x1x2x310.45215864 65.7802620.42316360 68.3649433.119377153.297840.63415761 67.0845654.7245954 59.3367961.76512377 61.7007379.4444681 64.36499810.13111793 77.73445911.6291739389.45171012.6581125179.70631110.93711176 77.826161223.14611496 99.384621323.15013477 102.32891421.644739390.30691523.15616895 107.3834161.93614354 67.033121726.859202168119.1841829.95112499 112.73040.159536刘国祥，等《概率论与数理统计》甘肃教育出版社，兰州2002 p375 例10.3.1多元线性回归预测土壤中含磷量样本编号土壤内植物可供给态磷y第一步：在表中任意一个单元格内输入计算公式"=LINEST(E4:E21,B4:D21,TRUE,TRUE)"，如图，并将此公式复制，此时若按回车键将只出现一个值；公式中E4:E21表示因变量，B4:D21表示三个自变量。第二步：在工作表中选择一个5× 4的区域(列数比自变量个数大 1)，按F2，将刚刚复制的公式输入(Ctrl+C)，然后按Ctrl+Shift+Enter以数组的形式输出，结果如图，即可得到多元方程组的一些系数，各系数的含义如图中所示。方程组的一些系数，各系数的含义如图中所示。第三步：输如预测结果，注意，此处x i的系数需要使用绝对引用，如图，否则会出错。通过比较可以发现，这个回归方程的预测效果不好，相差比较大。0.159536322-0.0616206891.77331439543.068470630.111876880.4202862050.54136276917.990929920.54874990919.98358817#N/A#N/A5.6749748214#N/A#N/A6798.7979645590.813147#N/A#N/Ax3系数x2系数x1系数截距x3的标准误差值x2的标准误差值x1的标准误差值常量b的标准误差值决定系数Y估计值的标准误差F统计或F观察值自由度回归平方和残差平方和LINEST函数返回值LINEST函数返回值的含义
