excel对回归方程的检验

如果是确定形式的,就需要两对值带进去解二元方程组.如果是随机形式的话就要用回归分析,懂吗?不懂的话,把你的数据连同这个问题发给我,我教你.问题的解答过程已经发你邮箱里了,见附件,估计的结果是：a=9.

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

有很多检验：相关系数、R2,F统计量及SIG,回归系数的显著性检验（T统计量及SIG）等.

这个F值不是用来检验R平方的.看图,不明白再来问我.再问：R的平方我明白，F检验是检验模型整体的显著性吗？R的平方只是检验模型的一个评价指标，它本身是不用检验的，是吗？再答：对的，但是我们在判断模型的

如果是做线性回归,用Linear过程,将自变量、因变量设置好,还可以设置自变量的选入方法,OK以后,它就会出来你想要的结果.有回归方程的检验,你要的回归系数t检验,R平方等等.

在一元回归情形,检验的话,相关系数检验、F检验、T检验的检验结果是一样的,所以只做简单的相关检验r就可以了.r=22%,（0

Excel中的TINV函数计算,TINV(0.05,6)=2.447.既然t的绝对值用同样方法,可以测试其他每个自变量的统计显著性水平.以下是每个自变量的t

F检验的统计量在原假设下服从F分布,F分布的随机数可以从两个卡方分布得来.如果X服从自由度为d1的卡方分布,Y服从自由度为d2的卡方分布,那么：(X/d1)/(Y/d2)服从F(d1,d2)分布.回归

简单和你说吧首先看方差检验表,通过检验了说明回归方程可靠性强,反之则不强,回归系数的检验是说明自变量是不是对因变量真的有影响!

点击工具——加载宏——分析数据库工具——数据分析——回归,输入y值和x值就行了

还是我,有现成答案就抄吧比较简单的是图表法选择参与一元线性回归两列数据（自变量x应在应变量y的左侧）,插入图表,选择散点图.选择图表中的数据系列,右击,添加趋势线,点击“选项”选项卡,勾选“显示公式”

显著性水平的检验.说明用这个回归方程描述随机量的可靠性,越低越可靠

这两个检验你不用管自由度.记住公式就可以.考试的时候套用就行...

把x、y数据分别输入上下二行中,点击这个数据表中任一单元格,然后插入-图表,图表类型选xy散点图,子图表可任选一个自已需要的,再按提示一路下一步,最后点完成.在生成的图中右击数据线,在出现的下拉快捷菜

进行相关与回归分析应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验.判断题（正确）.

你有没有统计软件,SPSS,eviews都可以很容易得到的用excel也行,点击工具-数据分析（没有的话,先选中加载宏-选中分析工具库,之后就会出现数据分析）-在里面找到“回归”,然后就可以出来啦.

这是为了检验回归方程有没有统计学意义,比如你建立了一个回归方程,对方程进行检验时,p大于0.05,这时候这个回归方程没有统计学意义.统计学意义不等同于现实意义.我举个例子,在某一度假村,把蚂蚁的数量与

=FINV(0.05,因子自由度,误差项自由度)一般取a=0.05,也可以取0.01,取决于你容忍的错误率.求出临界值后,再和F值比较如果F值>临界值表示此因子贡献显著,否则,不显著

回归系数越大表示x对y影响越大,正回归系数表示y随x增大而增大,负回归系数表示y随x增大而减小.回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动1单位,平均而言,Y将变动b单位.

就是一元一次如果y=ax^2设z=x^2就变成y=az可以看这个参考y=polyfit(x,y,2)只是拟合回归方程而已.p接近于0的话是说明回归显著,即系数显著不为0也就是x^2对y的影响显著你合度