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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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11.1.1 相关分析基本概念
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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。
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因果关系是指一个变量是另一个变量的因，而另一个变量则是这个变量的果。例如工作认真投入是工作效率高的因，工作效率高则是工作认真投入的果。
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共变关系是指表面上看来有联系的两个变量都与第三个变量有关，这两个变量间的关系就是共变关系。例如春天出生的婴儿与春天栽种的小树，就高度而言，表面上看来都在增长，其实这两者都受时间因素的影响。
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相关关系是指两个变量在发展变化的方向及大小方面存在一定的关系，例如采光量与植物的生产量、植物采光能力之间具有相关关系。
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不同变量之间的依存关系，从数量联系上来说，存在两种不同的类型，一种是函数关系，另一种是相关关系。
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函数关系指的是变量之间存在的严格的依存关系。它们之间的关系值是固定的。对于某一变量的每一个值，都有另一个变量的完全确定的值与之相对应。例如，长方形的面积等于长乘宽。
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相关关系则是指变量之间确实存在的但关系值不固定的相互依存关系。在相关关系中，当一个或几个相互联系的变量的值确定以后，与之对应的另一变量值也相应发生变化，但却不能完全确定，其关系值不是固定的，往往按照某种规律在一定的范围内变化。因此，相关关系是一种非确定性的关系。例如，购买能力与收入水平有关，但对于人均收入水平相同的地区，其购买能力可能不尽相同。
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