在“协方差”工具的输出表中的第 i 行、第i列的对角线上的输入值是第 i 个测量值变量与其自身的协方差;这正好是用工作表函数 VARP 计算得出的变量的总体方差。
可以使用“协方差”工具来检验每对测量值变量,以便确定两个测量值变量是否趋向于同时变动,即,一个变量的较大值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联(正相关);或者一个变量的较小值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联(负相关);或者两个变量中的值趋向于互不关联(协方差近似于零)。
【例】9个小麦品种(分别用A1,A2,...,A9表示)的5个性状资料见表,作协方差计算。
(1)建立一张工作表,输入数据:
图16-1 输入数据
(2)从“数据”选项卡选择“数据分析”,从“数据分析”列表框中选择“协方差”,单击“确定”弹出协方差对话框。
图16-2 协方差工具对话框
数据区域可包括变量名称,但不包括样本编号。每个变量的样本按行排列的选择“逐行”按列排列的选择“逐列”。若包括变量名称,则选择“标志位于第一列”
(3)单击“确定”得协方差如下表。
图16-3 结果输出
回归

17.1 回归基本公式

对于多元回归,仍可用最小二乘法。
决定系数与调整的决定系数:

17.2 回归工具的使用

“回归”分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量的值影响的。
例:某企业成本与销售额如下表(单元:万元),试进行多元线性回归。
表17-1 数据资料
(1)打开一张EXCEL表格,输入数据如下。
图17-1 在EXCEL输入数据
(2)数据|分析|数据分析|回归,弹出回归对话框并设置如下:
图17-2 回归对话框设置
(3)单击“确定”得如下输出结果。
摘要表:
表中Multiple R为复相关系数;R Square为决定系数;Adjusted R Square调整的决定系数。
表17-2 输出结果(摘要) SUMMARY OUTPUT
表17-3 输入结果(方差分析表)
参数值、参数检验与置信区间。
表17-4 输出结果(回归系数、t检验及置信区间
表17-5 输出结果(残差)RESIDUAL OUTPUT
表中的标准残差=(残差-残差的均值)/残差的标准差即
图17-3 结果输出残差图
表17-6 输入结果(百分比排位)PROBABILITY OUTPUT
图17-4 正态分布图
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