1 用 Ex cel 进行一元线性回归分析 Ex cel 功能强大，利用它的分析工具和函数，可以进行各种试验数据的多元线性回归分析。本文就从最简单的一元线性回归入手. 在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的 Origin 和数学中常见的 MATLAB 等等。它们虽很专业，但其实使用 Ex cel 就完全够用了。我们已经知道在 Ex cel 自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。 文章使用的是 2000 版的软件,我在其中的一些步骤也添加了 2007 版的注解. 1 利用 Ex cel2000 进行一元线性回归分析 首先录入数据. 以连续10 年最大积雪深度和灌溉面积关系数据为例予以说明。录入结果见下图（图1）。 图 1 第二步，作散点图 如图2 所示，选中数据（包括自变量和因变量），点击“图表向导”图标；或者在“插入”菜单中打开“图表（H）(ex cel2007)”。图表向导的图标为。选中数据后，数据变为蓝色（图2）。 2 图 2 点击“图表向导”以后，弹出如下对话框（图 3）： 图 3 在左边一栏中选中“X Y 散点图”，点击“完成”按钮，立即出现散点图的原始形式（图 4）： 3 灌溉面积y(千亩)01020304050600102030灌溉面积y(千亩) 图 4 第三步，回归 观察散点图，判断点列分布是否具有线性趋势。只有当数据具有线性分布特征时，才能采用线性回归分析方法。从图中可以看出，本例数据具有线性分布趋势，可以进行线性回归。回归的步骤如下： ⑴ 首先，打开“工具”下拉菜单，可见数据分析选项（见图5 ）(2 0 0 7 为”数据”右端的”数据分析”)： 图 5 用鼠标双击“数据分析”选项，弹出“数据分析”对话框（图6 ）： 4 图 6 ⑵ 然后，选择“回归”，确定，弹出如下选项表： 图 7 进行如下选择：X、Y 值的输入区域（B1:B11，C1:C11），标志，置信度（95%），新工作表组，残差，线性拟合图。 或者：X、Y 值的输入区域（B2:B11，C2:C11），置信度（95%）， 新工作表组，残差，线性拟合图。 注意：选中数据“标志”和不选“标志”，X、Y 值的输入区域是不一样的：前者包括数据标志： 最大积雪深度 x(米) 灌溉面积 y(千亩) 后者不包括。这一点务请注意。 5 图8-1 包括数据“标志” 图8-2 不包...
