⽤Excel做回归分析
Excel数据分析⼯具库是个很强⼤的⼯具，可以满⾜基本的统计分析，这⾥介绍⽤Excel数据分析⼯具库中的回归做回归分析。
本节知识点：
Excel数据分析⼯具库—回归
线性回归和⾮线性回归
简单线性回归和多重线性回归
逻辑斯蒂回归
⼀、什么是回归分析（Regression）
1、定义
确定两种或两种以上变量间相关关系的⼀种统计分析⽅法。通过数据间相关性分析的研究，进⼀步建⽴⾃变量(i=1,2,3,…)与因变量Y之间的回归函数关系，即回归分析模型，从⽽预测数据的发展趋势。
2、分类
按照涉及的变量的多少，分为⼀元回归和多元回归分析；
按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；
按照⾃变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和⾮线性回归分析。
⼆、线性回归
excel做直方图的详细步骤1、简单线性回归
简单线性回归⼜叫⼀元线性回归，即回归模型中只有⼀个⾃变量和⼀个因变量，其回归⽅程可以表⽰为：
Y=a+bx+
其中，Y表⽰因变量，x表⽰⾃变量，a是常数，b是斜率，是随机误差。
2、最⼩⼆乘法：
如何确定参数a和b，则要⽤最⼩⼆乘法来实现。通过最⼩化误差的平⽅和寻数据的最佳函数匹配，即使得观测点和估计点的距离的平⽅和最⼩。
3、线性回归分析的步骤：
确定⾃变量和因变量
绘制散点图，确定回归模型类型
估计模型参数，建⽴回归模型：最⼩⼆乘法进⾏模型参数估计
对回归模型进⾏检验
利⽤回归模型进⾏预测
4、多重线性回归
定义：⼀个因变量与多个⾃变量的线性回归问题，是⼀元线性回归的推⼴。其回归⽅程可以写为：
多重线性回归⽅程中回归系数的估计也是⽤到最⼩⼆乘法
三、⽤Excel做回归分析
我们研究销售额Y和推⼴费⽤X1之间的关系，数据如下：
⾸先我们⽤数据分析—相关系数分析计算⼀下⾃变量和因变量之间的相关系数为0.95157，为强相关。
绘制散点图如下：
然后，我们⽤数据分析库⾥的回归来做分析
注意Y值和X值输⼊区域，X值是⾃变量，Y是因变量。
即相关系数R的值，和我们之前做相关分析得到的值⼀样，⼤于0.8表⽰强正相关。
平⽅值，R平⽅即R的平⽅，⼜可以叫判定系数、拟合优度，取值范围是[0,1],R平⽅值越⼤，表⽰模型拟合的越好。⼀般
以下的就需要修正模型了。这个案例⾥R平⽅0.9054，相当不错。

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