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实验三EXCEL在相关与回归分析中的应用
2025-09-27 11:40:59 责编:小OO
文档
实验三  EXCEL在相关与回归分析中的应用

一、相关图的绘制

将本章表7–1中的资料建立EXCEL工作表,如图1所示。

图1  表7–1的EXCEL工作表

制作相关图的步骤如下:

选择区域A1:B11,如图1所示;

◆点击EXCEL图表向导;

    ◆在“图表类型”中选择“XY散点图”;如图2。

图2  散点图的制作

◆在“子图表类型”中选择第一种散点图,并点击“下一步”,即可得到图1和2。

图2  散点图的制作

图3  散点图的制作

◆点击“完成”,并对图形进行修饰编辑,最后得到如图4所示广告投入与月平均销售额之间的散点图。

图4  广告投入与月平均销售额的散点图

二、相关系数

    在EXCEL中,相关系数函数和相关系数宏提供了两种计算相关系数的方法。

(一)相关系数函数

    在EXCEL中,CORREL函数和PERSON函数提供了计算两个变量之间的相关系数的方法,这两个函数是等价的。与相关系数有关的函数还有RSQ(相关系数的平方,即判定系数r2)和COVAR(协方差函数)。

在这里我们以CORREL函数和表7–1中资料为例,介绍利用函数计算相关系数的方法。

◆首先,点击EXCEL函数图钮“fx”,选择“统计”函数;

◆在统计函数点击“CORREL”,进入函数向导;

在“array1”中输入第一个变量“广告投入”的数据区域A2:A11“array2”中输入第二个变量“月均销售额”的数据区域B2:B11样,即可在当前光标所在单元格显示函数的计算结果。如图5 所示。

图5  CORREL函数计算相关系数

(二)相关系数宏

在EXCEL数据分析宏中,EXCEL专门提供了计算相关系数宏过程。利用此宏过程,可以计算多个变量之间的相关矩阵。

仍然以表7–1中资料为例,利用相关系数宏计算相关系数矩阵的过程如下:

◆点击EXCEL“工具”菜单,选择“数据分析”过程;

◆在“数据分析”宏过程中,选择“相关系数”过程。如图6所示;

    ◆在“输入区域”中输入两个变量所在区域A2:B11,数据以列排列,输出区域选择在同一工作表中的以D1:E5区域里。计算结果如图7所示。

图6  相关系数宏

图7  利用相关系数宏计算的相关系数矩阵

三、回归分析宏

除了回归分析宏外,EXCEL虽然提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测。这9个函数列于表7–9中。但EXCEL提供的回归分析宏仍然具有更方便的特点。仍以表7–1中广告投入与销售额的关系资料为例,利用一元线性回归方程确定两个变量之间的定量关系。

表7–9    用于回归分析的工作表函数

函数名定      义

INTERCEPT一元线性回归模型截距的估计值
SLOPE一元线性回归模型斜率的估计值
RSQ一元线性回归模型的判定系数(r2)

FORECAST依照一元线性回归模型的预测值
STEYX依照一元线性回归模型的预测值的标准误差
TREND依照多元线性回归模型的预测值
GROWTH依照多元指数回归模型的预测值
LINEST估计多元线性回归模型的未知参数
LOGEST估计多元指数回归模型的未知参数
回归宏确定两个变量之间定量关系的过程如下:

图8  回归分析宏过程

◆在“工具栏”菜单“数据分析”过程中选择“回归”宏过程;

◆在“Y值输入区域”内输入B2:B11,在“X值输入区域”输入A2:A11,如果是多元线性回归,则X值的输入区就是除Y变量以外的全部解释变量;

◆选择“标志”;置信度水平为95%,输出结果选择在一张新的工作表中;

◆选择“残差分析”,并绘制回归拟合图,点击“确定”即得到图9所示的回归分析结果和图10的残差表。

图9  回归分析结果

图10  残差分析表下载本文

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