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Excel统计分析与应用大全 [:1702652486]
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Excel统计分析与应用大全 10.4.2 使用回归分析工具进行回归分析及回归结果分析
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使用回归分析工具进行回归分析的分析结果包括SUMMARY OUTPUT（回归汇总输出）、RESIDUAL OUTPUT（残差输出）和PROBABILITY OUTPUT（正态概率输出）三部分。
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SUMMARY OUTPUT是回归结果中最重要的部分，包括方差分析表、截距、斜率、判定系数、调整后判定系数、P值等一系列统计信息。RESIDUAL OUTPUT输出可选，能够给出预测值、残差项、标准残差项以及对应的残差图、线性拟合图等分析结果。PROBABILITY OUTPUT输出可选，能够给出正态分布概率以及与此对应的正态分布概率图等。此外，还可以选择给出残差图、线性拟合图和正态概率图三种输出图形。
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下面通过示例7介绍如何使用回归分析工具进行回归分析。
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示例7：
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仍以示例4中所用的原始数据文件（图10.21）为基础，分析该企业商品成本与售价之间的关系。
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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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