如何用excel做线性回归分析

调出excel选项，点击加载项。在可用加载宏中，勾选分析工具库，点击确定。详细步骤：

工具／原料：

品牌型号：联想GeekPro2020

系统版本：Win10家庭版

软件版本：Microsoft Excel 2019

1、打开excel表格，点击文件。

2、点击选项。

3、调出excel选项，点击加载项。

4、选择分析工具库，点击转到。

5、在可用加载宏中，勾选分析工具库，点击确定。

6、点击数据分析。

7、在分析工具中，选择回归。

8、选择X，Y值输入区域，点击确定。

9、生成线性回归分析表格。

方法如下：　

　选择成对的数据列，将使用“X、Y散点图”制成散点图。

在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。

由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。

因为R2

>0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。

为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。

　在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以选择“常数为零”。

“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。

　在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。

 

残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。

　更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。

打开excel进行编辑。

选中该表中的数值，点击插入中的散点图。点击第一个图样式，鼠标右击其中一个点，选择添加趋势线。勾选线性和显示R平方值即可得到回归方程。

用Excel进行一元线性回归分析Excel功能强大，利用它的分析工具和函数，可以进行各种试验数据的多元线性回归分析。

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