excel回归分析怎么将xy对调

第三张表中的intercept是截距,XVariable1是斜率

ModelSummary是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好.ANOVA是方差分析,然后F检验Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数

看R平方,一般情况下,R方大于85%的话,就说明回归曲线还是拟合的比较好,你的R方式0.895,说明有较强的相关性,所以回归方程式可以进行预测的,.再问：除了R方，其它还要看什么呢再答：那就要看你要干

这个F值不是用来检验R平方的.看图,不明白再来问我.再问：R的平方我明白，F检验是检验模型整体的显著性吗？R的平方只是检验模型的一个评价指标，它本身是不用检验的，是吗？再答：对的，但是我们在判断模型的

先画原始数据的散点图,散点大致呈线性分布,可以用y=ax+b方程来回归其次是在excel中根据系数计算公式计算,公式如下：利用excel进行计算,最后得出b=-41.2169  a

你好楼主,百度hi私聊告之

打开Excel“工具”菜单的“加载宏”,选定“分析工具栏”,单击确定.打开“工具”菜单的“数据分析”,选定“回归”,单击确定.在y值输入区域中输入“$B$2∶$B$11”,在x值输入区域中输入“$C$

斜率=SLOPE(y值序列,x值序列）截距=INTERCEPT(y值序列,x值序列）

以Excel2010为例.1、“开发工具”选项卡中单击“加载项”组中的“加载项”按钮,打开“加载宏”对话框.如下图.勾选“分析工具库”.2、“数据”选项卡中“分析”组中的“数据分析”按钮,打开“数据分

把x、y数据分别输入上下二行中,点击这个数据表中任一单元格,然后插入-图表,图表类型选xy散点图,子图表可任选一个自已需要的,再按提示一路下一步,最后点完成.在生成的图中右击数据线,在出现的下拉快捷菜

excellinest函数计算结果：t=a1x1^2+a2x1+a3x2^2+a4x2+……+a8x4+a9下面9个数分别为a8,a7,a6,a5……a2,a1,a9-0.000871944-0.0

怎么算出来就要考验你的数学功底了,图表里面添加了趋势线后,EXCEL就能根据数据得出方程. 再问：在Excel图表中我知道这样子可以显示这条公式出来，但是我要知道的是这个公式用笔算是怎么算出

统计可以用很科学很复杂的方式去处理,也可以简单化的处理,主要看你数据的用途,如果不是需要发表论文之类,可以按以下简单方式来操作,spss的回归过程,已经包含了验证.1、在spss里把A、B、C、D四个

依次点击analyze-regression-linear,选择好自变量independent和因变量dependent,点击OK.输出结果……

X=[1146811141721]'Y=[2.493.303.6812.2027.0461.10108.80170.90275.50]'X=[ones(9,1),X][b,bint,r,rint,st

看来LZ应该是刚开始作统计分析啊,其实里面的数据还是比较简单的,第一行MultipleR表示R^2的值,第二行则表示R值,第三行表示调整R方,一般R^2是衡量回归方程是否显著的决定因子,但只是一方面.

说明变量之间的相关度高啊

你先找到自变量和因变量,就可以直接利用SPSS中的曲线回归中logistic的模型拟合就可以了

用linest函数帮助文件如下：LINEST请参阅使用最小二乘法对已知数据进行最佳直线拟合,并返回描述此直线的数组.因为此函数返回数值数组,所以必须以数组公式的形式输入.直线的公式为：y=mx+bor

有两种判断方法：一是根据散点图进行估计,二是逐个模型尝试、比较.如果比较不出来的话就选择用模型尝试.模型优劣的比较：一是直观地比较坐标图中的点线匹配效果,二是比较模型的拟合优度（R的平方值）.只要模型