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1，线性回归的一般步骤有什么要做哪些检验什么含义

做完线性回归之后，我们需要对模型进行检验。常用的检验有d-w检验，用来检验模型拟合之后的残差是否依然具有相关性R^2值，可以告诉我们模型拟合的是否够好。还有就是模型的预测变量之间是否有强烈的相关性的问题。

线性回归的一般步骤有什么要做哪些检验什么含义

2，如何用excel做线性回归

选择工具菜单中的加载宏，弹出加载宏对话框，加载分析工 具库后，选择工具菜单中的数学分析，弹出数学分析对话框， 选择“回归”，弹出回归分析对话框， 在选项[输入Y区域]的右侧的输入框中输入区域“A1：A4”； 在选项[输入X区域]的右侧的输入框中输入区域“B1：B4”； 在选项[输出选项]中选择新工作表； 在[残差]中选择线性拟合图； 单击[确定]，弹出线性回归分析结果

如何用excel做线性回归

3，请教SPSS进行一元线性回归分析的一般步骤

一个自变量 一个因变量 如果要进行线性回归，无论是一元还是多元，第一步首先应该先画下散点图，看是否有线性趋势，如果有线性趋势了，再使用线性回归。这个是前提，现在很多人都忽略这一点 直接使用的。 至于判断线性方程 拟合的好坏，看R方和调整的R方就可以了，R方越接近1，说明拟合的效果越好。你这个里面 R方为0.618，调整的R方为0.570，说明这个自变量可以解释因变量57%左右的变异，不能说好，也不能说坏。看具体情况而定 Anova(b)这个表格是检验 回归方程是否显著的，sig的值=0.007 小于0.05，说明回归模型有意义，可以使用。 下面一个标准化回归系数 和非标准化回归系数 则是回归方程自变量的系数，非标准化的系数用来拟合方程使用，标准化的系数是剔除了不同自变量的不同计量单位影响的，用于比较多个自变量的影响大小

请教SPSS进行一元线性回归分析的一般步骤

4，回归直线方程怎么求 怎么带公式 详细点 一易懂点

给定点（1，1）（2，3）（4，5） ∑是求和号,下面表示求和的起点，上面标示求和的终点，即i从1到n取值求和 所以b^=[((1*1)+(2*3)+(4*5))-3*(1+2+4)/3*(1+3+5)/3]/[(1*1+2*2+4*4)-3*(1+2+4)/3*(1+2+4)/3] =[(1+6+20)-3*7/3*9/3]/[(1+4+16)-3*7/3*7/3] =(27-21)/(21-49/3)=6/(14/3)=9/7 a^=(1+3+5)/3-9/7*(1+2+4)/3 =3-3=0 所以y^=9/7x
1 列表格 2 算出x的平均值 y的平均值 3 算出线性回归方程y=bx+a 的b值 b= ∑（x－xn）*（y－yn）/∑(x－xn)2 4 代入 x y的 数出a的大小 x y 表示平均值 xn yn 表示表格中的每一项 ∑表示和
求b，a

5，建立直线回归方程的过程

设回归方程为y^=bx+a根据公式b=（x1y1+x2y2+…+xnyn-nx拔y拔）/[(x1)2+(x2)2+…+(xn)2-n（x拔）2]…[一式]a=y拔-bx拔[二式]跟你总结一下，大体步骤是1，首先求出x的平均数x拔和y的平均数y拔2，求出x1y1+x2y2+…+xnyn，(x1)2+(x2)2+…+(xn)2，一般情况下数据都比较简单，算起来很快的。3、带入[一式]求出b，然后再带入[二式]求出a。
用一元线性回归方程...你的信息提供的不够全面，所以我只能按我的理解给出答案y=a+bxy是销售额，x是年份，a，b是系数，2003年时x为1，2004年时为2，依次类推所以x的取值是1，2,3,4,5平均值是3，y的平均值是33x^2的平均值是11，x*y的平均值是106.6b=（106.6-99）/（11-9）=3.8a=33-3.8*3=21.6y=21.6+3.8x将x=6代入得到y=44.4你可能是想知道社会需求额与商店销售额之间的关系，但是你的数据不全，所以得不到他们之间的关系....算法基本上都是差不多的.希望对你有所帮助..

6，如何用excel做线性回归分析

方法/步骤厘清各个数据之间的逻辑关系，搞清楚哪个是自变量，哪个又是因变量。如附图所示，这里我们要对人均gdp和城市化水平进行分析，建立符合两者之间的模型，假定人均gdp为自变量，城市化水平是因变量。由于我们不知道两者之间的具体关系如何，所以我们利用数据生成一个散点图判断其可能符合的模型。如附图1所示为生成的散点图，一般横坐标为自变量，纵坐标为因变量，所以我们需要将x轴，y轴的坐标对调一下，这里采用最简单的方法，将因变量移动到自变量的右边一列即可，如附图2所示。由步骤2的散点图，我们可以判断自变量和因变量之间可能呈线性关系，我们可以添加线性趋势线进一步加以判断。如附图1所示。也可以添加指数，移动平均等趋势线进行判断。很明显数据可能符合线性关系，所以下面我们对数据进行回归分析。选择菜单栏的“数据分析”-->“回归”。具体操作如附图所示。步骤4进行的回归分析输出结果如附图所示。回归模型是否有效，可以参见p指，如果p<0.001则极端显著，如果0.001<0.01非常显著，0.01<0.05则一般显著，p>0.05则不显著。本例的p值均小于0.001，所以属于极端显著，故回归模型是有效的。根据回归模型的结果可知y = 5E-06x + 0.5876R2 = 0.9439如附图2所示。http://jingyan.baidu.com/article/20b68a88b2ef7f796dec6273.html

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