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实验二 用EXCEL进行相关与回归分析 实验目的：用EXCEL进行相关与回归分析 实验内容： 相关分析 2、回归分析 实验步骤： 采用下面的例子进行相关和回归分析。 【例1】 10个学生身高和体重的情况如下表，要求对身高和体重作相关和回归分析。 学生身高（公分）体重（公斤）1 2 3 4 5 6 7 8 9 10171 167 177 154 169 175 163 152 172 16053 56 64 49 55 66 52 47 58 501. 用EXCEL进行相关分析 首先把有关数据输入EXCEL的单元格中，如图1-20所示。 用EXCEL进行相关分析有散点图、计算相关系数，另一种是利用相关分析宏。 图1-20 EXCEL数据集 （1）作散点图 （2）利用函数计算相关系数 在EXCEL中，提供了两个计算两个变量之间相关系数的方法，CORREL函数和PERSON函数，这两个函数是等价的，这里介绍用CORREL函数计算相关系数： 第一步：单击任一个空白单元格，单击插入菜???，选择函数选项，打开粘贴函数对话框，在函数分类中选择统计，在函数名中选择CORREL，单击确定后，出现CORREL对话框。 第二步：在array1中输入B2：B11，在array2中输入C2：C11，即可在对话框下方显示出计算结果为0.896，如图1-21所示。 图1-21 CORREL对话框及输入结果 （3）用相关系数宏计算相关系数 第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，在数据分析选项中选择相关系数，弹出相关系数对话框，如图1-22所示： 图1-22 相关系数对话框 第二步：在输入区域输入$B$1:$C$1，分组方式选择逐列，选择标志位于第一行，在输出区域中输入$E$1，单击确定，得输出结果如图1-23所示。 图1-23 相关分析输出结果 在上面的输出结果中，身高和体重的自相关系数均为1，身高和体重的相关系数为0.896，和用函数计算的结果完全相同。 2. 用EXCEL进行回归分析 EXCEL进行回归分析同样分函数和回归分析宏两种形式，其提供了9个函数用于建立回归模型和预测。这9个函数分别是： INTERCEPT返回线性回归模型的截距SLOPE返回线性回归模型的斜率RSQ返回线性回归模型的判定系数FORECAST返回一元线性回归模型的预测值STEYX计算估计的标准误TREND计算线性回归线的趋势值GROWTH返回指数曲线的趋势值LINEST返回线性回归模型的参数LOGEST返回指数曲线模型的参数用函数进行回归分析比较麻烦，我们这里介绍使用回归分析宏进行回归分析。 第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择回归，如图1-24所示。 图1-24 数据分析对话框 第二步：单击确定按钮，弹出回归对话框，在Y值输入区域输入$B$2：$B$11，在X值输入区域输入$C$2：$C$11，在输出选项选择新工作表组，如图1-25所示。 图1-25 回归对话框 第三步：单击确定按钮，得回归分析结果如图1-26所示。 图1-26 EXCEL回归分析结果 在上面的输出结果中，第一部分为汇总统计，MultipleR指复相关系数，RSquare指判定系数，Adjusted指调整的判定系数，标准误差指估计的标准误，观测值指样本容量；第二部分为方差分析，df指自由度，SS指平方和，MS指均方，F指F统计量，Significance of F指p值；第三部分包括：Intercept指截距，Coefficient指系数，tstat指t统计量。 实验三 用EXCEL进行预测 实验目的：用EXCEL进行预测 实验内容： 一、用移动平均法进行预测 二、用指数平滑法进行预测 三、趋势预测法进行预测 实验步骤： 【例13-13】：某煤矿某年1-11月份采煤量如下表： 月份产量月份产量1 2 3 4 5 69.03 9.06 9.12 8.73 8.94 9.307 8 9 10 11 129.15 9.36 9.45 9.30 9.24  一、用移动平均法进行预测 具体步骤： 第一步：将原始数据录入到单元格区域A2：A12，如图13-31所示： 图13-31EXCEL数据集 第二步：选择菜单条上的“工具”——“数据分析”命令，弹出如图13-32所示的对话框： 图13-32数据分析对话框 第三步：在“分析工具”框中选择“移动平均”，单击“确定”按钮，弹出移动平均对话框，相应作如下输入，即可得到如图13-33所示的对话框： 在“输出区域”内输入：$A$2：$A$12，即原始数据所在的单元格区域。 在“间隔”内输入：3，表示使用三步移动平均法