excel回归结果的每个值 都是什么含义,都是怎么来的?
如下图,谢了先尤其是那个Coeffucuents下面的三个值是怎么得来的!..求公式,还有我的数据是这样的谢了!解答了的分数再加!...
如下图,谢了先
尤其是那个 Coeffucuents 下面的三个值是怎么得来的!..求公式,
还有我的 数据是这样的
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尤其是那个 Coeffucuents 下面的三个值是怎么得来的!..求公式,
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7个回答
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a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项,通过回归分析得出的。
线性回归中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。
线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。
多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+ e,其中a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项。多元线性回归可以根据给定的预测变量(s)来预测目标变量的值。
扩展资料
回归分析模型的自由度,以样本来估计总体时,样本中独立或能自由变化的个数。见上表,数据自由度等于样本组数减1,回归分析模型的自由度是1,即这个回归模型有1个参数,残差自由度等于总自由度减去回归分析模型的自由度。
回归分析SS:回归平方和SSR,等于回归预测Y值(表4)与实际Y均值的平方和。表4 残差等于实际Y值减预测Y值,残差SSE,即表4残差平方和。
MS:均方差,等于SS/df。
F:回归分析MS/残差MS。
Significance F:是在显著性水平下的Fα临界值,即F检验的P值,代表弃真概率,这个值一般要小于0.05的,且越小越好,1-本值即为置信度。
参考资料来源:百度百科--回归分析
ZESTRON
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要了解这些值的含义,前提是对正态分布和回归分析,假设检验等有一定的了解。如果不能理解以下回答,建议再查阅有关概率统计教程。
回归分析用于确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系,可以分一元回归分析和多元回归分析。你也可以理解成一元和多元方程。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,即一阶方程或者其他方程。
残差就是在回归分析中,测定值与按回归方程预测的值之差。这里可以理解成拟合方程的误差,绝大多数情况下的方程都只是近似。根据近似的精确度不同,或者说可信度不同,提出了p-value的概念。
从你给出的数据情况来看,应该是在做两元一次线形回归分析,貌似数据时自己随意输入的,并非实际观测数据。
先说第一个表格:回归统计参数
Multiple R 是线性回归的相关系数 ,相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度。计算公式:协方差/[根号D(X)*根号D(Y)] ,其中协方差COV(X,Y)=E([X-E(X)][Y-E(Y)])
R Square 是拟合系数,英文叫Coefficient of determination,也叫方程的确定性系数,指模型拟合的精确度,越接近1,拟合程度越高,计算公式是R squared=1-SSE/SST。这里的SSE是统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和,也就是上面方程e的平方和。总偏差平方和SST= SSb + SSw,即组内和组间偏差都计算在内。
Adjusted R Square 调整后的拟合系数。根据样本数量和自由度调整后的样本R-Square考虑了自变量(独立变量)数目的影响。
后面就不一一的打字了,把你关注的回答下:
intecept 表示截距,也就是回归直线和y轴交点的纵坐标。
两个X的 Coefficients 可以理解为线性方程 y=ax1+bx2+c+e的a和b
回归分析用于确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系,可以分一元回归分析和多元回归分析。你也可以理解成一元和多元方程。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,即一阶方程或者其他方程。
残差就是在回归分析中,测定值与按回归方程预测的值之差。这里可以理解成拟合方程的误差,绝大多数情况下的方程都只是近似。根据近似的精确度不同,或者说可信度不同,提出了p-value的概念。
从你给出的数据情况来看,应该是在做两元一次线形回归分析,貌似数据时自己随意输入的,并非实际观测数据。
先说第一个表格:回归统计参数
Multiple R 是线性回归的相关系数 ,相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度。计算公式:协方差/[根号D(X)*根号D(Y)] ,其中协方差COV(X,Y)=E([X-E(X)][Y-E(Y)])
R Square 是拟合系数,英文叫Coefficient of determination,也叫方程的确定性系数,指模型拟合的精确度,越接近1,拟合程度越高,计算公式是R squared=1-SSE/SST。这里的SSE是统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和,也就是上面方程e的平方和。总偏差平方和SST= SSb + SSw,即组内和组间偏差都计算在内。
Adjusted R Square 调整后的拟合系数。根据样本数量和自由度调整后的样本R-Square考虑了自变量(独立变量)数目的影响。
后面就不一一的打字了,把你关注的回答下:
intecept 表示截距,也就是回归直线和y轴交点的纵坐标。
两个X的 Coefficients 可以理解为线性方程 y=ax1+bx2+c+e的a和b
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B列是计算出的系数,是根据你的众多数据算出来的,咱们可以拿一行数据来演示。
假设你的结果页为Sheet2,数据源页叫Sheet1。根据你选的Y区域是D8:D15,X区域是H8:I15。咱们拿第8行写公式:
第8行:Sheet1!D8 ≈ Sheet2!B18 * Sheet1!H8 + Sheet2!B19 * Sheet1!I8 +Sheet2!B17
带入数:7293177839≈509740.1704*120.1318482+695744.2548*30.27345376-82256847.64
第9行:Sheet1!D9 ≈ Sheet2!B18 * Sheet1!H9 + Sheet2!B19 * Sheet1!I9 +Sheet2!B17
第10行:Sheet1!D10≈ Sheet2!B18 * Sheet1!H10 + Sheet2!B19 * Sheet1!I10 +Sheet2!B17
...根据你的所有数据源,推出了
Sheet2!B17=-82256847.64、
Sheet2!B18=509740.1704、
Sheet2!B19=695744.2548
三个系数。
(注意公式里的字母I 和 数字1的区别)
假设你的结果页为Sheet2,数据源页叫Sheet1。根据你选的Y区域是D8:D15,X区域是H8:I15。咱们拿第8行写公式:
第8行:Sheet1!D8 ≈ Sheet2!B18 * Sheet1!H8 + Sheet2!B19 * Sheet1!I8 +Sheet2!B17
带入数:7293177839≈509740.1704*120.1318482+695744.2548*30.27345376-82256847.64
第9行:Sheet1!D9 ≈ Sheet2!B18 * Sheet1!H9 + Sheet2!B19 * Sheet1!I9 +Sheet2!B17
第10行:Sheet1!D10≈ Sheet2!B18 * Sheet1!H10 + Sheet2!B19 * Sheet1!I10 +Sheet2!B17
...根据你的所有数据源,推出了
Sheet2!B17=-82256847.64、
Sheet2!B18=509740.1704、
Sheet2!B19=695744.2548
三个系数。
(注意公式里的字母I 和 数字1的区别)
追问
高人啊!!算是看懂了一点,有没有资料 或者说是我能和您聊聊吗? 我koukou 515813069!谢了
追答
我就是刚在网上随便找了个ppt。http://wenku.baidu.com/link?url=UMgw7iz16uuFOsiNVINVZCq1_r0YveYX7F7hb7pgzb-bhaYzvtxYv4jcrxjSgEHRz9Bd3CNsSBc7mikXzKdD7OtxJ8Apx791zwhVejiI7Me
看了看 excel的回归工具,看懂了。理解后给你解答的。这些都是大学虽然学过,但早忘了,现学现用。
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excel里有个LINEST函数可以返回线性回归的有关参数,用法:
LINEST(Y区域,X1:Xn区域)
函数返回一个多维数组,包括了回归分析的各参数,可以用INDEX函数提取。
如回归分析表中的Coefficients参数:
=INDEX(LINEST(...),1,1)返回Xn的系数
=INDEX(LINEST(...),1,2)返回Xn-1的系数
......
=INDEX(LINEST(...),1,n)返回X1的系数
=INDEX(LINEST(...),1,n+1)返回Y截距
具体可以参考LINEST百度百科
LINEST(Y区域,X1:Xn区域)
函数返回一个多维数组,包括了回归分析的各参数,可以用INDEX函数提取。
如回归分析表中的Coefficients参数:
=INDEX(LINEST(...),1,1)返回Xn的系数
=INDEX(LINEST(...),1,2)返回Xn-1的系数
......
=INDEX(LINEST(...),1,n)返回X1的系数
=INDEX(LINEST(...),1,n+1)返回Y截距
具体可以参考LINEST百度百科
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coefficients下面第一个是常数项,第二个是X1的系数,第二个是X2的系数,算法蛮复杂的,你可以百度下多元回归的计算公式
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