「乾貨」還不會用Excel做線性迴歸分析？千萬別說你精通Excel
在學習之前，我們先了解兩個概念，什麼是
迴歸分析和線性迴歸?
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迴歸分析和線性迴歸
迴歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。透過資料間相關性分析的研究，進一步建立
自變數Xi
（
i=1，2，3，…）與
因變數Y
之間的迴歸函式關係，即迴歸分析模型，從而預測資料的發展趨勢。
按照自變數與因變數之間的關係型別，可以分為
線性迴歸
與
非線性迴歸
。因此我們可以理解為，
線性迴歸只是迴歸分析所用方法之一
，體現出的是變數之間的
線性關係
。
線性迴歸的表示式為：Y=b*X+a（
a為誤差服從均值為0的正態分佈
）
其中線性迴歸分析
按照涉及自變數的多少，分為一元線性迴歸分析和多元線性迴歸分析。
一元線性迴歸分析
只包括單個自變數和一個因變數，且二者的關係可用一條直線近似表示。它主要研究
單個自變數X
對因變數Y是否有影響。
比如，身高（X）與體重（Y）的影響。
多元線性迴歸分析
包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是
線性關係
。它主要研究
多個自變數X
1
、X
2
….X
n
對因變數Y是否有影響。
比如，身高（
X
1
）、飲食情況（
X
2
）…運動量（
X
n
）等因素對體重（Y）的影響。
用Excel研究迴歸分析的主要問題有四個：
1、確定Y與X間的定量關係表示式，這種表示式稱為迴歸方程；
2、對求得的迴歸方程的可信度進行檢驗；
3、判斷自變數X對因變數Y有無影響；
4、利用所求得的迴歸方程進行預測和控制。
2
Excel的一元線性迴歸分析
開啟Excel，首先準備一些資料。下圖是一個公司2020年的各個月份銷售額，分析預測月份對銷售額的影響，具體資料如下：
這裡我們有
兩種方法
可以用：
散點圖—趨勢線
直接採用插入
散點圖
，
新增趨勢線
進行判斷，這個方法勝在很
直觀
。
具體操作步驟如下：
1）選中
資料列
，點選
插入
-
圖表
-
散點圖
；
2）
新增趨勢線
、
方程公式
，並
美化
，最終結果如下：
可以看到，銷售額與月份的一元線性迴歸方程為：
Y=144。23X+724。61，判定係數R = 0。9931
上述說明這方程的擬合程度很好，其中擬合直線可以解釋99%的變數波動。
資料分析—迴歸
使用“資料分析”功能裡的“迴歸”方法，這個方法相對更專業。
具體操作步驟如下：
1）開啟Excel表格，
點選資料
，找到
分析
-
資料分析
-
彈出的對話方塊裡的“迴歸”
。
2）在彈出的對話方塊裡填寫相應的資訊，如下圖：
3）點選確定，最終結果如下：
可以看到銷售額與月份的一元迴歸線性方程為：
y =144。2273x+724。6061，
相關係數R=0。996538，判定係數R=0。993087，
上述說明這方程的擬合程度很好，
銷售額與月份呈正相關
，即隨著月份的增加，生意越來越好，其中擬合直線可以解釋99%的變數波動。
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Excel的多元線性迴歸分析
開啟Excel，先準備一些資料。下圖是
一個公司2020年的各個月份的銷售額，
分析預測投入資產、宣傳費、運輸費對銷售額是否產生影響
。
資料分析-迴歸
分析具體過程如下：
1）開啟Excel表格，點選
資料
，找到
分析
-
資料分析
-
彈出的對話方塊裡的“迴歸”
。
2）在彈出的對話方塊裡填寫相應的資訊，如下圖：
3）點選確定，最終結果如下：
可以看到銷售額與各自變數的多元線性方程：
Y=-0。24232X
1
+8。988853X
2
+1。947114X
3
-121。719 ，
相關係數R=0。999253，判定係數R=0。998507，
上述說明這方程的
擬合程度很好
，
銷售額與投入資產呈負相關
，
與宣傳費、運輸費呈正相關
，即擴大宣傳，生意會越來越好，擬合直線可以解釋99%的變數波動。
以上就是本次要給大家講解的Excel線性迴歸分析的全部內容，我們下期見~
