作业1 附1元线性EXCEL讲义

发布 2022-07-08 09:10:28 阅读 7183

作业题1

根据下列表中的试验数据,画出散点图,并求取某物质在溶液中的浓度c(%)与其沸点温度t之间的函数关系(回归直线),并检验所建立的函数方程式的显著性。(α0.05)

要求使用最小二乘法。

excel在一元回归分析中的应用——试验讲义。

一. 图表法。

选中数据区域,然后点击图表向导,或者在插入菜单里选中图表,弹出如下对话框,选择xy散点图。

点击下一步,可对图表的设置标题等,最后点击完成效果如下

接下来在“图表”菜单栏中点击 “添加趋势线”,类型选择“线性”,选项中勾选“显示公式”和“r的平方”,结果如下图,这样就求出了回归方程和线性相关系数的平方。

利用图表法进行非线性回归的例子。

对这样一组数据,用图表法画出xy散点图,应该类似抛物线,因此,绘制趋势线时选择,多项式,同样勾选“显示公式”,“显示r的平方”。结果如下图。

二、利用内置函数进行回归分析。

函数,返回回归直线与y轴的截距,即为b值。

根据提示,依次选中y的数据区域和x的数据区域,填充结果如下图。

回车即可求出b值。

2、slope函数,返回回归方程的斜率,也就是a值,操作方法与intercept相同。

3、correl函数,返回回归方程的相关系数。

4、rsq函数,返回相关系数的平方即为决定系数。

5、forecast,返回依据该回归模型的**值。

更多函数及函数的详细介绍,可查看excel帮助,方法如下。

三、利用宏进行回归分析。

点击工具菜单里“数据分析”

选择回归,弹出如下对话框。

选择好y的输入区域,x的输入区域以及输出区域。即可统计出各种参数。

如下图。图中参数含义如下。

multiple r 复相关系数;r square 即为r的平方(决定系数)

adjusted r square, 调整过的r的平方。

df, 自由度; ss 平方和;ms 除过自由度的平方和。

coefficient 回归系数;t stat t 检验时的统计量;p-value t检验偏回归系数不显著的概率如果p-value 小于0.01 则可认为该系数对应的变量对试验结果影响非常显著对于常数项则表示常数项为0的几率。

进行f检验,输出结果中f值为231.5319

f0.01(1,4) 可通过函数,finiv(0.01,1,4) 求得为21.19769 显然非常显著。

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