回歸分析是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)上分析數(shù)據(jù)的方法，目的在于了解兩個(gè)或多個(gè)變量間是否相關(guān)、相關(guān)方向與強(qiáng)度，并建立數(shù)學(xué)模型以便觀察特定變量來(lái)預(yù)測(cè)研究者感興趣的變量。計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)計(jì)算有很多不同的方法，接下來(lái)讓我們一起去了解一下。

　回歸分析法——怎樣進(jìn)行回歸分析計(jì)算

在數(shù)據(jù)分析中，對(duì)于成對(duì)成組數(shù)據(jù)的擬合是經(jīng)常遇到的，涉及到的任務(wù)有線性描述，趨勢(shì)預(yù)測(cè)和殘差分析等等。很多專業(yè)讀者遇見(jiàn)此類問(wèn)題時(shí)往往尋求專業(yè)軟件，比如在化工中經(jīng)常用到的origin和數(shù)學(xué)中常見(jiàn)的matlab等等。它們雖很專業(yè)，但其實(shí)使用excel就完全夠用了。我們已經(jīng)知道在excel自帶的數(shù)據(jù)庫(kù)中已有線性擬合工具，但是它還稍顯單薄，今天我們來(lái)嘗試使用較為專業(yè)的擬合工具來(lái)對(duì)此類數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

實(shí)例 某溶液濃度正比對(duì)應(yīng)于色譜儀器中的峰面積，現(xiàn)欲建立不同濃度下對(duì)應(yīng)峰面積的標(biāo)準(zhǔn)曲線以供測(cè)試未知樣品的實(shí)際濃度。已知8組對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，建立標(biāo)準(zhǔn)曲線，并且對(duì)此曲線進(jìn)行評(píng)價(jià)，給出殘差等分析數(shù)據(jù)。

這是一個(gè)很典型的線性擬合問(wèn)題，手工計(jì)算就是采用最小二乘法求出擬合直線的待定參數(shù)，同時(shí)可以得出r的值，也就是相關(guān)系數(shù)的大小。在excel中，可以采用先繪圖再添加趨勢(shì)線的方法完成前兩步的要求。

選擇成對(duì)的數(shù)據(jù)列，將它們使用“x、y散點(diǎn)圖”制成散點(diǎn)圖。

在數(shù)據(jù)點(diǎn)上單擊右鍵，選擇“添加趨勢(shì)線”-“線性”，并在選項(xiàng)標(biāo)簽中要求給出公式和相關(guān)系數(shù)等，可以得到擬合的直線。

由圖中可知，擬合的直線是y=15620x+6606.1，r2的值為0.9994。

因?yàn)閞2>0.99，所以這是一個(gè)線性特征非常明顯的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ停凑f(shuō)明擬合直線能夠以大于99.99%地解釋、涵蓋了實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，具有很好的一般性，可以作為標(biāo)準(zhǔn)工作曲線用于其他未知濃度溶液的測(cè)量。

為了進(jìn)一步使用更多的指標(biāo)來(lái)描述這一個(gè)模型，我們使用數(shù)據(jù)分析中的“回歸”工具來(lái)詳細(xì)分析這組數(shù)據(jù)。

在選項(xiàng)卡中顯然詳細(xì)多了，注意選擇x、y對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)列?！俺?shù)為零”就是指明該模型是嚴(yán)格的正比例模型，本例確實(shí)是這樣，因?yàn)樵跐舛葹榱銜r(shí)相應(yīng)峰面積肯定為零。先前得出的回歸方程雖然擬合程度相當(dāng)高，但是在x=0時(shí)，仍然有對(duì)應(yīng)的數(shù)值，這顯然是一個(gè)可笑的結(jié)論。所以我們選擇“常數(shù)為零”。

“回歸”工具為我們提供了三張圖，分別是殘差圖、線性擬合圖和正態(tài)概率圖。重點(diǎn)來(lái)看殘差圖和線性擬合圖。

在線性擬合圖中可以看到，不但有根據(jù)要求生成的數(shù)據(jù)點(diǎn)，而且還有經(jīng)過(guò)擬和處理的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，擬合直線的參數(shù)會(huì)在數(shù)據(jù)表格中詳細(xì)顯示。本實(shí)例旨在提供更多信息以起到拋磚引玉的作用，由于涉及到過(guò)多的專業(yè)術(shù)語(yǔ)，請(qǐng)各位讀者根據(jù)實(shí)際，在具體使用中另行參考各項(xiàng)參數(shù)，此不再對(duì)更多細(xì)節(jié)作進(jìn)一步解釋。

殘差圖是有關(guān)于世紀(jì)之與預(yù)測(cè)值之間差距的圖表，如果殘差圖中的散點(diǎn)在中州上下兩側(cè)零亂分布，那么擬合直線就是合理的，否則就需要重新處理。

更多的信息在生成的表格中，詳細(xì)的參數(shù)項(xiàng)目完全可以滿足回歸分析的各項(xiàng)要求。下圖提供的是擬合直線的得回歸分析中方差、標(biāo)準(zhǔn)差等各項(xiàng)信息。

　　計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)分析分類方法

1.按信息的形式和處理方式可分類：

(1)電子數(shù)字計(jì)算機(jī)：所有信息以二進(jìn)制數(shù)表示。

(2)電子模擬計(jì)算機(jī)：內(nèi)部信息形式為連續(xù)變化的模擬電壓，基本運(yùn)算部件為運(yùn)算放大器。

(3)混合式電子計(jì)算機(jī)：既有數(shù)字量又能表示模擬量，設(shè)計(jì)比較困難。

2.按使用可分類為：

(1)通用機(jī)：適用于各種應(yīng)用場(chǎng)合，功能齊全、通用性好的計(jì)算機(jī)。

(2)專用機(jī)：為解決某種特定問(wèn)題專門(mén)設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)，如工業(yè)控制機(jī)、銀行專用機(jī)、收銀機(jī)(pos)等。

3.按計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的規(guī)模和處理性能分類為：

所謂計(jì)算機(jī)系統(tǒng)規(guī)模主要指計(jì)算機(jī)的速度、容量和功能。一般可分巨型機(jī)、大型機(jī)、中小型機(jī)、微型機(jī)和工作站等。其中工作站(workstation)是介于小型機(jī)和微型機(jī)之間的面向工程的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

以上就是一點(diǎn)計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)的方式方方法，計(jì)算機(jī)的操作技能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些，大家以后在日常的使用中就會(huì)發(fā)現(xiàn)越來(lái)越豐富的操作方法，如果大家還想了解更多與之有關(guān)的信息，歡迎關(guān)注我們文軍營(yíng)銷(xiāo)的官網(wǎng)。

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分兩次進(jìn)行回歸分析 excel進(jìn)行回歸分析 | 文軍營(yíng)銷(xiāo)第一次,把空調(diào)、TV導(dǎo)航、導(dǎo)航、SR、天窗、空氣囊、LD、TV、AW作為說(shuō)明變量(表1),第二次,把顏色、拍賣(mài)會(huì)地點(diǎn)、行駛距離、車(chē)檢剩余有效月數(shù)、評(píng)分作為說(shuō)明變量(表2),目標(biāo)變量都是二手車(chē)價(jià)格。 表1 表2 對(duì)表1、表2進(jìn)行回歸分析?；貧w分析的結(jié)果分別如表3、表4所示(具體操作步驟將在下一節(jié)詳細(xì)說(shuō)明)。 表3 ...多元回歸分析 多元回歸的基本介紹 | 文軍營(yíng)銷(xiāo)1、多元回歸是指一個(gè)因變量(預(yù)報(bào)對(duì)象),多個(gè)自變量(預(yù)報(bào)因子)的回歸模型?；痉椒ㄊ歉鶕?jù)各變量值算出交叉乘積和。 2、這種包括兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量的回歸稱為多元回歸。應(yīng)用此法,可以加深對(duì)定性分析結(jié)論的認(rèn)識(shí),并得出各種要素間的數(shù)量依存關(guān)系,從而進(jìn)一步揭示出各要素間內(nèi)在的規(guī)律。一般來(lái)說(shuō),多元回歸過(guò)程能同時(shí)提供...回歸診斷和殘差分析 Excel回歸的殘差診斷 | 文軍營(yíng)銷(xiāo)1、工具-數(shù)據(jù)分析,選擇回歸,單擊確定。 2、彈出Excel的回歸分析對(duì)話框。選中對(duì)話框下方的殘差,單擊確定(圖1)。 回歸分析的運(yùn)行結(jié)果如表2所示。 殘差分析 接下來(lái),把表2的殘差用直方圖表示。制作直方圖的步驟如下: 1、工具-數(shù)據(jù)分析,選擇直方圖,單擊確定。 2、彈出直方圖對(duì)話框。在輸人區(qū)域中選擇殘差這列數(shù)據(jù),包括...