Excel與數據統計管理分析(doc 36頁)

Excel與數據統計管理分析目錄：
第一章 指定接受區域直方圖
第二章 不指定接受區域直方圖
第三章 統計整理
第四章 總量指標和相對指標
第五章 平均指標
第六章 變異度指標
第七章 抽樣調查
第八章 假設檢驗
第九章 相關與回歸
第十章 時間序列分析指標
第十一章 時間數列預測方法
第十二章 統計指數

Excel與數據統計管理分析內容提要：
常數為零: 隻有當用戶想強製使回歸線通過原點(0,0)時才選此框置信度: Excel自動包括了回歸係數的95％置信區間。要使用其他置信區間, 選擇該框並在Confidence Levet框中輸入置信水平。
擬合回歸線的截距和斜率放在圖9.4的總結輸出中標記有“Coeffients’’的左下部。截距係數77.30769是線性回歸方程中的常數項，x係數-0.80769是斜率。回歸方程是：
y＝77.30769-0.80769 * x
回答“擬合關係怎麼樣”問題的最通用的四個方法是標準誤差，R2，t統計值和方差分析。標準誤差0.83205顯示在圖9.4的單元E7中。作為殘數的標準偏差，它衡量單位成本在回歸線周圍的分散情況，標準誤差通常稱為估計標準誤差。
R2（R Square），如圖9.4的單元E5所示，衡量用回歸線解釋的因變量變化的比例。這一比例必擊是0和1之間的一個數據，經常以百分數表示。這裏，約有的94％的單位成本的變化是在線性方程中用產品產量做為預測因子來解釋的。單元E6顯示的Adjusted R square在用附加解釋變量把此模型和其他模型比較時很有用。
1．計算線性趨勢值T，D3 =FORECAST(B3,C$3:C$22,B$3:B$22)，FORECAST函數直接給出以B$3:B$22為自變量，C$3:C$22為因變量的線性回歸的預測（估計）值，將公式拷貝到D22即的結果。
2．計算循環及不規則變動C?I（%） E3=C3/D3*100，。。。
3．用循環不規則變動的3項移動平均計算循環變動C(%)：F4=AVERAGE(E3:E5)，。。。
4．計算不規則變動I(%)：G4 =E4/F4*100，。。。

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