怎么用wps做多元的回归分析？

一、怎么用wps做多元的回归分析？

1.在wps表格中输入数据，选择插入-图表。

2.选择散点图，然后选择好，填入自己需要的横纵坐标，标题之类。

3.完成插入图表，在界面上出现散点图。

4.对着散点右击，选择“添加趋势线”。

5.可以选择线性，此时界面中会出现一天近拟的直线。

6.同时在“选项”一栏中，还可添加方程和R平方值。

二、怎么用SPSS做交叉滞后回归分析啊？

可以用路径分析，如果用结构方程模型更方便。

三、怎么用python做简单的数据分析？

　　* 将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。

　　* 学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。

　　* 从pandas库的数据分析工具开始。

　　* 利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。

　　* 利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。

　　* 利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。

　　* 处理各种各样的时间序列数据。

　　* 通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经？济学等领域的问题。

四、怎么用excel做二元回归分析？

使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在相应界面找到）。

点击“文件”，如下图：

在弹出的菜单中选择“选项”，如下图所示：

在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”，在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”，然后点击最下方的“转到”，如下图所示：

在弹出的“加载宏”菜单中选择“分析工具库”，然后点击 “确定”，如下图所示：

加载完毕，在“数据”工具栏中就出现“数据分析”工具库，如下图所示：

给出原始数据，自变量的值在A2：I21单元格区间中，因变量的值在J2：J21中，如下图所示：

假设回归估算表达式为：

试使用Excel数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析：

点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库，如下图所示：

在弹出的“数据分析”-“分析工具”多行文本框中选择“回归”，然后点击 “确定”，如下图所示：

弹出“回归”对话框并作如下图的选择：

上述选择的具体方法是：

在“Y值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取函数Y数据所在单元格区域J2：J21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“Y值输入区域”文本框中输入J2：J21；

在“X值输入区域”，点击右侧折叠按钮，选取自变量数据所在单元格区域A2：I21，选完后再单击折叠按钮返回；这过程也可以直接在“X值输入区域”文本框中输入A2：I21；

置信度可选默认的95%。

在“输出区域”如选“新工作表”，就将统计分析结果输出到在新表内。为了比较对照，我选本表内的空白区域，左上角起始单元格为K10.点击确定后，输出结果如下：

第一张表是“回归统计表”(K12：L17):

其中：

Multiple R：（复相关系数R）R2的平方根，又称相关系数，用来衡量自变量x与y之间的相关程度的大小。本例R=0.9134表明它们之间的关系为高度正相关。（Multiple：复合、多种）

R Square：复测定系数，上述复相关系数R的平方。用来说明自变量解释因变量y变差的程度，以测定因变量y的拟合效果。此案例中的复测定系数为0.8343，表明用用自变量可解释因变量变差的83.43%

Adjusted R Square：调整后的复测定系数R2，该值为0.6852，说明自变量能说明因变量y的68.52%，因变量y的31.48%要由其他因素来解释。（ Adjusted：调整后的）

标准误差：用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归相关的其它统计量，此值越小，说明拟合程度越好

观察值：用于估计回归方程的数据的观察值个数。

第二张表是“方差分析表”：主要作用是通过F检验来判定回归模型的回归效果。

该案例中的Significance F（F显著性统计量）的P值为0.00636，小于显著性水平0.05，所以说该回归方程回归效果显著，方程中至少有一个回归系数显著不为0.（Significance：显著）

第三张表是“回归参数表”：

K26：K35为常数项和b1～b9的排序默认标示.

L26：L35为常数项和b1～b9的值，据此可得出估算的回归方程为：

该表中重要的是O列,该列的O26：O35中的 P-value为回归系数t统计量的P值。

值得注意的是：其中b1、b7的t统计量的P值为0.0156和0.0175，远小于显著性水平0.05，因此该两项的自变量与y相关。而其他各项的t统计量的P值远大于b1、b7的t统计量的P值，但如此大的P值说明这些项的自变量与因变量不存在相关性，因此这些项的回归系数不显著。

五、用Excel做回归分析？

1、首先打开电脑上的excel，在方框处输入要做回归分析的数据，此处以两组数据，身高x和体重y为例，输入数据如下图所示。

2、接着点击箭头处的“文件”按钮，可以看到最下方的“选项”。

3、点击箭头处的“选项”按钮，进入excel选项界面，可以看到“加载项”。

4、下面点击箭头处“加载项”按钮，选择“分析工具库”，点击下方箭头处“转到”按钮。

5、进入加载项界面后，勾选“分析工具库”前面的方框，点击箭头处“确定”按钮。

6、接着点击方框处的“数据”。

7、这时候，我们在箭头处即可看到“数据分析”工具。

8、点击“数据分析”按钮，在分析工具中找到“回归”，接着点击箭头处“确定”。

9、进入回归分析界面，首先选择“Y值输入区域”，点击箭头处即可开始选择。

10、用方框选中体重y下面的单元格，点击上方箭头处图标即可。

11、接着选择“X值输入区域”，点击箭头处即可开始选择X值。

12、用方框选中身高x下面的单元格，点击上方箭头处图标即可。

13、下面勾选“置信度”前面的方框，此处置信度为95%。点击箭头处“确定”即可开始回归分析。

14、回归分析完成后，在界面上即可看到回归分析结果，如下图所示。

六、多元线性回归分析怎样做灵敏度分析,用matlab？

进行多元线性回归分析时，可以通过灵敏度分析来检验模型的稳定性和可靠性。灵敏度分析是指通过改变模型中的某些变量或参数，观察模型的输出结果发生的变化程度，以评估模型对这些变量或参数的敏感程度。以下是多元线性回归分析中进行灵敏度分析的一般步骤：

确定研究变量：选择需要进行灵敏度分析的研究变量，这些变量可能是自变量、因变量或模型参数等。

改变变量值：对于每个选定的研究变量，改变其值并重新运行回归分析，观察因变量的预测结果的变化程度。可以选择逐步改变变量值的大小和方向，以了解模型对变量值的不同变化方式的响应。

记录结果：记录每个变量值改变时的回归分析结果，包括回归系数、标准误、置信区间、拟合优度等。这些结果可以用于比较不同变量值的预测效果，从而评估模型的稳定性和可靠性。

分析结果：分析记录的结果，比较不同变量值的预测效果，观察模型对研究变量的敏感程度。可以根据不同变量的灵敏度结果，确定是否需要重新选择或调整研究变量，以提高模型的准确性和可靠性。

总之，通过进行灵敏度分析，可以帮助我们评估多元线性回归模型对各个变量的响应程度，从而更好地理解模型的预测效果和稳定性。

七、eviews做gmm回归分析步骤？

1、建立workfile 2、建立序列对象,将你的数据输入或者导入，比如序列分别为 y x1 x2 x3 3、在命令窗口中输入ls y c x1 x2 x3 回车，得到结果。 第一步是基础，它的含义其实是建立一个容纳eviews对象的“容器”,第二步是建立数据对象，实际上可以看错是定义变量，第三步是分析结果。

八、线性回归分析怎么做？

线性回归分析

线性回归分析是根据一个或一组自变量的变动情况预测与其相关关系的某随机变量的未来值的一种方法。回归分析需要建立描述变量间相关关系的回归方程。根据自变量的个数，回归方程可以是一元回归，也可以是多元回归。如果回归函数是一个线性函数，则称变量间是线性相关。一元线性回归分析包括两个变量，一个是自变量，以x表示。另一个是因变量(预测变量)以y表示。

九、spsspro回归分析怎么做？

进行回归分析的步骤主要包括数据准备、模型建立、模型评估和结果解释。下面是使用SPSS进行回归分析的一般步骤：

1. 数据准备：

   - 导入数据：在SPSS中打开数据文件，确保数据以正确的格式加载。

   - 变量选择：选择你要在回归模型中使用的自变量和因变量。

   - 缺失值处理：处理任何缺失值，可以删除有缺失值的样本或进行缺失值的填充。

2. 模型建立：

   - 打开回归分析对话框：选择"Analyze"（分析）菜单，然后选择"Regression"（回归）。

   - 选择回归模型类型：在回归分析对话框中，选择合适的回归模型类型，如线性回归、多元回归等。

   - 输入变量：将自变量和因变量添加到模型中，可以逐步添加变量或一次性添加所有变量。

   - 设置模型选项：根据需要设置回归模型的选项，如方法、加权和交互项等。

3. 模型评估：

   - 分析结果：运行回归分析后，SPSS将生成回归系数、显著性检验、R方、调整R方等统计结果。

   - 检查模型假设：评估回归模型的假设是否满足，如线性性、正态性、多重共线性等。

   - 解释模型：解释回归系数的含义和统计显著性，评估自变量对因变量的解释能力。

4. 结果解释：

   - 回归系数：解释每个自变量对因变量的影响，根据系数的正负和大小判断影响的方向和程度。

   - 显著性检验：查看每个自变量的p值，确定其对因变量的显著性贡献。

   - R方：评估模型的拟合优度，表示因变量的变异程度能够被自变量解释的比例。

以上是一般的回归分析步骤，具体步骤可能因实际情况而有所不同。根据你的研究目的和数据特点，可以调整模型设置和解释方式。同时，建议参考SPSS软件的用户手册或在线文档，以获取更详细的操作指南和说明。

十、matlab回归分析怎么做？

在MATLAB中进行回归分析，可以使用regress函数或fitlm函数。regress函数适用于简单线性回归，fitlm函数适用于多元线性回归。首先，准备好自变量和因变量的数据，然后使用regress或fitlm函数拟合模型。

拟合后，可以使用coef或Coefficients属性获取回归系数，使用predict函数进行预测，使用plot函数绘制拟合曲线，并使用anova函数进行方差分析。

此外，还可以使用其他函数进行模型评估和诊断，如rsquared、rmse等。