excel回归报告如何看

1.excel怎么看回归分析的置信度

第一步仍然是准备好我们需要的数据，纵向排列

首先计算Y的估计值，我们根据回归方程计算

在C2单元格里面输入“=0.48*$B2-2021.08”，回车计算出结果，然后向下拖动生成所有点对应的y估计值

接着我们需要计算残差e，在D2单元格里面输入“=$C2-$A2”还是向下拖动生成残差列

然后计算残差的平方，在E2单元格里面输入“=D2^2”

做右侧空白区域选择一个单元格，比如M2，在单元格里面输入“=SUM(E2:E20)”计算残差的平方和

接下来我们计算x的平方，在F2单元格里面输入“=B2^2”向下拖动生成x的平方值列

同样在右侧找一个单元格，如M3，输入“=SUM(F2:F20)”回车

接下来我们计算估计误差

先在K2单元格计算出x的均值，输入“=AVERAGE(B2:B20)”

在K3输入需要计算得X值，比如这里的3000

在K5单元格里面输入“=SQRT($M$2/17*(1/18+($K$3-$K$2)^2/$M$3））”回车输出误差值

如果计算得是置信区间的话，可以另外选择单元格输入“=SQRT($M$2/17*(1+1/18+($K$3-$K$2)^2/$M$3))”

我们需要分别计算预测区间的上限和下限

在J9单元格里面输入“=$M$5-TINV(0.05,17)*$K$5”回车，作为下限值

在K9单元格里面输入“=$M$5+TINV(0.05,17)*$K$5”回车，作为上限值

7

接下来如果我们需要更换X的值，只需要在K3单元格里面重新输入X新的数值，然后回车，在J3和K3单元格就会计算出Y的预测区间的下限和上限。

2.一元线性回归用excel怎么算

是最小二乘法吧， 偏最小二乘法 最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。

用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。 通常用于曲线拟合。

很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。 偏最小二乘回归≈多元线性回归分析+典型相关分析+主成分分析 与传统多元线性回归模型相比，偏最小二乘回归的特点是：（1）能够在自变量存在严重多重相关性的条件下进行回归建模；（2）允许在样本点个数少于变量个数的条件下进行回归建模；（3）偏最小二乘回归在最终模型中将包含原有的所有自变量；（4）偏最小二乘回归模型更易于辨识系统信息与噪声（甚至一些非随机性的噪声）；（5）在偏最小二乘回归模型中，每一个自变量的回归系数将更容易解释。

在计算方差和协方差时，求和号前面的系数有两种取法：当样本点集合是随机抽取得到时，应该取1/(n-1)；如果不是随机抽取的，这个系数可取1/n。 多重相关性的诊断 1 经验式诊断方法 1、在自变量的简单相关系数矩阵中，有某些自变量的相关系数值较大。

2、回归系数的代数符号与专业知识或一般经验相反；或者，它同该自变量与y的简单相关系数符号相反。 3、对重要自变量的回归系数进行t检验，其结果不显著。

特别典型的是，当F检验能在高精度下通过，测定系数R2的值亦很大，但自变量的t检验却全都不显著，这时，多重相关性的可能性将很大。 4、如果增加（或删除）一个变量，或者增加（或删除）一个观测值，回归系数的估计值发生了很大的变化。