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怎么用excel做回归分析

怎么用excel做回归分析

的有关信息介绍如下:

怎么用excel做回归分析

以Excel2010为例。

1、“开发工具”选项卡 中单击“加载项”组中的“加载项”按钮,打开“加载宏”对话框。如下图。勾选 “分析工具库”。

2、“数据”选项卡中“分析”组中的“数据分析”按钮,打开“数据分析”对话框。如下图。单击“回归”选项。

剩下的楼主自己搞定吧。

第一个模型还可以,但是存在自相关(DW检验值也就是Durbin-Watson stat 为0.85,正自相关),需要进行差分处理。估计是一阶自相关。

第二个模型,自变量没有一个显著的,确实需要更改。

看模型是否合适,一是系数显著性检验,一是方程显著性检验。一元回归时,两个检验是一样的,所以第一个模型中,自变量X系数估计值显著(X对应的Prob值为0.000,一般要求小于0.05就算通过),方程也显著(看F-statistic的值),但是一阶自相关最好消除。但是多元回归中,两个检验需要分开看。第二个模型中,方程显著性可能能通过检验,但是自变量系数估计值对应的Prob都大于0.05,所以问题比较大。

几个建议:

1、样本数据来源于1995年到2006年,感觉还是少了些,而且2011年的论文至少最晚应该是截止到2009年。如果条件允许,最好能够更早些数据。有25个以上年份数据,做的模型合适些。

2、第二个模型因为你没有列举具体自变量、因变量名称,不好下结论。那么,一个办法是考虑自变量的选择是不是合理,现有的自变量有没有可以去掉的,或者有没有遗漏更合理的自变量,调整自变量后再回归;如果你认为自变量不需要修改,在增加样本数据情况下,另一个办法是用SPSS软件,里面有“逐步回归”选项,看看能不能得到合理模型。第一个模型:一阶自相关怎么样才能消除?

第二个模型:我做的是山东省财政支农资金方面的课题,中国统计年鉴上的相关数据就到2006年,三个自变量的数据也是。三个自变量是必须要固定的,是不是因为数据的原因,但是近几年的数据确实找不到。三个自变量分别是:支援农业生产支出,农林水利气象等部门事业费,农业综合开发支出。因变量是:年均农民纯收入。这四个量都不能变。

我不会计量,eviews也是今天刚学的,spss更不会了。回答继续回答:

1、这里的一阶自相关,可以考虑用差分法试试。也就是自变量、因变量都分别形成新的序列,再做回归(注意:这时的回归估计模型不含常数项)。根据你的样本数据和解释变量数目,在新的回归结果里面,如果Durbin-Watson stat 的数值大致在1.5——2.5,可以认为消除了自相关。最后的估计结果,常数项仍采用现在模型已经估计出的常数项数值,自变量系数则是差分后估计的系数值。

2、财政支农资金数据,我觉得可以考虑查阅《中国财政统计年鉴》,其中的分省财政平衡表中可能会有相关数据。(不过我也不肯定,这两年中国统计年鉴中财政数据的具体项目有调整,你之所以找不到2006年以后数据原因也在于此,财政统计年鉴如果能找到的话,也许能有帮助)

3、第二个模型还可以考虑对数模型试一试,因为取对数后变差缩小,也许数据拟合效果会好些。当然,这时的系数表示的是平均意义的弹性。

4、不会逐步回归也没有关系,反正自变量不多。回归后,看哪个自变量系数估计值没有通过检验(P值大于0.05),P值最大的先去掉,用其他自变量再去拟合。如果新的估计结果不行,再继续去掉不显著的系数。之后可以尝试再引入之前去掉的自变量,回归后看是否显著。最后应该得到自变量系数和整个模型都通过检验的结果,否则是不合适的。

5、“我第二个模型P值是0.004”的说法不正确,你所说的实际是常数项的P值。实际上,一般要求自变量必须通过P检验,常数项倒无所谓。

原因

如果存在以下一种或多种情况,LINEST 返回的输出可能是错误的:

&8226;x 值的区域与 y 值的区域重叠。&8226;输入区域中的行数少于全部区域(x 值 + y 值)中的列数。&8226;指定了零常数(将 LINEST 函数的第三个参数设置为 True)。

替代方法

案例 1:x 值的区域与 y 值的区域重叠

如果 x 值的区域与 y 值的区域重叠,LINEST

工作表函数将在所有结果单元格内生成错误的值。普通统计概率不允许 x 区域和 y 区域内的值重叠(相互重复)。在该公式中引用单元格时,不要使 x 值区域和 y

值区域重叠。

注意:“回归”工具将向您通知此问题并且不会继续。可以使用“回归”工具而非 LINEST

工作表函数。

在 Microsoft Office Excel 2007

中,可以通过单击“数据”选项卡“分析”组中的“数据分析”来找到“回归”工具。

在 Microsoft Office Excel 2003 及更低的 Excel

版本中,可以通过单击“工具”菜单上的“数据分析”来找到“回归”工具。

案例 2:行数少于 x 列数

行数少于 x(变量)列数在统计上无效。数据行的数目必须大于数据列(x 列 + y 列)的数目。

案例 3:指定了零常数

不要在该函数中指定零常数 (b=0)。