1. excel中求回归方程函数
使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在相应界面找到）。
点击“文件”，如下图：
在弹出的菜单中选择“选项”，如下图所示：
在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”，在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”，然后点击最下方的“转到”，如下图所示：
在弹出的“加载宏”菜单中选择“分析工具库”，然后点击 “确定”，如下图所示：
加载完毕，在“数据”工具栏中就出现“数据分析”工具库，如下图所示：
给出原始数据，自变量的值在A2：I21单元格区间中，因变量的值在J2：J21中，如下图所示：
假设回归估算表达式为：
试使用Excel数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析：
点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库，如下图所示：
在弹出的“数据分析”-“分析工具”多行文本框中选择“回归”，然后点击 “确定”，如下图所示：
弹出“回归”对话框并作如下图的选择：
上述选择的具体方法是：
在“Y值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取函数Y数据所在单元格区域J2：J21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“Y值输入区域”文本框中输入J2：J21；
在“X值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取自变量数据所在单元格区域A2：I21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“X值输入区域”文本框中输入A2：I21；
置信度可选默认的95%。
在“输出区域”如选“新工作表”，就将统计分析结果输出到在新表内。为了比较对照，我选本表内的空白区域，左上角起始单元格为K10.点击确定后，输出结果如下：
第一张表是“回归统计表”(K12：L17):
其中：
Multiple R：（复相关系数R）R2的平方根，又称相关系数，用来衡量自变量x与y之间的相关程度的大小。本例R=0.9134表明它们之间的关系为高度正相关。（Multiple：复合、多种）
R Square：复测定系数，上述复相关系数R的平方。用来说明自变量解释因变量y变差的程度，以测定因变量y的拟合效果。此案例中的复测定系数为0.8343，表明用用自变量可解释因变量变差的83.43%
Adjusted R Square：调整后的复测定系数R2，该值为0.6852，说明自变量能说明因变量y的68.52%，因变量y的31.48%要由其他因素来解释。（ Adjusted：调整后的）
标准误差：用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归相关的其它统计量，此值越小，说明拟合程度越好
观察值：用于估计回归方程的数据的观察值个数。
第二张表是“方差分析表”：主要作用是通过F检验来判定回归模型的回归效果。
该案例中的Significance F（F显著性统计量）的P值为0.00636，小于显著性水平0.05，所以说该回归方程回归效果显著，方程中至少有一个回归系数显著不为0.（Significance：显著）
第三张表是“回归参数表”：
K26：K35为常数项和b1～b9的排序默认标示.
L26：L35为常数项和b1～b9的值，据此可得出估算的回归方程为：
该表中重要的是O列,该列的O26：O35中的 P-value为回归系数t统计量的P值。
值得注意的是：其中b1、b7的t统计量的P值为0.0156和0.0175，远小于显著性水平0.05，因此该两项的自变量与y相关。而其他各项的t统计量的P值远大于b1、b7的t统计量的P值，但如此大的P值说明这些项的自变量与因变量不存在相关性，因此这些项的回归系数不显著。
2. 如何用excel求回归方程
回归方程中a，b的求法：
a=Yo－bXo
b=(∑XiYi－nXoYo)/(∑Xi2－nXo2)。
注：i（表示其通项1,2…，n）,2（表示其平方）为上脚标，o(表示其平均值）为右下脚标。
拓展资料：
回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量(因变量)对另一个或一组变量(自变量)的回归关系的数学表达式。
回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b，从而得到回归直线方程。
3. 如何用Excel求回归方程
1.根据已知的x、y值做回归方程；
2.选中x、y值的数据区，点击“插入”—“折线图”—“二维折线图”；
3.生成了一幅二维折线图；
4.鼠标右键单击折线，选择“添加趋势线”
5.选中“线性”、“显示公式”复选框后点击“关闭”；
6.这样一个线性回归方程式就生成了；
7.我们把这个方程式拖到折线图的合适的位置，然后右键单击方程式，选择“字体”，可以修改字体、字号、颜色等设置，修改完以后，点击“确定”。
4. 用excel求回归方程
把x、y数据分别输入上下二行中，点击这个数据表中任一单元格，然后插入-图表，图表类型选xy散点图，子图表可任选一个自已需要的，再按提示一路下一步，最后点完成。在生成的图中右击数据线，在出现的下拉快捷菜单中点击添加趋势线，在类型中选线性（因你的方程是一次线性方程），在选项中选显示公式（还可勾选“显示R平方值，这是相关系数，表示线性程度）最后按确定，ok了。这时在图出现的公式就是你要的回归方程。
当然，你也可不用图表的方式，可用函数LINEST，INTERCEPT来分别求出A、B值，
5. excel中回归方程怎么求
方法：
1.打开excel界面。
2.输入数据表格。
3.点击数据--数据分析。
4.弹出的窗口中点回归，确定。
5.分别选择X与Y输入区域，再选择一个空白处为输出区域。
6.得出结果如下。
7.对结果进行分析：排除变量X1和X2，p值小于0.001，可见X3对Y值有显著性影响。最后得到回归方程：Y＝22.17857+0.792857*X3。
6. 利用excel求回归方程
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~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。
7. 怎么用Excel求回归方程
答：使用Excel作线性回归方程的方法/步骤:
1.打开电脑,双击打开Excel软件。
2.在表格中输入需要分析的数据。
3.选中数据,点击菜单栏“插入”,在图表选项选择“散点图”。
4.右键单击其中一点,选择添加趋势线。
以上就是使用Excel作线性回归方程的方法。
8. 如何用excel求回归函数
如何用excel做线性回归方程
1.
根据已知的x、y值做回归方程；
2.
选中x、y值的数据区，点击“插入”—“折线图”—“二维折线图”；
3.
生成了一幅二维折线图；
4.
鼠标右键单击折线，选择“添加趋势线”。
9. excel公式求解回归方程
输入：数据要按照列的方式输入到Excel中（模块函数要求）；残差：根据数据分析需要，自主选择是否输出残差、标准残差、残差图和线性拟合图；正态分布：输出正态概率表和图，用来验证数据的正态性。输出结果计算结果输出表格和图表：回归统计，方差分析、假设检验结果、残差结果（残差图）和正态概率表（正态概率图）。
R Square：多元决定系数或拟合优度；Adjusted R Square：修正的多元决定系数；Multiple R：是R Square的正平方根，称为复合相关系数。
10. 怎样用excel求回归方程
选择工具菜单中的加载宏，弹出加载宏对话框，加载分析工
具库后，选择工具菜单中的数学分析，弹出数学分析对话框，
选择“回归”，弹出回归分析对话框，
在选项[输入Y区域]的右侧的输入框中输入区域“A1：A4”；
在选项[输入X区域]的右侧的输入框中输入区域“B1：B4”；
在选项[输出选项]中选择新工作表；
在[残差]中选择线性拟合图；
单击[确定]，弹出线性回归分析结果
11. 怎么用excel求回归方程
选择数据区域，在“数据”选项下的“数据分析”选择“回归”，确定，然后根据“回归”的编辑栏里进行编辑。
如果Excel“数据”选项下没有“数据分析”，那么可以在Excel选项下的加载项，将“数据分析”加载进入Excel选项。
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