excel表格如何换行攻略来了
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2023-02-18
本文目录一览:
excel回归分析可以这么做:
工具/原料:联想L1710D、Win10、Excel2019
1、点击文件
点击左上角的【文件】。
2、点击选项
点击左下角的【选项】。
3、点击加载项
弹出Excel选项窗口框,点击左边的【加载项】。
4、点击分析工具库
点击右边的【分析工具库】。
5、点击转到
点击下面的【转到】。
6、勾选分析工具库
在可用加载宏勾选【分析工具库】。
7、点击确定
点击右边的【确定】。
8、点击数据
点击上面的【数据】。
9、点击数据分析
点击右上角的【数据分析】。
10、点击确定
在分析工具用鼠标滚轮往下滑,找到并点击回归,点击【确定】。
11、框选输入区域
弹出回归窗口框,框选X值、Y值输入区域。
12、勾选正态概率图
勾选下面的【正态概率图】。
13、勾选置信度
勾选上面的【置信度】。
14、点击确定
点击右上角的【确定】。
15、制作完成
在Sheet2回归分析制作完成。
1、点开excel。
2、点击左上角文件—选项,弹出对话框。
3、在左侧点击加载项,然后在中下方点击转到。
4、在弹出框中前面的所有选项中点钩,然后确定。
5、点击左上方数据,这时在其最后面就出现了数据分析。
6、点进去选回归点确定。
7、勾选你的X,Y区域,点击残差项中的残差图就OK了。
方法如下:
选择成对的数据列excel 回归分析,将使用“X、Y散点图”制成散点图。
在数据点上单击右键excel 回归分析,选择“添加趋势线”-“线性”,并在选项标签中要求给出公式和相关系数等,可以得到拟合的直线。
由图中可知,拟合的直线是y=15620x+6606.1,R2的值为0.9994。
因为R2
0.99,所以这是一个线性特征非常明显的实验模型,即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据,具有很好的一般性,可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。
为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型,我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。
在选项卡中显然详细多了,注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型,本例确实是这样,因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高,但是在x=0时,仍然有对应的数值,这显然是一个可笑的结论。所以选择“常数为零”。
“回归”工具为我们提供了三张图,分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。
在线性拟合图中可以看到,不但有根据要求生成的数据点,而且还有经过拟和处理的预测数据点,拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用,由于涉及到过多的专业术语,请各位读者根据实际,在具体使用中另行参考各项参数,此不再对更多细节作进一步解释。
残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表,如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布,那么拟合直线就是合理的,否则就需要重新处理。
更多的信息在生成的表格中,详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。
Multiple R:相关系数R,值在-1与1之间,越接近-1,代表越高的负相关,反之,代表越高的正相关关系。
R Square:测定系数,也叫拟合优度。是相关系数R的平方,同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS),这个值在0~1之间,越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。
Adjusted R Square:校正的测定系数,对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时,考虑方程所包含的自变量个数的影响。
标准误差:等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度,它代表的是实际值与回归线的距离。
观测值:有多少组自变量的意思。
excel回归分析的使用方法:
1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。
2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”,点击确定。
3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围。
4、然后设置好输出区域的范围,点击确定。
5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中。
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