1樓：人人哦哦哦課
1、單擊開始---->所有程式---->microsoft office，選擇microsoft excel 2010選項。
2、新建的excel資料**中，建立兩行資料，用以分析。
3、選中所有資料，單擊資料選單項中的，資料分析選項。
4、預設情況下，excel**沒有資料分析選項，此時需要新增它。單擊檔案選單中的選項。
5、excel選項中，選擇載入項選項。
6、載入項中，選擇分析工具庫選項，單擊確定。
2樓：深圳市新思維軟體有限責任公司
excel中點 工具 ，裡面的載入巨集，勾上分析工具庫，載入好後，工具裡面會有乙個資料分析
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，這個是線性的回歸，其他的話，借助別的工具可能更好
如何用excel做回歸分析?
3樓：匿名使用者
在日常資料分析工作當中，回歸分析是應用十分廣泛的一種資料分析方法，按照涉及自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關係型別，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
回歸分析的實施步驟：
1）根據**目標，確定自變數和因變數
2）建立回歸**模型
3）進行相關分析
4）檢驗回歸**模型，計算**誤差
5）計算並確定**值
我們接下來講解在excel2007中如何進行回歸分析？
一、案例場景
為了研究某產品中兩種成分a與b之間的關係，現在想建立不同成分a情況下對應成分b的擬合曲線以供後期進行**分析。測定了下列一組資料：
二、操作步驟
1、先繪製散點圖：具體步驟是選中資料，插入—>圖表—>散點圖
2、在散點圖的資料點上右鍵—>新增趨勢線
3、在彈出的選項框的選項中選擇公式和相關係數等，這樣就以得到擬合的直線
在圖中我們可以看到，擬合的回歸方程是 y = 0.223x + 9.121 ，r² = 0.982
我們進一步使用excel中資料分析的回歸分析提供更多的分析變數來描述這乙個線性模型
4、選中資料—>資料—>資料分析—>回歸
4樓：可以
以excel2010為例。
1、「開發工具」選項卡 中單擊「載入項」組中的「載入項」按鈕，開啟「載入巨集」對話方塊。如下圖。勾選 「分析工具庫」。
2、「資料」選項卡中「分析」組中的「資料分析」按鈕，開啟「資料分析」對話方塊。如下圖。單擊「回歸」選項。
5樓：盛琦甲向雪
excel只能做線性回歸，如果非線性回歸，先轉化為線性用linest函式
比如回歸y=ax^2+ba+c
先將x^2放在a列，x放b列，y放c列，假設有12組數選中3個單元格，輸入=linest（c1：c12，a1:b12，），是陣列操作，所以得按f2，再按ctrl+shift+enter就ok了
不懂的話，再看下該函式的幫助檔案
6樓：匿名使用者
這是乙個很典型的線性擬合問題，手工計算就是採用最小二乘法求出擬合直線的待定引數，同時可以得出r的值，也就是相關係數的大小。在excel中，可以採用先繪圖再新增趨勢線的方法完成前兩步的要求。
7樓：office之門
擬合程度高，主要是前幾期的資料離散性小（30.4 31.7 29.
7 29.9 31.3 38.
5），使用二階做趨勢線，前幾期的資料擬合的好，殘差減少許多，但是用線性的話，前幾期就擬合不好，殘差比較大。
我感覺excel給出的公式不正確，用給出的公式回推y值，都相差很大。
8樓：老鼠麥大公尺
擬合程度高，不一定**效果好，還要看殘差什麼的
如何使用excel做一元線性回歸分析
9樓：匿名使用者
使用excel做一元線性回歸分析的方法如下：
建立散點圖：選擇需要分析的資料，選擇【插入】選單，選中【散點圖】，畫出如下的散點圖
新增趨勢線：單擊圖形上的資料點，任意乙個，單擊右鍵，選擇【新增趨勢線】
回歸分析：選擇【線性】，單擊【顯示公式】【顯示r平方值】，如果需要做**，可以在【趨勢**】中輸入需要【向前**】或【向後**】的週期
如何用excel做資料線性擬合和回歸分析
10樓：nice山東草原狼
1、釐清各個資料之間的邏輯關係，搞清楚哪個是自變數，哪個又是因變數。這裡我們要對人均gdp和城市化水平進行分析，建立符合兩者之間的模型，假定人均gdp為自變數，城市化水平是因變數。
2、由於我們不知道兩者之間的具體關係如何，所以我們利用資料生成乙個散點圖判斷其可能符合的模型。為生成的散點圖，一般橫座標為自變數，縱座標為因變數，所以我們需要將x軸，y軸的座標對調一下，這裡採用最簡單的方法，將因變數移動到自變數的右邊一列即可。
3、由步驟2的散點圖，我們可以判斷自變數和因變數之間可能呈線性關係，我們可以新增線性趨勢線進一步加以判斷。如附圖1所示。也可以新增指數，移動平均等趨勢線進行判斷。
很明顯資料可能符合線性關係，所以下面我們對資料進行回歸分析。
4、選擇選單欄的「資料分析」-->「回歸」。
5、步驟4進行的回歸分析輸出結果如附圖所示。回歸模型是否有效，可以參見p指，如果p<0.001則極端顯著，如果0.
0010.05則不顯著。本例的p值均小於0.
001，所以屬於極端顯著，故回歸模型是有效的。根據回歸模型的結果可知
y = 5e-06x + 0.5876r² = 0.9439
11樓：小兔子拐拐
在資料分析中，對於成對成組資料的擬合是經常遇到的，涉及到的任務有線性描述，趨勢**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體，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自帶的資料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資料進行處理。
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