经验直达：
- 怎么用excel进行回归分析
- excel如何做回归分析
一、怎么用excel进行回归分析
这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值 ， 也就是相关系数的大小 。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求 。
选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图 。
在数据点上单击右键 ， 选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线 。
由图中可知，拟合的直线是y=15620x 6606.1，R2的值为0.9994.
因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性 ， 可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量 。
为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据 。
在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列 。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零 。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论 。所以我们选择“常数为零” 。
“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图 。重点来看残差图和线性拟合图 。
在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示 。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释 。
残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的 ， 否则就需要重新处理 。
更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求 。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息 。
二、excel如何做回归分析
Multiple R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系 。
R Square：测定系数 ， 也叫拟合优度 。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS 残差SS)，这个值在0~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高 。
Adjusted R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时 ， 考虑方程所包含的自变量个数的影响 。
标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根 。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离 。
观测值：有多少组自变量的意思 。
excel回归分析的使用方法：
1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据 。
2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”，点击确定 。
3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围 。
4、然后设置好输出区域的范围，点击确定 。
【excel如何做回归分析 怎么用excel进行回归分析】
5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中 。
