1 利用 Excel2000进行一元线性回归分析第一步，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）”。图表向导的图标为。选中数据后，数据变为蓝色（图 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“XY 散点图”，点击“完成”按钮，立即出现散点图的原始形式（图 4）：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）：01020304050600102030灌溉面积 y( 千亩 )灌溉面积 y( 千亩 )图 5 用鼠标双击“数据分析”选项，弹出“数据分析”对话框（图6）：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。图 8-1 包括数据“标志”图 8-2 不包括数据“标志”⑶ 再后，确定，取得回归结果（图9）。图 9 线性回归结果⑷ 最后，读取回归结果如下：截 距 ：356.2a； 斜 率 ：813.1b； 相 关 系 数 ：989.0R； 测 定 系 数 ：979.02R；F 值：945.371F。⑸ 建立回归模型，并对结果进行检验模型为：xy813.1356.2?至 于 检 验 ， R 、 R2 和F值 可 以 直 接 从 回 归 结 果 中 读 出 。 实 际 上 ，8,05.0632.0989416.0RR，检验通过。有了R 值， F 值和 t 值均可计算出来。F 值的计算公式和结果为：8,05.0222232.5945.371)989416.01(11101989416.0)1(11FRknRF显然与表中的结果一样。t 值的计算公式和结果为：8,05.02306.2286.191110979416.01979416.011tknRRt回归结果中给出了残差（图10），据此可以计算标准离差。首先求残差的平方22)?(iiiyy，然...
