Excel 2019回归分析图解

回归分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。本工具可以用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量的值影响的。下面通过具体的实例来详细讲解有关回归分析的操作技巧。

已知某公司2018年销售收入明细表,使用回归分析工具对收入、成本与费用进行分析。输入的原始数据如图7-81所示。

STEP01:切换至“数据”选项卡,然后在“分析”组中单击“数据分析”按钮,打开如图7-82所示的“数据分析”对话框。在“分析工具”列表框中选择“回归”选项,然后单击“确定”按钮。

图7-81 原始数据

图7-82 选择回归分析工具

STEP02:随后会打开“回归”对话框,在“输入”列表区域中设置Y值输入区域为“$A$2:$A$13”,设置X值输入区域为“$B$2:$B$13”,勾选“标志”复选框与“置信度”复选框,并设置置信度为“95%”。然后在“输出选项”列表区域中单击选中“新工作表组”单选按钮,在“残差”列表区域中依次勾选“残差”复选框、“残差图”复选框、“标准残差”复选框及“线性拟合图”复选框,最后在“正态分布”列表区域中勾选“正态概率图”复选框。设置完成后单击“确定”按钮即可返回工作表,如图7-83所示。

图7-83 设置属性

提示:在回归分析对话框中,各个属性值的含义如下。

1)Y值输入区域:独立变量的数据区域。

2)X值输入区域:一个或多个独立变量的数据区域。

3)标志:指定数据的范围是否包含标签。

4)常数为零:是否选择一个为零的常量。

5)置信度:表示置信水平。

6)输出区域:存放统计结果的单元格区域,可以单击“输出区域”右侧的压缩按钮选择数据区域。

7)新工作表组:新建一个工作表,并将数据分析结果存放在新建工作表中。

8)新工作簿:新建一个工作簿,并将数据分析结果存放在新建工作簿中。

9)残差:指定在统计结果中是否显示预测值与观察值的差值。

10)残差图:指定在统计结果中是否显示残差图的显示方式。

11)标准残差:指定在统计结果中是否显示标准残差的显示方式。

12)线性拟合图:指定在统计结果中是否显示线性拟合图的显示方式。

13)正态概率图:指定在统计结果中是否显示正态概率图的显示方式。

STEP03:此时,工作簿中会自动新建一个工作表,工作表中显示的回归分析效果如图7-84所示。

回归分析的结果

图7-84 回归分析的结果

Excel 2019抽样分析图解

抽样分析工具以数据源区域为总体的数据产生一个随机样本。当总体太大而不能进行处理或绘制时,可以选用具有代表性的样本。如果确认输入区域中的数据是周期性的,还可以对一个周期特定时间段中的数值进行采样。下面通过实例具体讲解该工具的使用技巧。

已知两个零件的测试数值,使用抽样分析工具对测试数值分析,并返回随机数。原始数据如图7-77所示。

原始数据

图7-77 原始数据

STEP01:切换到“数据”选项卡,然后在“分析”组中单击“数据分析”按钮,打开如图7-78所示的“数据分析”对话框。在“分析工具”列表框中选择“抽样”选项,然后单击“确定”按钮。

图7-78 选择抽样分析工具

STEP02:随后会打开“抽样”对话框,在“输入”列表区域中设置输入区域为“$B$2:$C$15”,在“抽样方法”列表区域中单击选中“随机”单选按钮,并设置样本数为“2”,然后在“输出选项”列表区域中单击选中“输出区域”单选按钮,设置输出区域为“$E$2:$E$3”,最后单击“确定”按钮完成设置,如图7-79所示。此时,工作表中显示的分析结果如图7-80所示。

图7-79 设置属性

抽样分析结果

图7-80 抽样分析结果

“抽样”对话框中的各项属性设置介绍如下。

1)输入区域:需要统计的数据区域。

2)标志:指定数据的范围是否包含标签。

3)周期:从输入区域内按固定间隔选择样品。

4)随机:选择样品的概率。

5)输出区域:存放统计结果的单元格区域,可以单击“输出区域”右侧的“压缩”按钮选择数据区域。

6)新工作表组:新建一个工作表,并将数据分析结果存放在新建工作表中。

7)新工作簿:新建一个工作簿,并将数据分析结果存放在新建工作簿中。

Excel 2019随机数发生器分析图解

“随机数发生器”分析工具可以使用几个分布之一产生一系列的按照要求的独立随机数,可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。下面通过实例具体讲解使用“随机数发生器”工具来分析数据的操作技巧。

STEP01:新建一个工作簿,重命名为“随机数发生器分析”,切换至“Sheet1”工作表,可以先在工作表中输入需要产生随机数的变量列的变量名。此处假设有两个变量,输入字段名称后的工作表如图7-73所示。

STEP02:切换至“数据”选项卡,然后在“分析”组中单击“数据分析”按钮,打开如图7-74所示的“数据分析”对话框。在“分析工具”列表框中选择“随机数发生器”选项,然后单击“确定”按钮。

图7-73 输入字段名称

选择“随机数发生器”分析工具

图7-74 选择“随机数发生器”分析工具

STEP03:随后会打开“随机数发生器”对话框,在“变量个数”文本框中输入“2”,在“随机数个数”文本框中输入“10”。单击“分布”选择框右侧的下拉按钮,在展开的下拉列表中选择“正态”选项,在“参数”列表区域中设置平均值为“10”,标准偏差为“5”。在“输出选项”列表区域中单击选中“输出区域”单选按钮,并设置输出区域为“$A$2”单元格,最后单击“确定”按钮,如图7-75所示。此时,可以看到如图7-76所示的分析结果。

图7-75 设置属性

随机数发生器分析结果

图7-76 随机数发生器分析结果

在“随机数发生器”对话框中,“分布”右侧的下拉列表框中共包含多种创建随机数的分布方法,下面逐一进行介绍。

1)均匀:以下限和上限来表征。其变量值通过对区域中的所有数值进行等概率抽取而得到。普通的应用使用范围是0~1的均匀分布。

2)正态:以平均值和标准偏差来表征。普通的应用使用平均值为0、标准偏差为1的标准正态分布。

3)伯努利:以给定的试验中成功的概率(p值)来表征。伯努利随机变量的值为0或1。

4)二项式:以一系列试验中成功的概率(p值)来表征。

5)泊松:以值a来表征,a等于平均值的倒数。泊松分布经常用于表示单位时间内事件发生的次数。

6)模式:以下界和上界、步幅、数值的重复率和序列的重复率来表征。

7)离散:以数值及相应的概率区域来表征。该区域必须包含两列,左边一列包含数值,右边一列为与该行中的数值相对应的发生概率。所有概率的和必须为1。

Excel 2019移动平均分析图解

“移动平均”分析工具可以基于特定的过去某段时期中变量的平均值,对未来值进行预测。移动平均值提供了由所有历史数据的简单的平均值所代表的趋势信息。使用该工具可以预测销售量、库存或者其他趋势。下面通过具体实例来详细介绍该工具的操作技巧。

已知B产品在5月份的销量,利用“移动平均”分析工具,分析其销售趋势。具体操作步骤如下。

STEP01:打开“移动平均分析.xlsx”工作簿,切换到“数据”选项卡,然后在“分析”组中单击“数据分析”按钮,打开如图7-70所示的“数据分析”对话框。在“分析工具”列表框中选择“移动平均”选项,然后单击“确定”按钮。

STEP02:随后会打开“移动平均”对话框,在“输入”列表区域设置输入区域为“$C$4:$C$34”,勾选“标志位于第一行”复选框,在“间隔”文本框中输入“7”,然后在“输出选项”列表区域中设置输出区域为“$D$3”单元格,并勾选“图表输出”复选框和“标准误差”复选框,最后单击“确定”按钮,如图7-71所示。此时,在工作表中可以看到如图7-72所示的分析结果。

图7-70 选择移动平均分析工具

图7-71 设置属性

在“移动平均”对话框中,有一个“标准误差”复选框选项,该选项指定在输出表的一列中包含标准误差值。如果选中该复选框,Excel将生成一个两列的输出表,其中左边一列为预测值,右边一列为标准误差值。如果没有足够的源数据来进行预测或者计算标准误差值,Excel会返回错误值“#N/A”。

移动平均分析结果

图7-72 移动平均分析结果

Excel 2019傅利叶分析图解

“傅利叶分析”分析工具可以解决线性系统问题,而且可以通过快速傅利叶变换进行数据变换来分析周期性的数据。此外,该工具还支持逆变换,即通过对变换后的数据的逆变换返回初始数据。下面通过具体实例对该工具的使用技巧进行详细阐述。

STEP01:打开“傅利叶分析.xlsx”工作簿,切换到“数据”选项卡,然后在“分析”组中单击“数据分析”按钮打开如图7-67所示的“数据分析”对话框。在“分析工具”列表框中选择“傅利叶分析”选项,然后单击“确定”按钮。

图7-67 选择傅利叶分析工具

STEP02:随后会打开“傅利叶分析”对话框,在“输入”列表区域设置输入区域为“$B$2:$I$2”,然后在“输出选项”列表中单击选中“输出区域”单选按钮,并设置输出区域为“$A$5”单元格,最后单击“确定”按钮,如图7-68所示。此时,在工作表中可以看到如图7-69所示的分析结果。

图7-68 设置属性

傅利叶分析的结果

图7-69 傅利叶分析的结果

Excel 2019直方图分析图解

“直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个核累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数。下面通过具体实例,来详细讲解利用“直方图”工具来分析数据的应用操作技巧。

STEP01:打开“直方图分析.xlsx”工作簿,切换到“数据”选项卡,然后在“分析”组中单击“数据分析”按钮,打开如图7-64所示的“数据分析”对话框。在“分析工具”列表框中选择“直方图”选项,然后单击“确定”按钮。

STEP02:随后会打开“直方图”对话框,在“输入”列表区域设置输入区域为“$C$4:$C$16”,接收区域为“$E$4:$E$14”,然后在“输出选项”列表中单击选中“输出区域”单选按钮,并设置输出区域为“$A$18”单元格,依次勾选“柏拉图”复选框、“累积百分率”复选框和“图表输出”复选框,最后单击“确定”按钮,如图7-65所示。此时,在工作表中看到分析结果,该结果中还包含数据分析图表,如图7-66所示。

图7-64 选择直方图分析工具

设置直方图属性

图7-65 设置直方图属性

直方图分析结果

图7-66 直方图分析结果

Excel 2019描述统计分析图解

描述统计分析工具用于生成源数据区域中数据的单变量统计分析报表,提供有关数据趋中性和易变性的信息。使用“描述统计”工具可以很方便地依次完成计算,得到想要的结果。下面通过实例来具体讲解使用“描述统计”工具的操作技巧

STEP01:打开“描述统计分析.xlsx”工作簿,切换到“数据”选项卡,然后在“分析”组中单击“数据分析”按钮,打开如图7-61所示的“数据分析”对话框。在“分析工具”列表框中选择“描述统计”选项,然后单击“确定”按钮。

STEP02:随后会打开“描述统计”对话框,在“输入”列表区域设置输入区域为“$C$3:$C$15”,在“分组方式”列表中单击选中“逐列”单选按钮,并勾选“标志位于第一行”复选框,在“输出选项”列表区域中单击选中“输出区域”单选按钮,并设置输出区域为“$F$3”单元格。然后分别勾选“汇总统计”复选框和“平均数置信度”复选框,并设置置信度为“95%”,同时勾选“第K大值”复选框和“第K小值”复选框,在对应的文本框中均输入“1”,最后单击“确定”按钮完成设置,如图7-62所示。此时工作表中显示的描述统计分析结果如图7-63所示。

图7-61 选择描述统计分析工具

设置属性

图7-62 设置属性

以下是“描述统计”对话框中各个字段的属性含义。

1)汇总统计:选中此项可为结果输出表中每个统计结果生成一个字段。这些统计结果有,平均值、标准误差、中位数、众数、标准差、方差、峰度、偏度、区域、最小值、最大值、求和等。

描述统计分析结果

图7-63 描述统计分析结果

2)平均数置信度:为输出表中的每一行指定平均数的置信度,在文本框中输入需要使用的置信度。

3)第K大值:为输出表中的某一行指定每个数据区域中的第K大值,在文本框中输入数字K,如果输入1,则该行输出的是数据集中的最大值。

4)第K小值:为输出表中的某一行指定每个数据区域中的第K小值,在文本框中输入数字K,如果输入1,则该行输出的是数据集中的最小值。

Excel 2019指数平滑分析图解

“指数平滑”分析工具基于前期预测值导出相应的新预测值,并修正前期预测值的误差。此工具将使用平滑常数,其大小决定了本次预测对前期预测误差的修正程度。下面通过实例具体讲解如何利用指数平滑来分析数据。

记录某地区从2012年到2018年的棉花产量,对数据进行预测分析。使用“指数平滑”分析工具,可以得到预测值及标准误差,具体操作步骤如下。

图7-58 选择分析工具

STEP01:打开“指数平滑分析.xlsx”工作簿,切换到“数据”选项卡,然后在“分析”组中单击“数据分析”按钮,打开如图7-58所示的“数据分析”对话框。在“分析工具”列表框中选择“指数平滑”选项,然后单击“确定”按钮。

STEP02:随后会打开“指数平滑”对话框,在“输入”列表区域设置输入区域为“$B$3:$B$9”,在“阻尼系数”文本框中输入“0.3”,并勾选“标志”复选框,然后设置输出区域为“$D$4”单元格,并分别勾选“图表输出”复选框和“标准误差”复选框,最后单击“确定”按钮,如图7-59所示。此时,可在从D4开始的单元格中看到分析结果以及相应的数据分析图表结果,如图7-60所示。

阻尼系数是用来将总体样本中收集的数据的不稳定性最小化的修正因子。系统默认的阻尼系数为0.3。

设置指数平滑属性参数

图7-59 设置指数平滑属性参数

指数平滑分析结果

图7-60 指数平滑分析结果

Excel 2019协方差分析图解

与相关系数一样,协方差是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标,即用来衡量两个样本之间的相关性有多少,也就是一个样本的值的偏离程度会对另外一个样本的值的偏离产生多大的影响。下面以实例具体说明如何计算协方差。

STEP01:打开“协方差分析.xlsx”工作簿,切换到“数据”选项卡,然后在“分析”组中单击“数据分析”按钮,打开如图7-55所示的“数据分析”对话框。在“分析工具”列表框中选择“协方差”选项,然后单击“确定”按钮。

STEP02:随后会打开

图7-55 选择协方差分析工具

“协方差”对话框,在“输入”列表区域设置输入区域为“$A$3:$C$12”,在“分组方式”列表中单击选中“逐列”单选按钮,并勾选“标志位于第一行”复选框,在“输出选项”列表中单击选中“输出区域”单选按钮,设置输出区域为“$E$3”单元格,最后单击“确定”按钮,如图7-56所示。此时,可在从E3开始的单元格中看到分析的结果,如图7-57所示。

设置协方差属性参数

图7-56 设置协方差属性参数

协方差分析结果

图7-57 协方差分析结果

Excel 2019相关系数分析图解

相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。利用相关系数,可以判断两个测量值变量的变化是否相关。下面以具体实例详细讲解如何利用相关系数,来分析数据的具体应用技巧。

STEP01:打开“相关系数分析.xlsx”工作簿,切换到“数据”选项卡,然后在“分析”组中单击“数据分析”按钮,打开“数据分析”对话框,如图7-51所示。

STEP02:打开“数据分析”对话框后,在“分析工具”列表框中选择“相关系数”选项,然后单击“确定”按钮,如图7-52所示。

图7-51 单击“数据分析”按钮

图7-52 选择相关系数分析工具

STEP03:随后会打开“相关系数”对话框,在“输入”列表区域设置输入区域为“$A$3:$C$12”,在“分组方式”列表中单击选中“逐列”单选按钮,并勾选“标志位于第一行”复选框,在“输出选项”列表中单击选中“输出区域”单选按钮,设置输出区域为“$E$3”单元格,最后单击“确定”按钮,如图7-53所示。此时,即可在从E3开始的单元格中看到分析的结果,如图7-54所示。

 设置相关系数属性参数

图7-53 设置相关系数属性参数

相关系数分析结果

图7-54 相关系数分析结果