回归分析的案例分析素材-怎样使用excel进行多元回归分析？

生活中

回归分析

实际例子如下:

一、年、月、日

一年有12个月,大月有31天,分别是1、3、5、7、8、10、12月;

小月

有30天,分别是4、6、9、11月;2月是特殊的月份,有时28天,有时29天。其中1月至6月是上半年,7月至12月是下半年且下半年的天数固定不变。

二、奶奶今年63岁了,只过了15个生日,奶奶的生日是哪一天?

分析:奶奶63岁了,却只过了15个生日,可知奶奶出生的年份是闰年(四年一闰)。

接下来根据闰年的2月有29天,平年的2月有28天,说明奶奶出生的日期是在闰年的2月的最后一天。所以奶奶的生日是2月29日。

三、小李在七月份开始放暑假那一天就去乡下奶奶家了,他在奶奶家共住了27天,于7月31日回到家。问:小李是哪一天开始放暑假的?

分析:小李在奶奶家共住了27天,这27天中不包括7月31日,因为这一天他已回到了自己家中,所以小李从开始放暑假的那一天去到7月31日回到自己家,这中间实际经过27天,因此,小明放暑假的日期是31-27=4(日)

答:小李是7月4日开始放暑假的。

在日常数据分析工作当中,回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法,按照涉及自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;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。

回归分析的实施步骤:

1)根据预测目标,确定自变量和因变量

2)建立回归预测模型

3)进行相关分析

4)检验回归预测模型,计算预测误差

5)计算并确定预测值

我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析?

一、案例场景

为了研究某产品中两种成分A与B之间的关系,现在想建立不同成分A情况下对应成分B的拟合曲线以供后期进行预测分析。测定了下列一组数据:

二、操作步骤

1、先绘制散点图:具体步骤是选中数据,插入―>图表―>散点图

2、在散点图的数据点上右键―>添加趋势线

3、在弹出的选项框的选项中选择公式和相关系数等,这样就以得到拟合的直线

在图中我们可以看到,拟合的回归方程是 y = 0.223x + 9.121 ,R² = 0.982

附:R2相关系数取值及其意义

我们进一步使用Excel中数据分析的回归分析提供更多的分析变量来描述这一个线性模型

4、选中数据―>数据―>数据分析―>回归

注:本操作需要使用Excel扩展功能,如果您的Excel尚未安装数据分析,可以参考该专题文章的第一篇《用Excel进行数据分析:数据分析工具在哪里?》。

判断两个或多个变量之间的统计学关联;

如果存在关联,进一步分析关联强度和方向

下表是汇总整理的常用相关性分析,方便大家找到适合自己数据的分析方法

请点击输入图片描述

定类变量:

无序的:性别(男、女)、血型(A、B、O、AB);

有序的:肥胖等级(重度肥胖,中度肥胖、轻度肥胖、不肥胖)

1 相关分析

对定量变量两两之间的相关程度进行分析,例如人的身高和体重之间;空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系

类型:

Pearson相关系数(适用于定量数据,且数据满足正态分布)

Spearman相关系数(数据不满足正态分布时使用)

Kendall's tau -b相关系数(有序定类变量)

案例:研究人的身高和体重之间的关系