統計相關性分析與迴歸分析和excel的過程

1樓：匿名使用者

在「資料」選項下的「資料分析」中，選擇「相關係數」或「迴歸」，然後選擇相應的x和y資料區域，及輸入資料區域，確定。

excel迴歸分析的結果各項都代表著什麼？

2樓：h愛不絕跡

a、multiple r：x和y的相關

係數r，一般在-1~1之間，絕對值越靠近1則相關性越強，越靠近0則相關性越弱;

b、r square：x和y的相關係數r的平方，表達自變數x解釋因變數y變差的程度，以測定量y的擬合效果;

c、adjusted r square：調整後的r square，說明自變數能說明因變數百分比，和b的區別在於，通常一元迴歸的時候看b項多，而多元迴歸時候看c項多；

d、標準誤差：用來衡量擬合程度的大小，也用於計算與迴歸相關的其它統計量，此值越小，說明擬合程度越好；

e、觀察值：用於訓練迴歸方程的樣本資料有多少個；

具體如下：

方差分析，主要作用是通過f檢驗來判定迴歸模型的迴歸效果

a、主要關注迴歸分析這一行的significance f（f顯著性統計量）的p值，以統計常用的0.05顯著水平為例，這裡的2e-12明顯小於p=0.05，則f檢驗通過，整體迴歸方程顯著有效；

b、具體各引數含義如下：

excel迴歸分析結果顯著水平0.05 這個結果應該怎麼解釋？直接說沒有相關性？還是？ 10

3樓：水瓶一頭老母豬

該結果是線型關係不明顯。

p value對應的是引數的p值（雙側）。當p<0.05時，可以認為模型在α=0.05的水平上顯著，或者置信度達到95%。本例中p大於0.05，置信度小於95%。

r2又稱為方程的確定性係數（coefficient of determination），表示方程中變數x對y的解釋程度。r2取值在0到1之間，越接近1，表明方程中x對y的解釋能力越強。通常將r2乘以100%來表示迴歸方程解釋y變化的百分比。

f檢驗是通過方差分析表輸出的，通過顯著性水平（significance level）檢驗迴歸方程的線性關係是否顯著。一般來說，顯著性水平在0.05以上，均有意義。

當f檢驗通過時，意味著方程中至少有一個迴歸係數是顯著的。

4樓：綠衣人敲門

（1）引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於0.05則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近1，擬合優度越高；f的p值，小於0.05的話模型才顯著，dw用來檢驗殘差序列的相關性的，在2的附近，說明殘差序列不相關。

（2）標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的，越小越穩定，解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的，若值大於臨界值則可靠。估計值的顯著性概率值（prob)都小於5%水平，說明係數是顯著的。r方是表示迴歸的擬合程度，越接近1說明擬合得越完美。

調整的r方是隨著變數的增加，對增加的變數進行的「懲罰」。d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關，如果嚴重偏離2，則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗，越大越顯著。