數(shù)據(jù)分析技術(shù)第5章

第五章Excel數(shù)據(jù)分析北京西普陽光教育科技股份有限公司目錄

Contents相關(guān)分析07移動平均指數(shù)平滑08課堂實操訓(xùn)練09本章小結(jié)1001Excel分析工具庫02直方圖03抽樣分析04描述性統(tǒng)計分析0506回歸分析Excel分析工具庫01010203分析工具庫的優(yōu)點與Excel無縫結(jié)合，操作簡單、容易上手。數(shù)據(jù)分析工具庫簡介聚合多種統(tǒng)計函數(shù)，其中部分工具在生成輸出結(jié)果表格時，同時還能生成相應(yīng)圖表，有助于對統(tǒng)計結(jié)果的理解。使用這個現(xiàn)成的數(shù)據(jù)分析工具，不僅可以提高分析效率，還能夠大幅降低出錯的概率。分析工具庫安裝一般情況下，Excel是沒有加載這個分析工具庫的，需要我們自行加載安裝。安裝步驟如下：（1）單擊“文件”→“選項”，彈出“Excel選項”對話框（2）單擊“加載項”→“管理”→“Excel加載項”，單擊“轉(zhuǎn)到”按鈕，彈出“加載項”對話框分析工具庫安裝安裝步驟如下：（3）選中“分析工具庫”，若要包含分析工具庫的VBA函數(shù)，則同時選中“分析工具庫—VBA”，單擊“確認(rèn)”按鈕，即可完成加載安裝。（4）安裝完成后，重啟Excel軟件，單擊“數(shù)據(jù)”→“分析”→“數(shù)據(jù)分析”，可以彈出“數(shù)據(jù)分析”對話框分析工具庫中的統(tǒng)計方法直方圖02直方圖概念直方圖，又稱質(zhì)量分布圖，它是表示資料變化情況的一種主要工具。用直方圖可以解析出資料的規(guī)則性，比較直觀地看出產(chǎn)品質(zhì)量特性的分布狀態(tài)，對于資料分布狀況一目了然，便于判斷其總體質(zhì)量分布情況。直方圖概念數(shù)據(jù)分組數(shù)據(jù)分組，是根據(jù)數(shù)據(jù)分析目的及數(shù)據(jù)內(nèi)部特點，按照一定的標(biāo)志把總體劃分為多個性質(zhì)不同、但又有聯(lián)系的組。分組的目的是使資料系統(tǒng)化、科學(xué)化和條理化，從而能夠反映事物總體特征。數(shù)量分組例如，商品可以按類別、品牌等分組，員工可以按性別和民族分組。按表現(xiàn)總體數(shù)量特征的標(biāo)志進行分組品質(zhì)分組按照研究對象的某種屬性特征分組例如，銷售金額分組、員工年齡階段分組等。等距分組不等距分組單項式分組組距式分組直方圖以“某年全國部分省份大豆畝產(chǎn)數(shù)據(jù)”為例來說明采用直方圖進行統(tǒng)計分組。操作步驟如下：（1）源數(shù)據(jù)顯示在B17:C37區(qū)域，先設(shè)置統(tǒng)計分組的區(qū)間，在“直方圖”中稱為接收區(qū)域，見E17:E22單元格。（2）單擊“數(shù)據(jù)”→“分析”→“數(shù)據(jù)分析”，彈出“數(shù)據(jù)分析”對話框。（3）選擇“直方圖”，單擊“確定”按鈕，彈出“直方圖”對話框。（4）設(shè)置參數(shù)，如圖。輸入?yún)^(qū)域是指需分組的數(shù)據(jù)區(qū)域，接收區(qū)域是指分組區(qū)間設(shè)定，輸出區(qū)域是指直方圖的輸出開始位置，直方圖可以輸出柏拉圖、累積百分率、圖表輸出三種類型。（5）輸出結(jié)果如圖如果選擇了柏拉圖，則輸出的區(qū)域會增加排序的接收區(qū)域與頻率J17:L23區(qū)域，直方圖也會以排序過的數(shù)據(jù)顯示，如選擇累積百分率，則添加了相應(yīng)的“累積%”列；圖表輸出是指G25:L35的區(qū)域的直方圖。直方圖設(shè)置界面與結(jié)果：抽樣分析03抽樣分析的概念1．抽樣分析的定義抽樣分析法是指從研究對象的全部單位中抽取一部分單位進行考察和分析，并用這部分單位的數(shù)量特征去推斷總體的數(shù)量特征的一種分析方法。其中，被研究對象的全部單位稱為“總體”；從總體中抽取出來，實際進行調(diào)查研究的那部分對象所構(gòu)成的群體稱為“樣本”。在抽樣調(diào)查中，樣本數(shù)的確定是一個關(guān)鍵問題。2．抽樣的優(yōu)點抽樣調(diào)查可以減少調(diào)查的工作量，調(diào)查內(nèi)容可以求多、求全或求專，可以保證調(diào)查對象的完整性可以從數(shù)量上以部分推算總體，利用概率論和數(shù)理統(tǒng)計原理，以一定的概率保證推算結(jié)果的可靠程度，起到全面調(diào)查認(rèn)識總體的功能，可以保證調(diào)查的精度。因為抽樣調(diào)查是針對總體中的一部分單位進行的，抽樣調(diào)查可以大大減少調(diào)查費用，提高調(diào)查效率。收集、整理數(shù)據(jù)、綜合樣本的速度快，保證調(diào)查的時效性。抽樣方法0102030405抽樣方法簡單隨機抽樣法系統(tǒng)抽樣法分層抽樣法整群抽樣法多階段抽樣法抽樣分析的操作例如，根據(jù)工作表中2004-2007年全國各省份大豆畝產(chǎn)數(shù)據(jù)，隨機抽樣出15個樣本的大豆畝產(chǎn)數(shù)據(jù)。具體操作步驟如下。（1）單擊“數(shù)據(jù)”→“分析”→“數(shù)據(jù)分析”，彈出“數(shù)據(jù)分析”對話框，選擇“抽樣”選項，單擊“確定”按鈕，彈出“抽樣”對話框；（2）參數(shù)設(shè)置。輸入?yún)^(qū)域填寫抽樣數(shù)據(jù)的區(qū)域，本題是大豆單位畝產(chǎn)數(shù)據(jù)，區(qū)域為“E1：E125”；“標(biāo)志”是指選中的區(qū)域是否包含字段名稱，本題包含，直接選中；抽樣方法，根據(jù)題意選“隨機”，輸出選項中輸出區(qū)域填寫N1開始的區(qū)域。抽樣結(jié)果如圖所示的N1：N15區(qū)域。（3）該案例從123個單位畝產(chǎn)數(shù)據(jù)中隨機抽取了15個數(shù)據(jù)作為樣本，可以通過分析15個樣本數(shù)據(jù)的特征，推測總體的數(shù)據(jù)特征。抽樣分析的操作抽樣結(jié)果：描述性統(tǒng)計分析04描述分析概述定義：就是對一組數(shù)據(jù)的各種特征進行分析，以便于描述測量樣本的各種特征及其所代表的總體特征。描述性統(tǒng)計分析的項目很多，常用的描述分析如下：描述數(shù)據(jù)的集中趨勢：眾數(shù)、中位數(shù)。描述數(shù)據(jù)的離散趨勢：最大最小值、極差、四分位差、方差與標(biāo)準(zhǔn)差。數(shù)據(jù)的分布形狀：偏度與峰度。集中趨勢

算術(shù)平均數(shù)眾數(shù)眾數(shù)是指一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的變量值，用M0表示。中位數(shù)中位數(shù)是一組數(shù)據(jù)按大小排序后，處于中間位置上的變量值，用Me表示。集中趨勢

平均數(shù)、眾數(shù)、中位數(shù)的關(guān)系

集中趨勢

平均數(shù)、眾數(shù)、中位數(shù)的關(guān)系離散趨勢平均差是各變量值與其算術(shù)平均值的差的絕對值的平均數(shù)。在Excel中，使用AVEDEV函數(shù)可方便地計算出平均差。平均差方差與標(biāo)準(zhǔn)差方差是各個變量值與平均數(shù)之差的平方的平均數(shù)。方差刻畫了變量值相對于其算術(shù)平均值的離散程度。標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根。與平均差相比，方差和標(biāo)準(zhǔn)差在數(shù)學(xué)處理上通過平方消除離差的正負(fù)號，更便于數(shù)學(xué)上的處理。標(biāo)準(zhǔn)差、方差的值越大，表示數(shù)據(jù)的離散程度越大。否則，反之。在Excel中，使用VARP函數(shù)可計算出基于整個樣本總體的方差，STDEVP函數(shù)可計算出基于整個樣本總體的標(biāo)準(zhǔn)差。偏度與峰度所謂偏態(tài)，是指非對稱分布的偏斜狀態(tài)。表示變量值分別位于眾數(shù)(M0)的左右兩邊的分布狀態(tài)。在偏態(tài)的分布中，又有正偏態(tài)（即右偏）和負(fù)偏態(tài)（即左偏）兩種類型。正偏態(tài)分布是相對正態(tài)分布而言的。當(dāng)用累加次數(shù)曲線法檢驗數(shù)據(jù)是否為正態(tài)分布時，當(dāng)平均數(shù)>中位數(shù)>眾數(shù)時，則數(shù)據(jù)的分布是屬于正偏態(tài)(右偏)分布。負(fù)偏態(tài)分布也是相對正態(tài)分布而言的。當(dāng)用累加次數(shù)曲線法檢驗數(shù)據(jù)是否為正態(tài)分布時，當(dāng)平均數(shù)<中位數(shù)<眾數(shù)時，則數(shù)據(jù)的分布是屬于負(fù)偏態(tài)（左偏）分布。偏態(tài)峰度峰度指的是數(shù)據(jù)分布的集中程度，用來描述分布形態(tài)的陡緩程度。峰度為3表示與正態(tài)分布相同，峰度大于3表示比正態(tài)分布陡峭，小于3表示比正態(tài)分布平坦。在實際應(yīng)用中，通常將峰度值做減3處理，使得正態(tài)分布的峰度為0。在Excel中，使用KURT函數(shù)可計算一組數(shù)據(jù)的峰值。正峰值表示相對尖銳的分布，負(fù)峰值表示相對平坦的分布。描述分析常用指標(biāo)兩組不同數(shù)據(jù)的偏度、峰度、平均數(shù)、眾數(shù)、中位數(shù)。Excel描述分析描述統(tǒng)計使用的操作步驟：（1）單擊“數(shù)據(jù)”→“數(shù)據(jù)分析”，彈出“數(shù)據(jù)分析”對話框，如圖所示，選擇“描述統(tǒng)計”項，單擊“確認(rèn)”按鈕，彈出“描述分析”對話框。（2）描述統(tǒng)計參數(shù)設(shè)置。輸入?yún)^(qū)域是指需要進行描述統(tǒng)計分析的區(qū)域；分組方式是指輸入?yún)^(qū)域的數(shù)據(jù)是“按行”還是“按列”排列，本案例是“逐列”；輸出區(qū)域是指結(jié)果輸出的區(qū)域，也可以是新工作表組、新工作簿；匯總統(tǒng)計中列出了常用的統(tǒng)計分析的參數(shù)，平均數(shù)置信度也稱可靠度、置信水平、置信系數(shù)，是指總體參數(shù)值落在樣本統(tǒng)計值某一區(qū)域內(nèi)的概率，常用的置信度為95%或90%；第K大值是指數(shù)據(jù)組第K位的最大值，同理，第K小值是指數(shù)據(jù)組第K位的最小值。Excel描述分析描述統(tǒng)計使用的結(jié)果展示：相關(guān)分析05相關(guān)的基本概念相關(guān)關(guān)系是指客觀現(xiàn)象之間存在的非嚴(yán)格的、不確定的依存關(guān)系。當(dāng)一個或幾個相互聯(lián)系的現(xiàn)象（自變量）取一定的數(shù)值時，與之相對應(yīng)的另一現(xiàn)象（因變量）的值雖然不固定，仍按某種規(guī)律在一定的范圍內(nèi)變化，現(xiàn)象之間的這種相互關(guān)系稱為相關(guān)關(guān)系。-回歸函數(shù)關(guān)系：在關(guān)系中，當(dāng)一個現(xiàn)象（自變量）的數(shù)據(jù)發(fā)生變動時，另一個現(xiàn)象（因變量）的數(shù)值就會以準(zhǔn)確的對應(yīng)關(guān)系進行變化，這種對應(yīng)關(guān)系通?？梢杂靡粋€數(shù)學(xué)表達(dá)式反應(yīng)出來，這種關(guān)系我們稱為回歸函數(shù)關(guān)系。相關(guān)關(guān)系回歸函數(shù)關(guān)系相關(guān)關(guān)系的分類（1）完全相關(guān)：如果一個變量的數(shù)量變化由另一個變量的數(shù)量變化所唯一確定，這時兩個變量間的關(guān)系稱為完全相關(guān)。這種情況下，相關(guān)關(guān)系實際上是函數(shù)關(guān)系，函數(shù)關(guān)系是相關(guān)關(guān)系的一種特殊情況。（2）不完全相關(guān)：如果兩個變量之間的關(guān)系介于不相關(guān)和完全相關(guān)之間，稱為不完全相關(guān)。大多數(shù)相關(guān)關(guān)系屬于不完全相關(guān)。（3）不相關(guān)：如果兩個變量彼此的數(shù)量變化互相獨立，沒有關(guān)系，這種關(guān)系稱為不相關(guān)-（1）正相關(guān)：正相關(guān)是指兩個變量之間的變化方向一致，即自變量x的值增加，因變量y的值也相應(yīng)地增加；或自變量x的值減少，因變量y的值也相應(yīng)地減少。這樣的相關(guān)關(guān)系稱為正相關(guān)。（2）負(fù)相關(guān)：兩個變量的變化趨勢相反，一個下降而另一個上升，或一個上升而另一個下降，這樣的相關(guān)關(guān)系稱為負(fù)相關(guān)。即自變量x的值增加，因變量y的值卻減少;或自變量x的值減少，因變量y的值卻增加。按相關(guān)方向分按相關(guān)程度分相關(guān)關(guān)系的分類（1）線性相關(guān)（直線相關(guān)）：當(dāng)相關(guān)關(guān)系的一個變量變動時，另一個變量也相應(yīng)地發(fā)生大致均等的變動，這種相關(guān)關(guān)系稱為線性相關(guān)。（2）非線性相關(guān)（曲線相關(guān))：當(dāng)相關(guān)關(guān)系的一個變量變動時，另一個變量也相應(yīng)地發(fā)生變動，但這種變動是不均等的，這種相關(guān)關(guān)系就稱為非線性相關(guān)。-（1）單相關(guān)：只反映一個自變量和一個因變量的相關(guān)關(guān)系。（2）復(fù)相關(guān)：反映兩個及兩個以上的自變量同一個因變量的相關(guān)關(guān)系（3）偏相關(guān)：當(dāng)研究因變量與兩個或多個自變量相關(guān)時，如果把其余的自變量看成不變（即當(dāng)作常量），只研究因變量與其中一個自變量之間的相關(guān)關(guān)系，就稱為偏相關(guān)。按相關(guān)數(shù)目分按相關(guān)形式分相關(guān)系數(shù)相關(guān)分析是研究兩個或兩個以上隨機變量之間相互依存關(guān)系的方向和密切程度的方法，我們可以用相關(guān)系數(shù)來反映變量之間相關(guān)關(guān)系的密切程度。通常，直線相關(guān)用相關(guān)系數(shù)表示，曲線相關(guān)用相關(guān)指數(shù)表示，多重相關(guān)用復(fù)相關(guān)系數(shù)表示，其中，我們常用的直線相關(guān)，所以主要研究相關(guān)系數(shù)。-相關(guān)系數(shù)計算方法一：利用統(tǒng)計類函數(shù)CORREL進行計算相關(guān)系數(shù)-相關(guān)系數(shù)計算方法二：利用數(shù)據(jù)分析功能中相關(guān)系數(shù)來計算（1）單擊“數(shù)據(jù)”→“分析”→“數(shù)據(jù)分析”，選擇“相關(guān)系數(shù)”項，彈出“相關(guān)系數(shù)”對話框。（2）相關(guān)系數(shù)的輸入?yún)^(qū)域是指需要計算的幾個系列數(shù)據(jù)，本題是“A1:C14”，分組方式是指行數(shù)據(jù)還是列數(shù)據(jù)，本題是“列”，如果選中的數(shù)據(jù)系列上有表頭字段，則選中“標(biāo)志位于第一行”，輸出選項填寫輸出結(jié)果存放的位置，如圖在E2開始的位置。相關(guān)系數(shù)-相關(guān)系數(shù)討論：相關(guān)系數(shù)的值介于-1～1之間，即-1≤r≤1?？梢酝ㄟ^以下性質(zhì)判斷相關(guān)關(guān)系。（1）當(dāng)r>0時，表示兩變量正相關(guān)；（2）當(dāng)r<0時，表示兩變量為負(fù)相關(guān)；（3）當(dāng)|r|=1時，表示兩變量為完全線性相關(guān)，即為函數(shù)關(guān)系；（4）當(dāng)|r|>0.95時，表示兩變量間存在顯著性相關(guān)；（5）當(dāng)|r|>0.8時，表示兩變量間存在高度相關(guān)；（6）當(dāng)0.5≤|r|<0.8時，表示兩變量中度相關(guān)；（7）當(dāng)0.3≤|r|<0.5時，表示兩變量低度相關(guān)；（8）當(dāng)|r|<0.3時，表示兩變量間關(guān)系極弱，可認(rèn)為不相關(guān)；（9）當(dāng)r=0時，表示兩變量間無線性相關(guān)關(guān)系。回歸分析06回歸的基本概念回歸分析指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法，即研究自變量與因變量之間關(guān)系的分析方法，它主要通過建立因變量Y與影響它的自變量Xi（i=1,2,3,…）之間的回歸模型，來預(yù)測因變量Y的發(fā)展趨勢。-（1）相關(guān)分析研究的都是隨機變量，并且不分自變量與因變量，回歸分析研究的變量有自變量與因變量之分，并且自變量是確定的普通變量，因變量是隨機變量。（2）相關(guān)分析主要描述兩個變量之間線性關(guān)系的密切程序，回歸分析不僅可以提示變量X對變量Y的影響大小，還可以由回歸模型進行預(yù)測?；貧w定義回歸與相關(guān)的區(qū)別回歸分析的分類（1）一元回歸（2）多元回歸（1）線性回歸（2）非線性回歸按照自變量和因變量之間的關(guān)系按照涉及的變量的多少（1）簡單回歸（2）多重回歸按照因變量的多少線性回歸分析簡單線性回歸也稱為一元線性回歸，也就是回歸模型中只含一個自變量，否則稱為多重線性回歸。簡單線性回歸模型為：Y=a+bX+ε式中，Y——因變量；X——自變量；a——常數(shù)項，是回歸直線在縱坐標(biāo)軸上的截距；b——回歸系數(shù)，是回歸直線的斜率；ε——隨機誤差，即隨機因素對因變量所產(chǎn)生的影響。-線性回歸分析五步驟定義Excel線性回歸案例抽樣10個企業(yè)的生產(chǎn)性固定資產(chǎn)總值與工業(yè)增加值的數(shù)據(jù)，計算企業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)總值與工業(yè)增加值之間的關(guān)系，根據(jù)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)總值預(yù)測工業(yè)增加值。原始數(shù)據(jù)如圖所示的A1:C11。-案例步驟用繪圖建立回歸模型的操作步驟：（1）繪制散點圖。在原始數(shù)據(jù)所在的工作表中，選擇B1：C11單元格區(qū)域，單擊“插入”→“圖表”→“散點圖”按鈕，即可繪制出散點圖。Excel線性回歸案例-步驟（2）添加趨勢線。選擇繪制出的散點圖，單擊“設(shè)計”→“添加圖標(biāo)元素”→“趨勢線”→“其他趨勢線選項”。Excel線性回歸案例-步驟（3）隨即在工作表右側(cè)顯示如所示的“設(shè)置趨勢線格式”窗格。在“設(shè)置趨勢線格式”窗格中單擊“趨勢線選項”按鈕，選擇“線性”，如圖；在趨勢預(yù)測部分選中“顯示公式”和“顯示R平方值”兩個復(fù)選框，如圖。Excel線性回歸案例-步驟（4）回歸分析結(jié)果。由圖可知，趨勢線的公式為y=0.8958x+395.57，反應(yīng)了兩個變量之間的強弱關(guān)系，說明生產(chǎn)性固定資產(chǎn)總值每增加一萬元，該工業(yè)增加值增加0.8958萬元，而擬合優(yōu)度R2=0.8982說明了這個公式能夠解釋數(shù)據(jù)的89.82%，說明該公式的解釋力度很強。Excel線性回歸案例-用回歸分析實現(xiàn)的步驟：（1）單擊“數(shù)據(jù)”→“分析”→“數(shù)據(jù)分析”，彈出“數(shù)據(jù)分析”對話框，選擇“回歸”選項，單擊“確定”按鈕，彈出“回歸”對話框。（2）“回歸”對話框的選項設(shè)置及解析如下。輸入選項：①Y值輸入?yún)^(qū)域：輸入需要分析的因變量數(shù)據(jù)區(qū)域，本例因變量區(qū)域是C1:C11。②X值輸入?yún)^(qū)域：輸入需要分析的自變量數(shù)據(jù)區(qū)域，本例因變量區(qū)域是B1:B11。③標(biāo)志：選中標(biāo)志則表示：在選擇X、Y的區(qū)域時，要把最上面一行的字段名行也選入，不能只選擇數(shù)字部分。不勾標(biāo)志則表示，在選擇X、Y區(qū)域時，僅僅選擇數(shù)字部分即可。④常數(shù)為零：表示該模型屬于嚴(yán)格的正例模型，因本例不是，故不選中。⑤置信度：本例設(shè)置了95%置信度。Excel線性回歸案例-用回歸分析實現(xiàn)的步驟：輸出選項：①輸出區(qū)域的選擇：可以在本表也可以其他新表。②殘差：指觀測值與預(yù)測值（擬合值）之間的差，也稱剩余值。③標(biāo)準(zhǔn)殘差：指（殘差-殘差的均值）/殘差的標(biāo)準(zhǔn)差。④殘差圖：以回歸模型的自變量為模坐標(biāo)，以殘差為縱坐標(biāo)繪制的散點圖。若繪制的點都在以0為橫軸的直線上下隨機散布，則表示擬合結(jié)果合理，否則需要重新建模⑤線性擬合圖：以回歸模型的自變量為橫坐標(biāo)，以因變量及預(yù)測值為縱坐標(biāo)繪制的散圖。⑥正態(tài)概率圖：以因變量的百分位排名為橫坐標(biāo)，以因變量作為縱坐標(biāo)繪制的散點圖。Excel線性回歸案例-用回歸分析實現(xiàn)的步驟：回歸分析的結(jié)果：Excel線性回歸案例-回歸分析結(jié)果解析：（1）回歸統(tǒng)計表回歸統(tǒng)計表用于衡量因變量Y與自變量X之間相關(guān)程度的大小，以及檢驗樣本數(shù)據(jù)點聚集在回歸直線周圍的密集程度，從而評價回歸模型對樣本數(shù)據(jù)的代表程度，即回歸模型的擬合效果，主要包含以下5個部分。①MultipleR:因變量Y與自變量X之間的相關(guān)系數(shù)絕對值，本例中R=0.9478，高度正相關(guān)。②RSquare:判定系數(shù)R2（也稱擬合優(yōu)度或決定系數(shù)），即相關(guān)系數(shù)R的平方，R2越接近1，表示回歸模型擬合效果越好，本例是R2=0.8982，回歸模型擬合效果好。③AdjustedRSquare：調(diào)整判定系數(shù)，僅用于多重線性回歸時才有意義，它用于衡量加入其他自變量后模型的擬合程度。④標(biāo)準(zhǔn)誤差：其實應(yīng)當(dāng)是剩余標(biāo)準(zhǔn)差（Std.ErroroftheEstimate），這是Excel中的一個Bug。在對多個回歸模型比較擬合程度時，通常會比較剩余標(biāo)準(zhǔn)差，此值越小，說明擬合程度越好，本例的剩余標(biāo)準(zhǔn)差是126.6279。⑤觀測值：用于估計回歸模型的數(shù)據(jù)個數(shù)（n），本例n=10。Excel線性回歸案例-回歸分析結(jié)果解析：（2）方差分析表方差分析表的主要作用是通過F檢驗來判斷回歸模型的回歸效果，即檢驗因變量與所有自變量之間的線性關(guān)系是否顯著，用線性模型來描述它們之間的關(guān)系是否恰當(dāng)。表中主要有Df（自由度）、SS（誤差平方和）、MS（均方差）、F（F統(tǒng)計量）、SignificanceF(P值)五大指標(biāo)，通常我們只需要關(guān)注F、SignificanceF兩個指標(biāo)，其中主要參考SignificanceF，因為計算出F統(tǒng)計量，還需要查找統(tǒng)計表（F分布臨界值表），并與之進行比較才能得出結(jié)果，而P值可直接與顯著性水平α比較得出結(jié)果。①F：F統(tǒng)計量，用于衡量變量間線性關(guān)系是否顯著，本例中F=70.6184。②SignificanceF：是在顯著性水平α（常用取值是0.01或0.05）下的F的臨界值，也就是統(tǒng)計學(xué)中常說的P值。一般我們以此來衡量檢驗結(jié)果是否具有顯著性，如果P值>0.05，則結(jié)果不具有顯著的統(tǒng)計學(xué)意義；如果0.01<P值≤0.05，則結(jié)果具有顯著的統(tǒng)計學(xué)意義。Excel線性回歸案例-回歸分析結(jié)果解析：（3）回歸系數(shù)表回歸系數(shù)表主要用于回歸模型的描述和回歸系數(shù)的顯著性檢驗?；貧w系數(shù)的顯著性檢驗，即研究回歸模型中的每個自變量與因變量之間是否存在顯著的線性關(guān)系，也就是研究自變量能否有效地解釋因變量的線性變化，它們能否保留在線性回歸模型中?；貧w系數(shù)表中，第一列的Intercept、生產(chǎn)性固定資產(chǎn)總值，分別為回歸模型中的a、b，對于大多數(shù)回歸分析來講，關(guān)注b要比a重要，第二列是a和b的值，據(jù)此可以寫出回歸模型；第四、五列分別是回歸系數(shù)t檢驗和相應(yīng)的P值，P值同樣與顯著性水平α進行比較，最后一列是給出的a和b的95%的置信區(qū)間的上下限。

（4）我們最終得到的簡單線性回歸模型為Y=0.8958X+395.57，其中判定系數(shù)R2=0.8982，回歸模型擬合效果較好?；貧w模型的F檢驗與回歸系數(shù)的t檢驗相應(yīng)的P值都遠(yuǎn)小于0.01，具有顯著線性關(guān)系。綜合來說，回歸模型擬合較好。如果需要預(yù)測工業(yè)增加值，只需要將企業(yè)的生產(chǎn)性固定資產(chǎn)代入公式即可。移動平均07時間序列預(yù)測時間序列預(yù)測法是根據(jù)過去的變化趨勢預(yù)測未來的發(fā)展，它的前提是假定事物的過去延續(xù)到未來。時間序列預(yù)測法的基本原理是：一方面承認(rèn)事物發(fā)展的延續(xù)性，運用過去時間序列的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，推測出事物的發(fā)展趨勢；另一方面充分考慮到偶然因素影響而產(chǎn)生的隨機性，為了消除隨機波動的影響，利用歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，并對數(shù)據(jù)進行適當(dāng)處理，進行趨勢預(yù)測。-常用的方法定義時間序列預(yù)測法主要包括：簡單序時平均數(shù)法、加權(quán)序時平均數(shù)法、移動平均法、加權(quán)移動平均法、趨勢預(yù)測法、指數(shù)平滑法、季節(jié)性趨勢預(yù)測法、市場壽命周期預(yù)測法等。其中移動平均法、指數(shù)平滑法是我們最常使用的方法。移動平均移動平均法是一種簡單平滑預(yù)測技術(shù)，它的基本思想是：根據(jù)時間序列資料、逐項推移，依次計算包含一定項數(shù)的序時平均值，以反映長期趨勢的方法。因此，當(dāng)時間序列的數(shù)值由于受周期變動和隨機波動的影響，起伏較大，不易顯示出事件的發(fā)展趨勢時，使用移動平均法可以消除這些因素的影響，顯示出事件的發(fā)展方向與趨勢（即趨勢線），然后依趨勢線分析預(yù)測序列的長期趨勢。-分類定義簡單移動平均和加權(quán)移動平均。簡單移動平均定義

加權(quán)移動平均定義

Excel移動平均案例-案例以1990-2005年全國大豆畝產(chǎn)數(shù)據(jù)為例，經(jīng)過移動平均，預(yù)測2006年全國大豆畝產(chǎn)數(shù)據(jù)。步驟（1）單擊“數(shù)據(jù)”→“分析”→“數(shù)據(jù)分析”，彈出“數(shù)據(jù)分析”對話框，選擇“移動平均”選項，單擊“確定”按鈕，彈出“移動平均”對話框。（2）參數(shù)設(shè)置。輸入?yún)^(qū)域填寫需要進行“移動平均”數(shù)據(jù)的區(qū)域，本題是全國大豆單位畝產(chǎn)數(shù)據(jù)，區(qū)域為“E1：E17”；“標(biāo)志位于第一行”是指選中的區(qū)域是否包含字段名稱，本題包含，直接選中；“間隔”是指移動平均的時期數(shù)，如本題填“2”，表示參考兩期數(shù)據(jù)；輸出選項設(shè)置輸出的區(qū)域，以及以何種方式輸出，本題選中了“圖表輸出”，則以圖表形式輸出。Excel移動平均案例-步驟(3)移動平均結(jié)果如圖。(4)如需預(yù)測下一年的大豆畝產(chǎn)數(shù)據(jù)，即2006年數(shù)據(jù)，則直接拖動H列的單元格往下一格，即可得到下一年的大豆畝產(chǎn)預(yù)測數(shù)據(jù)。本題拖動H17單元格至H18，可得2006年大豆預(yù)測數(shù)據(jù)為113.64。指數(shù)平滑08指數(shù)平滑

定義指數(shù)平滑公式

公式Excel指數(shù)平滑案例-案例以1990-2005年全國大豆畝產(chǎn)數(shù)據(jù)為例，經(jīng)過指數(shù)平滑，預(yù)測2006年全國大豆畝產(chǎn)數(shù)據(jù)。步驟（1）單擊“數(shù)據(jù)”→“分析”→“數(shù)據(jù)分析”，彈出“數(shù)據(jù)分析”對話框，選擇“指數(shù)平滑”選項，單擊“確定”按鈕，彈出“指數(shù)平滑”對話框，如圖。（2）參數(shù)設(shè)置。輸入?yún)^(qū)域是指需要進行指數(shù)平滑的區(qū)域，本例是E1：E17；阻尼系數(shù)設(shè)置為0.1，認(rèn)為數(shù)據(jù)變化波動不大，因此，平滑系數(shù)為0.9；標(biāo)志是指是否包含字段名，本例包含，直接選中；輸出區(qū)域設(shè)置為本表G2開始的位置；圖表輸出是指輸出由實際數(shù)據(jù)與指數(shù)平滑數(shù)據(jù)形成的折線圖；標(biāo)準(zhǔn)誤差是實際數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，用以顯示預(yù)測值與實際值的差距，這個數(shù)據(jù)越小則表明預(yù)測數(shù)據(jù)越準(zhǔn)確。Excel指數(shù)平滑案例-步驟（3）指數(shù)平滑結(jié)果如圖。（4）如需預(yù)測下一年的大豆畝產(chǎn)數(shù)據(jù)，即2006年數(shù)據(jù)，則直接拖動G列的單元格往下