❶ 用excel怎麼做數據分析回歸
方法/步驟
打開Excel.2010，首先輸入課本例題7.1的全部數據，2012年各地區農村居民家庭人均純收入與人均消費支出，
做題之前，我們先為Excel.2010注入回歸分析的相關內容，點擊【文件】，選擇左下角的【選項】，出來如圖，選擇【載入項】，點擊【轉到】。
進入載入宏，選擇【分析工具庫】，點擊確定。
進入【數據】，就會發現最右面出現了【數據分析】這一項。
點擊數據分析之後選擇【回歸】，確定，這樣就為Excel.2010導入了數據分析的功能，進行回歸分析了，選擇X、Y值的區域，其他不變的，點擊確定。
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最後，就是我們需要的內容，根據數據進行分析，可以得出樣本的回歸函數：
Yi=1004.539839+0.614539172925018Xi【具體看做的題目】
❷ 如何用excel做回歸分析
以Excel2010為例。
1、「開發工具」選項卡 中單擊「載入項」組中的「載入項」按鈕，打開「載入宏」對話框。如下圖。勾選 「分析工具庫」。
剩下的樓主自己搞定吧。
❸ 如何用EXCEL做數據線性擬合和回歸分析
1、釐清各個數據之間的邏輯關系，搞清楚哪個是自變數，哪個又是因變數。這里我們要對人均gdp和城市化水平進行分析，建立符合兩者之間的模型，假定人均gdp為自變數，城市化水平是因變數。
2、由於我們不知道兩者之間的具體關系如何，所以我們利用數據生成一個散點圖判斷其可能符合的模型。為生成的散點圖，一般橫坐標為自變數，縱坐標為因變數，所以我們需要將x軸，y軸的坐標對調一下，這里採用最簡單的方法，將因變數移動到自變數的右邊一列即可。
3、由步驟2的散點圖，我們可以判斷自變數和因變數之間可能呈線性關系，我們可以添加線性趨勢線進一步加以判斷。如附圖1所示。也可以添加指數，移動平均等趨勢線進行判斷。很明顯數據可能符合線性關系，所以下面我們對數據進行回歸分析。
4、選擇菜單欄的「數據分析」-->「回歸」。
5、步驟4進行的回歸分析輸出結果如附圖所示。回歸模型是否有效，可以參見p指，如果p<0.001則極端顯著，如果0.001<p<0.01非常顯著，0.01<p<0.05則一般顯著，p>0.05則不顯著。本例的p值均小於0.001，所以屬於極端顯著，故回歸模型是有效的。根據回歸模型的結果可知
y = 5E-06x + 0.5876R² = 0.9439
❹ 用Excel進行回歸分析後得出的數據怎麼看不懂呀
按F1，輸入LINEST，得到如下解釋：
.....，
附加回歸統計值如下：統計值說明se1,se2,...,sen系數 m1,m2,...,mn 的標准誤差值。seb常量 b 的標准誤差值（當 const 為 FALSE 時，seb = #N/A）。r2判定系數。y 的估計值與實際值之比，范圍在 0 到 1 之間。如果為 1，則樣本有很好的相關性，y 的估計值與實際值之間沒有差別。相反，如果判定系數為 0，則回歸公式不能用來預測 y 值。有關如何計算 r2 的信息，請參閱本主題下文中的「說明」。seyY 估計值的標准誤差。FF 統計或 F 觀察值。使用 F 統計可以判斷因變數和自變數之間是否偶爾發生過可觀察到的關系。df自由度。用於在統計表上查找 F 臨界值。將從表中查得的值與 LINEST 函數返回的 F 統計值進行比較可確定模型的置信區間。有關如何計算 df 的信息，請參閱本主題下文中的「說明」。示例 4 說明了 F 和 df 的用法。ssreg回歸平方和。ssresid殘差平方和。有關如何計算 ssreg 和 ssresid 的信息，請參閱本主題下文中的「說明」。下面的圖示顯示了附加回歸統計值返回的順序。
圖片沒能粘貼上來。
❺ 股票的貝塔系數怎麼算用excel的回歸分析
Cov(ra,rm) = ρamσaσm。
其中ρam為證券 a 與市場的相關系數；σa為證券 a 的標准差；σm為市場的標准差。
貝塔系數利用回歸的方法計算: 貝塔系數等於1即證券的價格與市場一同變動。
貝塔系數高於1即證券價格比總體市場更波動，貝塔系數低於1即證券價格的波動性比市場為低。
如果β = 0表示沒有風險，β = 0.5表示其風險僅為市場的一半，β = 1表示風險與市場風險相同，β = 2表示其風險是市場的2倍。
(5)excel回歸分析股票數據擴展閱讀
金融學運用了貝塔系數來計算在一隻股票上投資者可期望的合理風險回報率： 個股合理回報率 =無風險回報率*+β×(整體股市回報率-無風險回報率) *可用基準債券的收益率代表。
貝塔系數=1，代表該個股的系統風險等同大盤整體系統風險，即受整體經濟因素影響的程度跟大盤一樣; 貝塔系數>1則代表該個股的系統風險高於大盤，即受整體經濟因素影響的程度甚於大盤。
貝塔系數越高，投資該股的系統風險越高，投資者所要求的回報率也就越高。高貝塔的股票通常屬於景氣循環股(cyclicals)，如地產股和耐用消費品股；低貝塔的股票亦稱防禦類股(defensive stocks)，其表現與經濟景氣的關聯度較低，如食品零售業和公用事業股。
個股的貝塔系數可能會隨著大盤的升或跌而變動，有些股票在跌市中可能會較在升市具更高風險。
❻ 如何用EXCEL做回歸分析
在日常數據分析工作當中，回歸分析是應用十分廣泛的一種數據分析方法，按照涉及自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
回歸分析的實施步驟：
1）根據預測目標，確定自變數和因變數
2）建立回歸預測模型
3）進行相關分析
4）檢驗回歸預測模型，計算預測誤差
5）計算並確定預測值
我們接下來講解在Excel2007中如何進行回歸分析？
一、案例場景
為了研究某產品中兩種成分A與B之間的關系，現在想建立不同成分A情況下對應成分B的擬合曲線以供後期進行預測分析。測定了下列一組數據：
❼ excel回歸分析 估計股票β
www.tipdm.cn,這是一個在線的數據分析軟體，對股票的回歸分析也有
❽ 如何用excel做線性回歸分析
1、單擊開始---->所有程序---->Microsoft Office，選擇Microsoft Excel 2010選項。
❾ excel回歸分析的結果各項都代表著什麼
Multiple R：相關系數R，值在-1與1之間，越接近-1，代表越高的負相關，反之，代表越高的正相關關系。
R Square：測定系數，也叫擬合優度。是相關系數R的平方，同時也等於回歸分析SS/(回歸分析SS+殘差SS)，這個值在0~1之間，越大代表回歸模型與實際數據的擬合程度越高。
Adjusted R Square：校正的測定系數，對兩個具有不同個數的自變數的回歸方程進行比較時，考慮方程所包含的自變數個數的影響。
標准誤差：等於表2中殘差SS / 殘差df 的平方根。與測定系數一樣都能描述回歸模型與實際數據的擬合程度，它代表的是實際值與回歸線的距離。
觀測值：有多少組自變數的意思。
excel回歸分析的使用方法：
1、首先在excel表格中輸入需要進行回歸分析的數據。