Excel与数据统计管理分析(doc 36页)

Excel与数据统计管理分析目录：
第一章  指定接受区域直方图
第二章  不指定接受区域直方图
第三章  统计整理
第四章  总量指标和相对指标
第五章  平均指标
第六章  变异度指标
第七章  抽样调查
第八章  假设检验
第九章  相关与回归
第十章  时间序列分析指标
第十一章  时间数列预测方法
第十二章  统计指数

 

Excel与数据统计管理分析内容提要：
    常数为零: 只有当用户想强制使回归线通过原点(0,0)时才选此框置信度: Excel自动包括了回归系数的95％置信区间。要使用其他置信区间, 选择该框并在Confidence Levet框中输入置信水平。
    拟合回归线的截距和斜率放在图9.4的总结输出中标记有“Coeffients’’的左下部。截距系数77.30769是线性回归方程中的常数项，x系数-0.80769是斜率。回归方程是：
y＝77.30769-0.80769 * x
   回答“拟合关系怎么样”问题的最通用的四个方法是标准误差，R2，t统计值和方差分析。标准误差0.83205显示在图9.4的单元E7中。作为残数的标准偏差，它衡量单位成本在回归线周围的分散情况，标准误差通常称为估计标准误差。   
    R2（R Square），如图9.4的单元E5所示，衡量用回归线解释的因变量变化的比例。这一比例必击是0和1之间的一个数据，经常以百分数表示。这里，约有的94％的单位成本的变化是在线性方程中用产品产量做为预测因子来解释的。单元E6显示的Adjusted R square在用附加解释变量把此模型和其他模型比较时很有用。
1．计算线性趋势值T，D3 =FORECAST(B3,C$3:C$22,B$3:B$22)，FORECAST函数直接给出以B$3:B$22为自变量，C$3:C$22为因变量的线性回归的预测（估计）值，将公式拷贝到D22即的结果。
2．计算循环及不规则变动C•I（%） E3=C3/D3*100，。。。
3．用循环不规则变动的3项移动平均计算循环变动C(%)：F4=AVERAGE(E3:E5)，。。。
4．计算不规则变动I(%)：G4 =E4/F4*100，。。。

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