用Excel做數據分析 回歸分析(1)

2020-11-25 至頂網

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數據進行處理。在數據點上單擊右鍵,選擇「添加趨勢線」-「線性」,並在選項標籤中要求給出公式和相關係數等,可以得到擬合的直線。

  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數據進行處理。

  在數據分析中,對於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數據進行處理。

  註: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」,在安裝光碟支持下加載「分析資料庫」。加載成功後,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於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,並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,手工計算就是採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,也就是相關係數的大小。在Excel中,可以採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」製成散點圖。

  

  

  在數據點上單擊右鍵,選擇「添加趨勢線」-「線性」,並在選項標籤中要求給出公式和相關係數等,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。

相關焦點

  • 我用Excel發現了數據分析的本質:回歸分析
    最近很多人都問我,為什麼感覺數據分析越學越亂,經常是學了一大堆名詞,真正遇到問題的時候卻更多是直接套用模型,很難將這些理論聯繫起來。這其實就回歸到了一個至關重要的問題:數據分析的本質是什麼?事物都是萬變不離其宗的,一切外在的方法都是為了事物本質而服務的,數據分析自然也不例外,今天我們就來探討一下數據分析的本質。
  • 如何用EXCEL線性回歸分析法快速做數據分析預測
    十三多年前,筆者就職於深圳F集團時,曾就做年度庫存預測報告,與筆者新入職一臺籍高管Edwin分別按不同的方法模擬預測下一個年度公司總存貨庫存。令我吃驚的是,本人以完整的數據推算做依據,做出的報告結果居然與僅入職數周,數據不齊全的Edwin制定的報告結果吻合度達到99%以上。仍清楚記得,筆者曾用得是標準的周轉天數計算公式反推法,而Edwin用的正是本文重點介紹的二元一次線性回歸分析法。
  • Excel裡的這個工具,做財務分析一定要學會
    回歸分析最關鍵的一步,就是要得到a和b的值。可以用二元一次方程的方式去求解,但那樣用到的數據太少,會影響到預測的準確性。在excel裡,提供了一個非常好的工具,可以基於一組數據來進行求解。只要有準備好的數據,用工具自動計算a和b的值,比手工計算的準確度要好,也更簡單。 1、準備工作。
  • excel做回歸分析 - CSDN
    線性回歸的步驟不論是一元還是多元相同,步驟如下:1、散點圖判斷變量關係(簡單線性);2、求相關係數及線性驗證;3、求回歸係數,建立回歸方程;4、回歸方程檢驗;5、參數的區間估計;6、預測;一元線性回歸操作和解釋摘要一元線性回歸可以說是數據分析中非常簡單的一個知識點
  • Python數據分析|線性回歸
    Python數據分析學習筆記,今天分享下利用Python對業務進行數據預處理,並利用線性回歸進行數據預測。壹 數據導入Python下載及環境配置這裡就不贅述了哈,網上教程非常多,我們直接一開始就進入乾貨,打它一個開門見山。
  • 用Excel做數據分析——直方圖
    使用Excel自帶的數據分析功能可以完成很多專業軟體才有的數據統計、分析,這其中包括:直方圖、相關係數、協方差、各種概率分布、抽樣與動態模擬、總體均值判斷,均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、時間序列等內容。下面將對以上功能逐一作使用介紹,方便各位普通讀者和相關專業人員參考使用。
  • 如何用線性回歸模型做數據分析?
    編輯導語:在日常工作中,很多時候都會用到數據分析的方法,線性回歸模型看起來非常簡單,但實際上它的十分重要;本文作者分享了關於如何用線性回歸模型做數據分析的方法,我們一起來學習一下。
  • Excel數據分析包含哪些知識
    相信大家對即將講述的數據分析內容很感興趣,想知道Excel數據分析包含哪些知識?本文就言簡意賅地後面的系列文章會涉及到的一些內容,在這裡進行一下簡單的概括,大致分為八大部分分別如下:第一部分引入數據挖掘的概念。簡要介紹什麼是數據挖掘,介紹Excel強大的數據挖掘功能,excel不支持的功能需要使用「加載宏」。
  • 零一數據 [21天小白學成大師]第五天 學會用EXCEL做預測
    原創:有點瘦的胖子零一需要預測的場景太多這裡就不一一贅述了,在師傅的指導下,我對excel的認知水平又提升了一大截,學會了用excel做多元回歸分析。這個預測方法不僅適用絕大部分行業,並且也適用沒有業務基礎的小白操作。附上師父的一句教誨:相信相信的力量。
  • 不用代碼,教你Excel構建數據分析預測模型!
    Excel中的分析工具包是一個插件程序,為統計和工程分析提供數據分析工具。步驟1:選擇回歸進入數據->數據分析轉到數據工具包中的「數據分析」,選擇「回歸」,然後按「確定」:按OK,我們最終在Excel中用兩個步驟進行了回歸分析!很簡單!現在我們將在excel中看到回歸分析的結果。用Excel分析預測模型的結果實施線性回歸模型是最簡單的部分。現在是我們分析的棘手方面——在Excel中解釋預測模型的結果。
  • python多重線性回歸分析
    一個簡單的線性回歸模型測試。定義:線性回歸是利用數理統計中回歸分析,來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法,運用十分廣泛。表達形式為y =aX+b,b為誤差服從均值為0的正態分布,a為截距。
  • 使用簡單而強大的Excel來進行數據分析
    使用Excel進行數據分析是使用R或Python進行數據科學的先驅我們應該要學習用於分析數據的基本的Excel函數介紹我一直都很佩服Excel強大的數據分析能力。這款軟體不僅能夠進行基本的數據計算,還可以使用它來進行數據分析。它被廣泛用於許多的領域內,包括財務建模和業務規劃等。對於數據分析領域的新手來說,Excel它可以成為一個很好的跳板。甚至來說在學習R或Python之前,最好先了解一下Excel。將Excel添加到你的技能庫中沒有什麼壞處。
  • 如何用Matlab/Python/Stata做簡單回歸分析
    (3)求出簡單多元線性回歸的係數 (4)求出常見的回歸描述量:例如中心化R方、調整後R方 NO.2 |數據來源: 數據採用的是Pieters & Bijmolt(1997)的關於Consumer Memory for Television Advertising
  • 如何用SPSS進行數據分析?
    1.1 SPSS的核心功能1.2 數據編輯功能可以通過SPSS的數據編輯功能,對數據進行增刪改等處理,還可以根據需要對數據進行拆分、加權、排序、聚合等處理。1.6 統計功能CDA數據分析師認為SPSS統計功能是進行數據分析要重點掌握的模塊,通過此功能可以完成絕大部分數理統計模型分析,其中包括:回歸分析、列聯表分析、聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、時間序列分析、判別分析等。
  • 數據分析不得不知的七種回歸分析技術
    回歸分析技術是一種非常重要的數據分析方法,有著廣泛的應用,能夠解決目標變量為連續的預測分析問題。什麼是回歸分析?回歸分析是一種預測性的建模技術,它研究的是因變量(目標)和自變量(預測器)之間的關係。這種技術通常用於預測分析,時間序列模型以及發現變量之間的因果關係。
  • 16種常用的數據分析方法-回歸分析
    4、其他回歸方法 非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等 之所以有不同類型的回歸分析,是由於原始分析數據X、Y變量的數據類型不同,不同類型的數據在進行回歸分析時,要採用合適的回歸分析類型。
  • 懂Excel就能輕鬆入門Python數據分析包pandas(十六):合併數據
    此系列文章收錄在公眾號中:數據大宇宙 > 數據處理 >E-pd經常聽別人說 Python 在數據領域有多厲害,結果學了很長時間,連數據處理都麻煩得要死。後來才發現,原來不是 Python 數據處理厲害,而是他有數據分析神器—— pandas前言本系列上一節說了拆分數據的案例,這次自然是說下怎麼合併數據。
  • 檢驗回歸係數的顯著性excel_excel相關係數顯著性檢驗 - CSDN
    Excel數據分析工具庫是個很強大的工具,可以滿足基本的統計分析,這裡介紹用Excel數據分析工具庫中的回歸做回歸分析。本文僅作為學習筆記之用,歡迎各位交流指正。
  • 用Excel求解回歸方程的3種方法:LINEST、散點圖和數據分析工具
    許栩原創專欄《從入門到高手:線性回歸分析詳解》第四章,一元線性回歸分析。實際場景中,對需求影響的因素很多,也就是說自變量很多,很少能用單一的變量,也即一元回歸分析來做好預測。回歸分析在預測裡的應用,主要是多元回歸。
  • 新手如何快速入門數據分析?
    一、技術 主要包括excel,sql,power BI 1)技術方面就是 SQL,主要學習資料庫語言的增刪查改, 建議從mysql入手,主要學習關係資料庫管理系統,主要學習單表查詢以及多表查詢,利用資料庫進行簡單的分析