excel做回归分析的原理和实例(5)

excel做回归分析

变差的程度，以测定因变量y的拟合效果。

③Adjusted R Square（调整复测定系数R2）：仅用于多元回归才有意义，它用于衡量加入独立变量后模型的拟合程度。当有新的独立变量加入后，即使这一变量同因变量之间不相关，未经修正的R2也要增大，修正的R2仅用于比较含有同一个因变量的各种模型。

④标准误差：用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归相关的其他统计量，此值越小，说明拟合程度越好。

⑤观测值：用于估计回归方程的数据的观测值个数。

（2）方差分析表

方差分析表的主要作用是通过F检验来判断回归模型的回归效果。表中“回归分析”行计算的是估计值同均值之差（-）的各项指标；“残差”行是用于计算每个样本观察值与估计值之差（-）的各项指标；“总计”行用于计算每个值同均值之差（-）的各项指标。第二列df是自由度，第三列SS是离差的平方和，第四列MS是均方差，它是离差平方和除以自由度，第五列是F统计量，第六列Significance F是在显著性水平下的Fα的临界值

3．回归参数表

回归参数表主要用于回归方程的描述和回归参数的推断。

如图23-4所示的表中最下面三行中的第二行和第三行分别是β0（截距）β1（斜率）的各项指标。对于大多数回归分析来讲，关注β1要比β0重要。第二列是β0和β1的值，据此可以写出回归方程。第三列是各个回归系数的P值（双侧），最后是给出（β0和β1）的95%