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数据分析:解读一元线性回归分析

回归分析是一种重要的统计学数据分析方法,对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理。
工具/原料

回归分析方法

方法/步骤
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回归分析的目的:1.预测——预测未来的走势趋势2.因子分析——研究哪个因素是最为影响走向的因子

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什么是一元线性回归:在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。

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举例说明:如图所示,,他们每个月的投入广告费用和产出的销售额如下图所示,把数据绘制在象限上,可以得到一个散点图,利用excel可以制作一条拟合直线。

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如何评价回归线拟合程度的好坏:画出的拟合直线只是一个近似,因为肯定很多的点都没有落在直线上,R的平方,也称作判定系数,用来判断回归方程的拟合程度。R的平方取值在0-1之间,越接近1说明拟合程度越高,数据关联系越好。

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相关系数说明:当R=1,说明X和Y完全正相关,即可以用一条直线,把所有样本点(x,y)都串起来,且斜率为正;当R=-1,说明完全负相关,及可以用一条斜率为负的直线把所有点串起来;

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EXCEL操作方法录入两列数值,框选数值,选择制作图表——选择散点图,点击图表内的圆点,右键添加拟合直线,即可绘制,还可以添加R的平方和斜率;

注意事项

一元线性回归相对于多元线性回归会简单很多!

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