1702658061
1702658062
1702658063
1702658064
1702658065
图10.32 “数据分析”对话框
1702658066
1702658067
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。
1702658068
1702658069
1702658070
1702658071
1702658072
图10.33 “回归”对话框
1702658073
1702658074
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。
1702658075
1702658076
1702658077
1702658078
1702658079
图10.34 “回归”对话框设置
1702658080
1702658081
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。
1702658082
1702658083
1702658084
1702658085
1702658086
图10.35 回归分析结果
1702658087
1702658088
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。
1702658089
1702658090
1702658091
1702658092
1702658093
图10.36 示例7回归结果
1702658094
1702658095
1702658096
1702658097
1702658098
Excel统计分析与应用大全 [:1702652487]
1702658099
Excel统计分析与应用大全 第11章 Excel中的相关分析
1702658100
1702658101
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。
1702658102
1702658103
Excel统计分析与应用大全 [:1702652488]
1702658104
11.1 相关分析概述
1702658105
1702658106
Excel统计分析与应用大全 [:1702652489]
1702658107
11.1.1 相关分析基本概念
1702658108
1702658109
相关分析用于描述双变量数据之间的关系。从性质角度来说，存在三种不同的关系类型，分别是因果关系、共变关系和相关关系。
1702658110