Excel在统计分析中的应用 教学课件 ppt 作者 陈斌第10章.pptxVIP

第十章 回归分析重点内容：一元线性回归分析多元线性回归分析非线性回归分析一、一元线性回归分析?一元线性回归分析简介 （1）一元线性回归模型 在一元回归分析中，自变量和因变量都只有一个，该模型认为影响因变量最重要的因素只有一个自变量，其他因素都可视为是噪音因素，对因变量的影响是随机的，不是决定性因素。据此，一元线性回归方程可以表示为：。 （2）一元线性回归模型的检验 根据样本资料建立的回归模型能否真实地反映总体变量之间的变动关系，是决定回归分析准确性的关键所在。因此，估计出来回归模型之后，还需对其进行一系列的检验，只有通过了检验的模型才能用于对总体变量的估计或预测。一、一元线性回归分析一元线性回归的分析方法 （1）绘制散点图—添加趋势线 该方法通过绘制散点图可以直观地显示自变量和因变量的关系，若两变量不存在明显的线性或曲线关系，此时就可以直接放弃建立回归模型；若散点图显示变量之间的确存在一定的关系，添加趋势线时则能进一步输出具体方程和拟合优度。 （2）回归分析函数和数组 Excel2010提供了回归分析函数——INTERCEPT、SLOPE和RSQ函数用于计算截距、斜率和可决系数。另外，Excel还提供了回归分析函数的数组形式可以用于计算回归函数，该方法主要通过LINEST函数来实现。 （3）回归分析工具一、一元线性回归分析年份1990199119921993199419951996199719981999收入686709784922122115781926209021622210支出560602688805103813131626172217301766年份2000200120022003200420052006200720082009收入2253236624762622293632553587414047615153支出18601969206221032319257928683293379540213. 实例应用：我国农村居民家庭人均纯收入和支出的一元线性回归分析 （1）实例的数据说明 近二十年来，我国经济得到快速发展，农村居民家庭收入大幅增加，与此同时，农村居民的消费水平随之提高。下表给出了1990至2009年我国农村居民家庭人均纯收入和农村居民的人均消费支出数据（单位：元），试对这两组数据进行一元线性回归分析，以探讨我国农村居民的消费水平随收入增长的变化情况。一、一元线性回归分析?3. 实例应用：我国农村居民家庭人均纯收入和支出的一元线性回归分析 （2）实例的操作步骤通过绘制散点图—添加趋势线法进行回归分析；利用回归分析函数和数组形式；利用回归分析工具。 （3）实例的结果分析 在该实例中依次采用了绘制散点图—添加趋势线法、回归分析函数法和回归分析工具法对20年来我国农村居民家庭人均纯收入和支出进行了回归分析，得到的线性回归方程均为：。二、多元线性回归分析?多元线性回归分析简介 （1）多元线性回归模型 在线性相关条件下，研究两个或两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析，表现这一数量关系的数学表达式则称为多元线性回归模型。多元线性回归分析的基本原理和一元线性回归分析相同，只是涉及的自变量多。据此，多元线性回归方程可以表示为： （2）多元线性回归模型的检验 多元线性回归得到回归方程后，还需对方程的拟合优度、回归系数的显著性以及回归方程的显著性进行检验。二、多元线性回归分析2. 多元线性回归分析函数和工具 （1）多元线性回归函数 除了可进行一元线性回归之外，LINEST函数还可应用于多元回归分析，采用数组运算的方式可以返回参数数组和附加回归统计量。 （2）多元线性回归工具 多元线性回归分析工具的使用和一元线性回归分析工具类似，回归结果的含义也相同。只不过在选择自变量输入区域时要将所有选取的自变量观察值输入进去，并且输出的回归结果会显示各个自变量对应的回归系数、标准误差、P值等统计量。二、多元线性回归分析3. 实例应用：1991-2010年我国GDP与“三驾马车”的多元线性回归分析 （1）实例的数据说明 经济学上常把投资、消费、出口比喻为拉动GDP增长的“三驾马车”，这是对经济增长原理最生动形象的表述。我国在过去二十年里，GDP得到了快速的增长，那么“三驾马车”对GDP的各自贡献如何？表中是1991-2010年我国GDP、投资、消费和进出口净额数据（单位：亿元） ，其中，投资数据为全社会固定资产投资总额，消费数据为全社会消费品零售总额。年份GDP(Y)投资(C)消费(I)进出口净额(XE)199121,781.5 5,594.5 9,415.6 428.4 199226,923.5 8,080.1 10,993.7 233.0 199335,333.9 13,072.3 14,270.4 -701