8.1.2回归分析的主要内容 其回归分析的内容包括如何确定因变量与自变量 之间的回归模型;如何根据样本观测数据,估 计并检验回归模型及未知参数;在众多的自变 量中,判断哪些变量对因变量的影响是显著的, 哪些变量的影响是不显著的;根据自变量的已 知值或给定值来估计和预测因变量的值 其 Excel提供了许多回归分析的方法与工具,它 们可用于不同的分析目的 这回在节
8.1.2 回归分析的主要内容 回归分析的内容包括如何确定因变量与自变量 之间的回归模型；如何根据样本观测数据，估 计并检验回归模型及未知参数；在众多的自变 量中，判断哪些变量对因变量的影响是显著的， 哪些变量的影响是不显著的；根据自变量的已 知值或给定值来估计和预测因变量的值。 Excel提供了许多回归分析的方法与工具，它 们可用于不同的分析目的。 返回本节
8.2图表分析与回归函数分析 其8.2.1利用图表进行分析 其8.22Exce中的回归分析工作表函数 其8.2.3利用工作表函数进行回归分析 这回首页
8.2 图表分析与回归函数分析 8.2.1 利用图表进行分析 8.2.2 Excel中的回归分析工作表函数 8.2.3 利用工作表函数进行回归分析 返回首页
8.2.1利用图表进行分析 其例8-1某种合成纤维的强度与其拉伸倍数之间 存在一定关系,图8-1所示(“线性回归分析” 工作表)是实测12个纤维样品的强度y与相应 的拉伸倍数x的数据记录。试求出它们之间的 关系。 其(1)打开“线性回归分析”工作表。 其(2)在工具栏上选择“图表向导”按钮,单 击打开图表向导对话框,如图8-2所示,在 “图表类型”列表框中选择“XY散点图” 单击“下一步”按钮进入图表向导步骤2
8.2.1 利用图表进行分析 例8-1 某种合成纤维的强度与其拉伸倍数之间 存在一定关系，图8-1所示（“线性回归分析” 工作表）是实测12个纤维样品的强度y与相应 的拉伸倍数x的数据记录。试求出它们之间的 关系。 （1）打开“线性回归分析”工作表。 （2）在工具栏上选择“图表向导”按钮，单 击打开图表向导对话框，如图8-2所示，在 “图表类型”列表框中选择“XY散点图” ， 单击“下一步”按钮进入图表向导步骤2
其(3)在图表向导步骤2对话框的“数据区域”中输入 “B2:C13”,选择“系列产生在”为“列”,如图8-3 所示,单击“下一步”按钮进入步骤3。 其(4)在图表向导步骤3的对话框中,打开“图例”页 面,取消“显示图例”,省略标题,如图8-4所示。 其(5)单击“完成”按钮,得到XY散点图如图8-5所示。 其(6)在散点图中,把鼠标放在任一数据点上,右击, 在快捷菜单中选择“添加趋势线”,打开趋势线对话 框。 其(7)在“添加趋势线”对话框中打开“类型”页面, 选择“线性”选项,在“选项”页面中选择“显示公 式”和“显示R平方”选项,单击“确定”按钮,得 到趋势回归图,如图8-6所示
（3）在图表向导步骤2对话框的“数据区域”中输入 “B2:C13” ，选择“系列产生在”为“列” ，如图8-3 所示，单击“下一步”按钮进入步骤3。 （4）在图表向导步骤3的对话框中，打开“图例”页 面，取消“显示图例” ，省略标题，如图8-4所示。 （5）单击“完成”按钮，得到XY散点图如图8-5所示。 （6）在散点图中，把鼠标放在任一数据点上，右击， 在快捷菜单中选择“添加趋势线” ，打开趋势线对话 框。 （7）在“添加趋势线”对话框中打开“类型”页面， 选择“线性”选项，在“选项”页面中选择“显示公 式”和“显示R平方”选项，单击“确定”按钮，得 到趋势回归图，如图8-6所示
3 A123456789 「1编号拉伸倍数强度 2.1 2.5 2.7 2.7 3.5 9 10 43858537452 11 10 12 13124.63.5 图8-1“线性回归分析xs工作表
图8-1 “线性回归分析.xls”工作表