构建线性回归的基本步骤，线性回归的一般步骤有什么要做哪些检验什么含义

来源：整理时间：2024-04-23 07:19:26 编辑：网络营销手机版

本文目录一览

1，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
3，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
5，建立直线回归方程的过程
6，如何用excel做线性回归分析

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