线性回归分析]线性回归分析是根据一个或一组自变量的变化来预测随机变量未来值的一种方法。回归分析需要建立回归方程来描述变量之间的相关性。根据自变量的个数，回归方程可以是单变量回归，也可以是多元回归。如果回归函数是一个线性函数，变量就被称为线性相关。单变量线性回归分析包括两个变量，一个是自变量，用x表示；另一个是因变量（预测变量），用y表示。首先，我们需要准备x和y两组数据，我们可以简单地感觉到这两组数据之间是否存在线性关系。把准备好的数据转换成excel表格
2。excel要求我们自己进行数据分析，点击文件，选择选项，点击左边的加载项加载分析工具
3。加载工具完成后，点击数据中的“工具分析”，选择“返回”，点击“确定”。点击y值输入区后面的单元格选择工具，选择y值表元格，如a2:a20中的小编，x值的运算是一样的，这里选择b2:b20，查看下面的线性拟合图，可以看到拟合效果
5。excel将回归分析的相关结果输出到新的工作表中，如相关系数r^2、标准差、x变量值和截距，我们可以写一元回归方程
使用数理统计线性回归是一种统计分析方法，它使用数理统计回归分析来确定两个或多个变量之间的依赖关系。如何理解它，其实就是要找到数据规律，这样才能根据数据规律，推断出新的变量条件的结果。在数学上，我们应该把这个定律看作一个函数，并试图找出这个函数的参数。我们可以想象求解这个方程，但是我们需要找到的不是方程中的x，y，z，而是合适的系数。
1.运行软件并输入演示数据。
2.选择菜单“分析”>“回归”>“脱机”，弹出“线性回归参数设置”窗口。
3.设置自变量，因变量。
4.在这个经验中，我们使用durbin-watson检验来判断模型残差是否独立，作为判断数据是否适合线性回归的基本条件。
5.单击“绘制”以设置参数。在这种经验中，选择直方图和正态概率图来判断数据是否适合线性回归。
6.单击保存按钮。
7.可以直接在“选项”按钮中使用默认参数。
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回归分析是分析变量间隐藏的内在规律，建立变量间函数变化关系的一种分析方法。回归分析的目的是建立一个由一个因变量和多个自变量组成的回归方程，使变量之间的相互控制关系可以用这个方程来描述。
