怎样使用excel进行多元回归分析？
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？》。
Multiple R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系。
R Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。
Adjusted R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，考虑方程所包含的自变量个数的影响。
标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离。
观测值：有多少组自变量的意思。
excel回归分析的使用方法：
1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。
2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”，点击确定。
3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围。
4、然后设置好输出区域的范围，点击确定。
5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中。
