CPDA之回归分析

1. 确定变量,绘制散点图

  从散点图中直观判断出选择哪种数学回归模型

 

2. 选择适当的数学回归模型,建立样本方程

  通常采用一元一次方程:Y=a+bt

 

3. 运用最小二乘法计算系数a和b

  在Excel选择【数据】->【数据分析】->【回归】,当然你需要先加载宏,不然不会看见数据分析的菜单

 

4. 确定样本回归方程

 

5. 检验

    1)t检验

         若P-Value小于显著水平(default:5%),表明变量X和Y之间存在线性关系,系数a与b通过显著水平检验,系数a和b显著

  2)F检验

   若Significance F小于显著水平(default:5%),即表明回归方程通过总体显著性检验,即X和Y相关,总体回归方程显著

    3)R2检验

         R Square越接近于1,说明回归方程拟合度越好。

 

6. 预测

    利用通过检验的回归方程预测

     

    

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