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精品文檔

Excel

首先錄入數(shù)據(jù).以連續(xù)

10

年最大積雪深度和灌溉面積關系數(shù)據(jù)為例予以說明。錄入結果見下圖(圖1)。圖1第二步,作散點圖如圖

2

所示,選中數(shù)據(jù)(包括自變量和因變量),點擊“圖表向導”圖標;或者在“插入”菜單中打開“圖表(

H)

(excel2007)”。圖表向導的圖標為后,數(shù)據(jù)變?yōu)樗{色(圖

。選中數(shù)據(jù)隨意編輯精品文檔圖2點擊“圖表向導”以后,彈出如下對話框(圖圖3在左邊一欄中選中“XY

散點圖”,點擊“完成”按鈕,立即出現(xiàn)散點圖的原始形式(圖

4):隨意編輯精品文檔灌溉面積y(千畝)6050403020100

灌溉面積y(千畝)0 10 20

30圖4第三步,回歸觀察散點圖,判斷點列分布是否具有線性趨勢。只有當數(shù)據(jù)具有線性分布特征時,才能采用線性回歸分析方法。從圖中可以看出,本例數(shù)據(jù)具有線性分布趨勢,可以進行線性回歸?;貧w的步驟如下:⑴

首先,打開“工具”下拉菜單,可見數(shù)據(jù)分析選項(見圖

5)(2007

為”數(shù)據(jù)”右端的”數(shù)據(jù)分析”):圖5用鼠標雙擊“數(shù)據(jù)分析”選項,彈出“數(shù)據(jù)分析”對話框(圖6):隨意編輯精品文檔圖6⑵

然后,選擇“回歸”,確定,彈出如下選項表:圖7進行如下選擇:X、Y

值的輸入?yún)^(qū)域(B1:B11,C1:C11),標志,置信度(95%),新工作表組,殘差,線性擬合圖?;蛘撸篨、Y

值的輸入?yún)^(qū)域(B2:B11,C2:C11),置信度(95%),

新工作表組,殘差,線性擬合圖。注意:選中數(shù)據(jù)“標志”和不選“標志”,X、Y

值的輸入?yún)^(qū)域是不一樣的:前者包括數(shù)據(jù)標志:

后者不包括。這一點務請注意。隨意編輯精品文檔

再后,確定,取得回歸結果(圖隨意編輯精品文檔

最后,讀取回歸結果如下:截

;

b

;

數(shù)

數(shù)

;F值:F

。⑸

建立回歸模型,并對結果進行檢驗模型為:

,

。

計算公式和結果為:

,檢驗通過。有了

值,

值和

值均可計算出來。

值的F

顯然與表中的結果一樣。

值的計算公式和結果為:

F

隨意編輯精品文檔回歸結果中給出了殘差(

10

),據(jù)此可以計算標準離差。首先求殘差的平方

i

,然后求殘差平方和

i

i

n

i

,于是標準i離差為

?

?

(

)

i

ii于是

~

~

進而,可以計算

DW

值(參見圖

11),計算公式及結果為

ni

i

in

i

i取

,

,

(顯然

),查表得

d

,d

。l u顯然,DW=0.751

d

,可見有序列正相關,預測的結果令人懷疑。l隨意編輯精品文檔

最后給出利用

Excel

快速估計模型的方法:⑴

用鼠標指向圖

4

中的數(shù)據(jù)點列,單擊右鍵,出現(xiàn)如下選擇菜單(圖12):

點擊“添加趨勢線(R)”,彈出如下選擇框(圖13):隨意編輯精品文檔

在“分析類型”中選擇“線性(L)”,然后打開選項單(圖14):

在選擇框中選中“顯示公式(E)”和“顯示

R

平方值(R)”(如圖

14),確定,立即得到回歸結果如下(圖

15):隨意編輯6050

精品文檔圖表標題y

=

1.8129x

+

2.3564R

=

0

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