
用Excel做數(shù)據(jù)分析——回歸分析_數(shù)據(jù)分析師
在數(shù)據(jù)分析中,對(duì)于成對(duì)成組數(shù)據(jù)的擬合是經(jīng)常遇到的,涉及到的任務(wù)有線性描述,趨勢(shì)預(yù)測(cè)和殘差分析等等。很多專業(yè)讀者遇見此類問題時(shí)往往尋求專業(yè)軟件,比如在化工中經(jīng)常用到的Origin和數(shù)學(xué)中常見的MATLAB等等。它們雖很專業(yè),但其實(shí)使用Excel就完全夠用了。我們已經(jīng)知道在Excel自帶的數(shù)據(jù)庫(kù)中已有線性擬合工具,但是它還稍顯單薄,今天我們來(lái)嘗試使用較為專業(yè)的擬合工具來(lái)對(duì)此類數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。
注:本功能需要使用Excel擴(kuò)展功能,如果您的Excel尚未安裝數(shù)據(jù)分析,請(qǐng)依次選擇“工具”-“加載宏”,在安裝光盤支持下加載“分析數(shù)據(jù)庫(kù)”。加載成功后,可以在“工具”下拉菜單中看到“數(shù)據(jù)分析”選項(xiàng)
實(shí)例 某溶液濃度正比對(duì)應(yīng)于色譜儀器中的峰面積,現(xiàn)欲建立不同濃度下對(duì)應(yīng)峰面積的標(biāo)準(zhǔn)曲線以供測(cè)試未知樣品的實(shí)際濃度。已知8組對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù),建立標(biāo)準(zhǔn)曲線,并且對(duì)此曲線進(jìn)行評(píng)價(jià),給出殘差等分析數(shù)據(jù)。
這是一個(gè)很典型的線性擬合問題,手工計(jì)算就是采用最小二乘法求出擬合直線的待定參數(shù),同時(shí)可以得出R的值,也就是相關(guān)系數(shù)的大小。在Excel中,可以采用先繪圖再添加趨勢(shì)線的方法完成前兩步的要求。
選擇成對(duì)的數(shù)據(jù)列,將它們使用“X、Y散點(diǎn)圖”制成散點(diǎn)圖。
在數(shù)據(jù)點(diǎn)上單擊右鍵,選擇“添加趨勢(shì)線”-“線性”,并在選項(xiàng)標(biāo)簽中要求給出公式和相關(guān)系數(shù)等,可以得到擬合的直線。
由圖中可知,擬合的直線是y=15620x+6606.1,R2的值為0.9994。
因?yàn)镽2 >0.99,所以這是一個(gè)線性特征非常明顯的實(shí)驗(yàn)?zāi)P?,即說(shuō)明擬合直線能夠以大于99.99%地解釋、涵蓋了實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),具有很好的一般性,可以作為標(biāo)準(zhǔn)工作曲線用于其他未知濃度溶液的測(cè)量。
為了進(jìn)一步使用更多的指標(biāo)來(lái)描述這一個(gè)模型,我們使用數(shù)據(jù)分析中的“回歸”工具來(lái)詳細(xì)分析這組數(shù)據(jù)。
在選項(xiàng)卡中顯然詳細(xì)多了,注意選擇X、Y對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)列?!俺?shù)為零”就是指明該模型是嚴(yán)格的正比例模型,本例確實(shí)是這樣,因?yàn)樵跐舛葹榱銜r(shí)相應(yīng)峰面積肯定為零。先前得出的回歸方程雖然擬合程度相當(dāng)高,但是在x=0時(shí),仍然有對(duì)應(yīng)的數(shù)值,這顯然是一個(gè)可笑的結(jié)論。所以我們選擇“常數(shù)為零”。
“回歸”工具為我們提供了三張圖,分別是殘差圖、線性擬合圖和正態(tài)概率圖。重點(diǎn)來(lái)看殘差圖和線性擬合圖。
在線性擬合圖中可以看到,不但有根據(jù)要求生成的數(shù)據(jù)點(diǎn),而且還有經(jīng)過擬和處理的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn),擬合直線的參數(shù)會(huì)在數(shù)據(jù)表格中詳細(xì)顯示。本實(shí)例旨在提供更多信息以起到拋磚引玉的作用,由于涉及到過多的專業(yè)術(shù)語(yǔ),請(qǐng)各位讀者根據(jù)實(shí)際,在具體使用中另行參考各項(xiàng)參數(shù),此不再對(duì)更多細(xì)節(jié)作進(jìn)一步解釋。
殘差圖是有關(guān)于世紀(jì)之與預(yù)測(cè)值之間差距的圖表,如果殘差圖中的散點(diǎn)在中州上下兩側(cè)零亂分布,那么擬合直線就是合理的,否則就需要重新處理。
更多的信息在生成的表格中,詳細(xì)的參數(shù)項(xiàng)目完全可以滿足回歸分析的各項(xiàng)要求。下圖提供的是擬合直線的得回歸分析中方差、標(biāo)準(zhǔn)差等各項(xiàng)信息。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10