Excel在多元线性回归学习分析中的应用.doc

Excel在多元线性回归学习分析中的应用.docExcel在多元线性回归学习分析中的应用
Excel在多元线性回归学习分析中的应用
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Excel在多元线性回归学习分析中的应用
Excel在多元线性回归解析中的应用
【大纲】若是回归解析中存在两个及两个以上的自变量就是多元回归，只有不同样自变量的最优自合才能对因变量
进行展望也许估计，一个自变量X对因变量Y进行估计是线性回归解析中的重点，与利用一个自变量张开估计及展望相
比，这种方法的真实性与可靠性要更高，拥有更大的适企图义。基于此，笔者第一对多元线性回归进行了归纳，带着对多元线性回归的简单认识，引领大家从不同样角度对多元线性回归解析中Excel的应用进行了进一步的商议和解析。
【重点词】Excel；多元线性回归解析；应用
在线性回归解析中，用模型中一个自变量X对因变量Y进行估计是其中的重点，因为不同样事物之间的联系是错综复
杂的，若是一个因变量发生变化，经常是因为碰到另个也很多个自变量的影响而发生的，为了对线性回归解析中这种复杂的依存关系进行全面的揭穿，从而提高控制及展望的精确度，需要对更多的自变量进行考虑，并结合本质情况建立起多元回归模型。本质上，多元回归解析的方法和原理在同一元线性回归解析中是基真同样的，但其中也存在一些不同样点，比方说不能够够利用散点图表示不同样变量之间存在的关系，与简单线性回归对照，多元回归计算的难度要大很多，计算的
难度随着变量的增加而越来越复杂，但是利用 Excel能够顺
利的将计算变得轻松且简单。下面我们就从不同样角度针对
Excel在多元线性回归解析中的应用张开进一步解析。
多元线性回归归纳
若是回归解析中存在两个及两个以上的自变量，那么这
就是多元回归，本质上很多情况下一个现象都陪同着多个现象，与不同样要素发生着联系，只有不同样自变量的最优自合才能对因变量进行展望也许估计，这种解析方法经常比一个利用一个自变量张开估计及展望更加有效，同时也更加与本质情况相吻合，因此，多元线性回归经常比一元线性回归拥有更大的适企图义。
本质上多元线性回归的基根源理及计算过程与一元线性回归基本上是同样的，但是因为自变量的个数多，计算起来免不了会麻烦，平时在本质应用过程中需要借助统计学软件来完成。因为不同样自变量的单位可能会存在差异，比方说在一个花销水平关系式中，职业、薪水水平及地区等要素都会抵花销水平产生影响，但是这些花销要素的单位很明显是不同样的，因此自变量前系数的大小其实不能够直接说明该要素可否重要，简单一点来说，同样的薪水收入，若是利用元作为单位，与以百元作为单位对照获取的回归系数要小很多，但是薪水水平抵花销水平的影响情况却并没有发生改变，因此，需要想方法将不同样自变量量化到一致的单位上来。详尽来说
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就是将包括因变量的所有变量都转变为标准分，尔后进行线
性回归，这时获取的回归系数能够将自变量的重要程度直接
反响出来，这时我们获取的回归方程就是标准回归方程，其
回归系数被称作是标准回归系数。
回归解析问题的提出
我们经常会在现实世界中碰到一些相互限制、相互依赖
的变量，这些变量之间经常