何用excel做回歸分析數據輸入區域如何確定

答:工具→數據分析→回歸 什么叫輸入區域? 點了回歸以后在Y值輸入區域和X值輸入區域分別選擇Y和X的地方就好了啊 你可以去看看參考資料里那個人提的問題的那張截圖 就是這么設置的。

2007excel做回歸分析 我按你說的加載了excel選項 ...

答:以Excel2007為例。 1、“開發工具”選項卡 中單擊“加載項”組中的“加載項”按鈕,打開“加載宏”對話框。如下圖。勾選 “分析工具庫”。 2、“數據”選項卡中“分析”組中的“數據分析”按鈕,打開“數據分析”對話框。如下圖。單擊“回歸”選項。

用Excel做數據分析--回歸分析

我們使用數據分析中的“回歸”工具來詳細分析這組數據。 在選項卡中顯然... 更多的信息在生成的表格中,詳細的參數項目完全可以滿足回歸分析的各項要求。下圖...

關于excel進行兩種數據的回歸分析,回歸后的結果誰能告訴我這...

Multiple R:對應的數據是相關系數R Square:對應的數值是測定系數,或稱擬合優度,它是相... Lower 95%、Upper 95%、下限 95.0%、上限 95.0%:給出置信度為95%以上的回歸系數...

用Excel 多元線性回歸的方法分析數據

如附圖1所示。也可以添加指數,移動平均等趨勢線進行判斷。很明顯數據可能符合線性關系,所以下面我們對數據進行回歸分析。4.選擇菜單欄的"數據分析"-->"回歸"。具體操...

excel2007數據分析的線性回歸分析在哪里

問題:?_問題描述:答案1:: 先對數據制作折線圖,點中折線圖,選擇"布局",從右 往左數第4個趨勢線里面有想要的各種趨勢線,其中有線性回歸分析 答案2::我幫別人做數據分析的時候...

excel2007數據分析的線性回歸分析在哪里?

先對數據制作折線圖,點中折線圖,選擇"布局",從右往左數第4個趨勢線里面有想要的各種趨勢線,其中有線性回歸分析

excel數據分析線性回歸中MS,SS,F,DF分別是什么意思

DF degree freedom自由度 SS Stdev square 方差 MS Mean square 均方差

office excel 2003 工具--數據分析 在 2010版中 怎么找? 想做回...

其中有些工具在生成輸出表格時還能同時生成圖表。 分析工具庫包括下面介紹的工具。要訪問這些工具,請單擊"數據"選項卡上"分析"組中的"數據分析"。如果沒有顯示"數據分...

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分析工具庫" 【確定】 這一步如果你已經做完了的話,跳過就是了。 【工具】下面多了個【數學分析】,選《回歸》跳出對話框,接下里你指定就是了 X 作為分析因素的數據...

用Excel進行回歸分析后得出的數據怎么看???不懂呀

seb = #N/A)。r2判定系數。y 的估計值與實際值之比,范圍在 0 到 1 之間。如果為 1,則樣本有很好的相關性,y 的估計值與實際值之間沒有差別。相反,如果判定系數為 0,則回歸公...

如何用Excel做多列數據的多元回歸分析?

excel中點 工具 ,里面的加載宏,勾上分析工具庫,加載好后,工具里面會有一個數據分析 找到分析工具庫,做回歸分析,在x值的選擇上,選取多區域的就是多元回歸了,這個是線性的回...


www.xue163.net true //www.xue163.net/soft/18/187752.html report 19431 用Excel做數據分析——回歸分析,在數據分析中,對于成對成組數據的擬合是經常遇到的,涉及到的任務有線性描述,趨勢預測和殘差分析等等。很多專業讀者遇見此類問題時往往尋求專業軟件,比如在化工中經常用到的Origin和數學中常見的MATLAB等等。它們雖很專業,但其實使用Excel就完全夠...
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