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使用回归分析工具进行回归分析的具体操作步骤如下：
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①建立回归方程：售价=a×成本+b。
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②转到“数据”选项卡，在“分析”选项组中单击“数据分析”按钮，弹出如图10.32所示的“数据分析”对话框。
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图10.32 “数据分析”对话框
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③在“数据分析”对话框中选择“回归”分析工具，单击“确定”按钮，即可弹出如图10.33所示的“回归”对话框。
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图10.33 “回归”对话框
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④在“回归”对话框中的“Y值输入区域”文本框中输入因变量售价所在单元格区域”B2:B11”；在“X值输入区域”文本框中输入自变量成本所在单元格区域”A2:A11”，如图10.34所示；单击“确定”按钮即可得到如图10.35所示的回归分析结果。若在分析之前已知回归方程的截距为0，则可在此对话框中勾选“常数为零”复选框；若是此外还需要得到残差、标准残差、线性拟合图及正态概率图等信息，则在此对话框中勾选相应复选框即可。
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图10.34 “回归”对话框设置
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⑤分析回归结果。如图10.35所示，从“回归统计”一栏中可判定系数R Square约为0.9，调整后判定系数约为0.89，说明回归结果的拟合程度良好。从该栏中还可知标准误差与观测值等信息。
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图10.35 回归分析结果
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从“方差分析”一栏中可知回归的方差分析表，该方差分析的原假设为自变量对因变量没有显著影响，该回归的P值为2.42209E-05，即约为0.000024，如图10.36所示，明显小于显著性水平0.05，应该拒绝原假设，说明自变量成本对因变量售价有显著影响。从最后一栏中可知回归的系数以及置信区间。可知截距约为40.4，斜率约为1.13，回归公式即可写为：售价=成本×1.13+40.4。由此可以发现该企业的商品售价等于成本的1.13倍加上40.4元，说明成本每增加一元，售价将会相应增加1.13元。计算结果如图10.36所示。
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图10.36 示例7回归结果
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Excel统计分析与应用大全 第11章 Excel中的相关分析
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所谓相关，是指变量间存在的相互关联。相关关系是指变量之间保持着某种不确定的依存关系，但这种关系并不是一一对应的。相关分析则是通过散点图或者借助一些分析指标来考察变量间关联的程度，并探讨具有依存关系的变量之间的相关方向以及相关程度，进而研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。
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11.1 相关分析概述
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