回归分析法论文
论文回归分析方法
论文回归分析方法回归分析是一种常用的统计分析方法，用于描述自变量和因变量之间的关系。
在回归分析中，通过建立回归方程来预测因变量的值。
在论文中使用回归分析方法可以有多种目的，包括：1. 描述变量之间的关系：回归分析可以帮助研究者了解自变量和因变量之间的线性关系。
通过分析回归方程的系数，可以判断不同自变量对因变量的影响程度。
2. 预测和预测精度评估：回归分析可以用于预测因变量的值。
通过建立回归方程，并输入自变量的值，可以估计因变量的值。
此外，还可以利用回归模型的拟合优度(R-squared)等指标评估预测模型的精度。
3. 因果关系检验：回归分析可以用来检验自变量和因变量之间的因果关系。
通过检验回归方程中系数的显著性，可以判断自变量对因变量的影响是否具有统计学意义。
4. 模型改进和变量选择：通过比较多个回归模型的性能，可以进行模型改进和变量选择。
可以添加或删除自变量，以提高模型的拟合优度和预测精度。
在进行回归分析时，需要注意以下几个方面：1. 数据的准备：确保数据的完整性和准确性。
需要对缺失值进行处理，并检验数据的正态分布性和变量间的相关性。
2. 模型的选择：根据具体研究目的选择适合的回归模型，包括线性回归、多元回归、非线性回归等。
还需要考虑是否需要进行变量的标准化或变换。
3. 系数解释：对于回归方程中的系数，需要解释其含义。
通过解释系数，可以判断自变量对因变量的影响方向和程度。
4. 模型的诊断：需要对回归模型进行诊断，检验残差的正态性和独立性。
还可以利用回归诊断图形和统计测试来检验模型的拟合优度和预测精度。
通过合理应用回归分析方法，可以充分利用数据，并进行科学而准确的统计分析，为论文提供有力的支持和证据。
多元回归分析论文
多元回归分析论文引言多元回归分析是一种利用多个自变量与因变量之间关系的统计方法。
它是统计学中重要的工具之一，在许多研究领域都有广泛的应用。
本论文将通过介绍多元回归分析的原理以及应用案例，探讨其在实践中的作用，并提出相关的方法和建议。
方法数据收集在进行多元回归分析之前，首先需要收集相关的数据。
这些数据应该包括自变量和因变量的观测值。
数十个样本的规模是多元回归分析的常见要求之一。
此外，在进行数据收集时，还需要注意数据的质量和准确性，以确保多元回归分析的可靠性。
模型设定在进行多元回归分析时，需要确定一个适当的回归模型。
回归模型是通过自变量对因变量进行预测的数学模型。
在确定回归模型时，可以使用领域知识、经验和统计指标等来指导模型设定的过程。
参数估计参数估计是多元回归分析中的关键步骤之一。
它通过最小化预测值与观测值之间的误差，来确定自变量与因变量之间的关系。
常用的参数估计方法有最小二乘法、最大似然法等。
模型诊断在进行参数估计之后，需要对模型进行诊断，以评估模型的拟合度和有效性。
常用的模型诊断方法包括检验残差的正态性、检验自变量之间的共线性等。
解释结果在完成参数估计和模型诊断之后，需要解释多元回归分析的结果。
这涉及到解释每个自变量的系数和拟合优度指标等。
通过解释结果，可以获取对因变量的预测和解释性的认识。
应用案例以某学校的学生成绩预测为例，假设因变量为学生成绩，自变量为学生的学习时间、就餐次数和睡眠时间。
收集到了100个样本的数据。
通过上述方法进行多元回归分析。
数据收集在数据收集阶段，通过学校的学生管理系统，获取了学生的学习时间、就餐次数和睡眠时间的观测值。
模型设定根据领域知识和经验，我们假设学生的学生成绩与学习时间、就餐次数和睡眠时间存在一定的关系。
因此，我们可以设定模型为：成绩= β0 + β1 * 学习时间+ β2 * 就餐次数+ β3 * 睡眠时间+ ε。
参数估计通过最小二乘法，我们可以估计回归模型的参数。
数学建模中的回归分析法毕业论文
光舉大摩本科毕业论文题目名称：数学建模中的回归分析法学院:数学与统计学院专业年级：数学与应用数学2009级（精算与风险管理）学生姓名：李雨函班级学号：200911030139指导教师：王艺霏二O一三年五月二十四日摘我们要现实生活中，由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，人们常搜集大量的数据，基于数据的统计分析建立合乎机理规律的数学模型，然后通过计算得到的模型结果来解释实际问题•回归分析法是数学模型中常用解决问题的有效方法•它是研究某个变量关于另一些变量的具体依赖关系的计算方法. 主要内容是从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著.利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度•本文介绍线性回归模型和非线性回归模型的概念、基本原理和应用步骤，并最后通过实例分析介绍从数据出发建立、检验回归模型的步骤和模型结果中具体每个符号的实际意义•结果表明，在实际生活各个领域,回归分析是很好的预测分析方法•关键字：回归分析；线性回归模型；非线性回归模型AbstractIn real life, the complexity of the internal law of things and awarenessof the limits, people collected a large amount of data and based on the statistical an alysis of data to set up mecha nism model, and the n through the calculated model results to explai n the practical problems. Regressi on an alysis is com mon ly used in mathematical model is the effective method to solve the problem. It is the study of one variable on other variables depend on the specific calculation method. The main content from a set of sample data, determ ine the mathematical relati on ship betwee n the variables of the relation between the credible degree of various statistical tests, and from the in flue nce of a particular variable variables to find out the in flue nce of which variables significantly, which was not significant. The use of petitions, accord ing to the value of one or several variables to predict or con trol the other of a particular variable values, and give the accurate predict or control. This paper introduces the concept of the linear regression model and nonlinear regression model, basic prin ciple and applicati on steps, and fin ally through the in sta nce an alysis is introduced from data set up, testing procedure and model of the regression model results in the practical significance of the specific each symbol. The results show that the regressi on an alysis is a good way to forecast an alysis.Keyword: Regressi on An alysis; Lin ear Regressi on Model; Non li near Regressi on Model中文摘要 (I)英文摘要.............................................................. n 目录 ............................................................. m 1■引言.............................................................. •2.回归模型的建立 (2)2.1回归分析模型一般形式 (3)2.2多元线形回归的模型 (3)2.2.1多元线形回归的模型 (3)2.2.2多元线形回归的假设 (3)2.2.3多元线形回归的求解 (3)2.2.4多元线形回归的检验 (4)2.3曲线回归模型 (5)2.3.1可化成线形回归的曲线回归 (5)2.3.2不可转化的非线性回归模型 (6)3.回归分析模型的实际应用 (6)致谢............................................................... •I 参考文献............................................................. 彳2III1.引言当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、做出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子，也就是数学模型，然后通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验⑴1983年，数学建模作为一门独立的课程进入我国高等学校,20多年来,数学建模工作发展的非常快，许多高校相继开设了数学建模课程，我国1992年国家教委高教司提出在全国普通高等学校开展数学建模竞赛，旨在I培养学生解决实际问题的能力和创新精神，全面提高学生的综合素质II .近年来，数学模型和数学建模这两个术语使用的频率越来越高，而数学模型和数学建模也被广泛地应用于其他学科和社会的各个领域.在数学建模中常用的方法有很多种，本文主要介绍最常用的有效方法一一回归分析法•回归分析方法是统计分析的重要组成部分，回归分析的主要内容，一是从一组数据出发，确定这些变量间的回归模型；二是对模型的可信度进行统计检验；三是从有关的许多变量中，判断变量的显著性（即哪些是显著的，哪些不是，显著的保留，不显著的忽略）;四是应用结果是对实际问题作出的判断•根据回归模型中回归的特征，常见的回归模型有：一元线性回归模型、多元线性回归模型、非线性回归模型•近年来国内外学者应用回归分析法解决了实际中一系列问题•周新宇，孙凡雷在《因素回归分析法在不良债权价值分析中的应用》中对小金额债权采用相关因素回归分析法进行价值分析可以较好地解决金额小且户数众多的资产价值分析.马瑞民，姚立飞在《回归分析在数学建模中的应用--基于上海世博会参观人数的预测分析模型》中对参加世博会参观人数进行预测，与实际相差很小•澳大利亚学者Salina Hishama, Che Rozid Mamat等人在《马来西亚华人脚部身高测量人体形态学的回归分析》中给出利用人脚的尺寸预测身高的回归模型⑵.为了更好的指导回归分析在实际中的应用，本文主要讨论回归分析法的分类和各种建模及其应用2.回归模型的建立2.1回归分析问题的一般形式设有p 个自变量X i ,X 2,…,X p 和1个因变量y,它们之间有下列关系y = F(X I ,X 2, ,X p ； c,a 2, ,a p )；.其中F 是函数形式已知的p 元函数,a 1, a 2^ , a p是常数,是函数F 中的未知 参数，；是表示误差的随机变量，一般可认为；〜N(0,；「2),匚・0.对X i ,X 2，…，X p , y 进行n 次观测，得到观测值(X i 1, X i 2 , , X i P , y i ) , i =人 2, ,对每一次观测来说，同样有下列关系y i = F (X ii , X i2 , , X im ； a i , a 2 , ,a p ) ' ； i ,其中和(i =1,2，…，n)是第i 次观测时的随机误差.回归分析目标是从观测数据出发 ，求出印心2,…，a p 的估计玄逐,…，^, 使得下列平方和Q 达到最小.n2Q 八[Y i —F(X i1,X i2, ,X im ； a 1,a 2, ,a p )]i =1 由于估计的目标是使一个平方和达到最小 ，而平方又称为-二乘II ，所以，这 种估计称为最小二乘估计(LSE),求这种估计的方法称为最小二乘法⑻.把 召1,召2,…，召卩代入Q 表达式，就得到Q 的最小值Q 的最小值称为残差平方和，残差平方和越小，说明回归方程表达变量之间 统nQ min 八[Y^F( X i1,X i2,i d 2 ,X im ； ?,召2, ,?p )].计相关关系的精确程度越高，也就是回归分析的效果越好.【】2.2线形回归模型的建立2.2.1多元线形回归的一般形式设随机变量y与一般变量x「X2…X p的线性回归模型为捲■ JX2 ：：；…苗？p X p •；,y = ■：1其中，0 —,…—是P 1个未知参数，飞称为回归常数，飞宀宀,…… 称为回归系数•参数；称为随机误差；y称为被解释变量(因变量),x i, X2 X p 是p个可以精确测量并控制的一般变量，称为解释变量(自变量)• P"时，该回归模型为一元线性回归模型；当P_2时，就称该式为多元线性回归模型2.2.2多元线性回归模型的基本假设(1) 解释变量X i,X2，…，X p是确定性变量，不是随机变量，且要求ran (kX) = p • 1 ：：：n ,并要求样本量的个数应大于解释变量的个数.⑵随机误差项；具有零均值和等方差，即E(；J =0,i =1,2，…,n(3)对于自变量X1,X2/ ,X p的所有值，；的方差二2都相同⑷误差项；是一个服从正态分布的随机变量，即；~N(0,二2)且相互独立.2.2.3多元线性回归参数的求解对X1,X2, , X p, y进行n次观测,得到一组观测值(X i1, X i2, ,X ip, y i), i =1, 2, , n.即有yr [X i「仁p ；i, ；i 〜N(0^2) , i =1,2, ,n.线性回归的目标是：从自变量和因变量的观测数据出发，求未知参数岛，E,…，％的估计值凫，弭，…，仅p,使得平方和Q达到最小Q =為[y i —Co 「必1「pm X ip )]2.i 4 Q 是p, “…」p 的函数，所以这是一个多元函数求最小值的问题，我们可 以通过求偏导数、解下列方程组的方法，来确定Q 的最小值点的最小二乘估计•(有时，线性回归问题中可能会不出现常数项 。
实用回归分析论文
实用回归分析论文回归分析是一种广泛应用于研究和预测变量关系的统计方法。
它可以用来探索自变量与因变量之间的关系，并根据这些关系进行预测。
本篇论文旨在利用SPSS软件进行回归分析，并解释实验结果。
为了说明回归分析的实用性，本论文以一个假设为例进行讨论。
假设我们想研究其中一种健康饮食对人体血糖水平的影响。
我们能够搜集到500名参与者的相关数据，包括他们的饮食习惯和血糖水平。
在SPSS软件中，我们可以采用多元线性回归模型来探索自变量（饮食习惯）与因变量（血糖水平）之间的关系。
首先，我们需要将数据输入SPSS软件，并进行数据清洗和处理，确保数据的准确性和可靠性。
接下来，我们可以使用回归模型来进行实验结果的分析。
在SPSS软件中，我们可以选择"回归"选项，并指定因变量和自变量。
在这个示例中，我们将血糖水平作为因变量，饮食习惯作为自变量。
SPSS软件会给出回归模型的结果。
其中最重要的指标是相关系数和显著性水平。
相关系数用来衡量自变量与因变量之间的线性关系的强度，取值范围在-1到+1之间。
显著性水平可以告诉我们这个自变量对因变量的解释力是否显著。
通常，显著性水平小于0.05表示相关关系是显著的。
在这个案例中，回归分析的结果显示饮食习惯与血糖水平之间存在显著相关性（相关系数为0.4，显著性水平为0.01）。
这意味着饮食习惯对于解释血糖水平的变异有统计学意义。
我们可以通过这一结果来推测具体的饮食习惯与血糖水平之间的关系，进一步指导实际生活中的健康饮食选择。
此外，在SPSS软件中，我们还可以进行其他的回归分析，如逐步回归和多重回归。
这些方法可以帮助我们确定最佳的自变量组合，以及对因变量的解释力。
逐步回归可用于选择最有意义的自变量，而多重回归可以进一步探索多个自变量对因变量的解释力。
总结起来，回归分析是一种实用的统计方法，可以用来研究和预测变量之间的关系。
使用SPSS软件进行回归分析，可以对实验结果进行详细的解释和推断，从而指导实际生活中的决策和行动。
实用回归分析论文(SPSS实验结果)
实用回归分析论文(SPSS实验结果)由于没有具体的数据或研究题目，以下仅为回归分析论文的一般模板。
1. 研究背景和目的：介绍本次研究的背景和目的。
描述相关文献对该领域的研究情况，指出知识空白和研究的必要性。
例如：本研究旨在探讨X变量与Y变量之间的关系，并研究其他可能因素对此关系的影响。
回归分析被广泛应用于社会科学、经济学和医学等领域，但在某些情况下，该方法可能被错误地应用或解读。
因此，本研究旨在提供更多有关回归分析的实用性信息，以便更好地应用于实际研究中。
2. 变量选择和数据收集：介绍所选的独立变量、因变量以及可能的干扰因素。
描述数据收集的方法和样本的特点，阐述数据的统计学特征。
例如：本研究选择了X1、X2和X3作为独立变量，Y作为因变量。
在探究X和Y之间的关系时，本研究考虑了干扰因素A和B。
数据收集采用了问卷调查的方法，样本为100位大学生。
调查数据的统计学特征如下：均值、标准差、最大值和最小值。
3. 回归模型：描述所使用的回归模型及其假设。
根据假设，说明如何进行统计分析。
例如：本研究选择了多元线性回归模型。
假设独立变量与因变量之间存在线性关系，且同时考虑了干扰因素的影响。
在此假设下，通过进行多元线性回归分析，得出具体的回归方程。
使用SPSS软件进行统计分析，通过显著性检验和模型拟合程度来验证上述假设。
4. 实验结果：解释回归分析结果，如拟合程度、系数的显著性、变量的解释等。
根据结果，提供对研究目的的回答，对假说进行证明或推翻。
例如：本研究得到的回归方程为Y = a + b1*X1 + b2*X2 + b3*X3 +c1*A + c2*B。
通过F检验，得出回归模型的显著性水平P<0.01，表明回归模型解释了数据的一定程度。
通过系数显著性检验，得出X1、X3和B对Y变量具有显著影响，而其余变量影响不显著。
对于X1、X3和B，本研究解释了其对Y变量的具体贡献，分析了研究问题的深层含义。
5. 结论和建议：总结研究结论，说明其对实践和理论的贡献，并提出未来研究的方向。
采用逐步回归分析的论文
46.5167
31.3870
34.7970
标准差
35.45868
40.67030
29.53181
39.89000
40.63523
47.84835
47.55669
极小值
75.84
33.30
-9.91
-9.91
25.85
-7.55
-7.55
极大值
209.73
209.73
151.93
209.73
本文所用的数据来自证券之星()、和讯网(/)以及光大证券阳光版。
（二）变量的选择和假设
1.因变量
本文研究的因变量为IPO抑价率，以UPR表示。根据IPO抑价率的一般定义，即发行抑价率为新股上市后首日收盘价和其一级市场发行价之间的差别，可以将发行抑价率表示为：
206.93
275.33
275.33
首先对其进行横向比较，从表1中的均值和中值可以看出，不管是中小板市场还是创业板市场，其IPO抑价率是不断的呈下降趋势的。创业板市场的抑价率的极大值和极小值都有所下降，而中小板市场的抑价率的极大值又创高峰。
从纵向看，创业板市场2009年的IPO抑价率远高于中小板市场，尤其是创业板首发的28只股票的IPO抑价率均值高达106.23，而2010年创业板的IPO抑价率有大幅度的下降，其均值较中小板市场还要低约7.3个百分点。
关键词：创业板；中小板；抑价率；回归分析
一、研究动机和IPO抑价理论综述
首次公开发行股票(Initial Public Offerings，IPO)是企业在证券交易所上首次公开向投资者发行股票并上市来筹集企业发展资金的过程。IPO抑价是指新股发行抑价（Initial Public Offering Underpricing）,是指股票首次公开发行时定价较低，而股票在首日上市交易时价格较高，投资者认购新股能够获得超额投资报酬的一种现象。这种现象背离了有效市场假说，所以被称为“IPO抑价之谜”。
数据建模与分析线性回归小论文
数据建模与分析线性回归小论文线性回归是一种常见的数据建模和分析方法，在多个领域中都有广泛的应用。
本文将通过探讨线性回归的基本概念、模型建立、评价指标和应用案例等方面，分析线性回归在数据建模与分析中的重要性和价值。
首先，线性回归是一种用于建立因变量和自变量之间线性关系的统计模型。
其基本假设是，在给定自变量的情况下，因变量是自变量的线性函数加上随机误差项的组合。
线性回归的目标是寻找最佳拟合直线，以最小化实际观测值与预测值之间的差异。
在进行线性回归建模时，首先需要选择合适的自变量，这可以通过领域知识、相关性分析和特征选择等方法来进行。
然后，根据选定的自变量，建立线性回归模型，这可以通过最小二乘法估计回归系数。
为了评价线性回归模型的性能，可以使用多个指标。
其中，最常见的指标是均方误差（Mean Squared Error, MSE）和决定系数（R-squared）。
均方误差反映了模型的预测误差大小，而决定系数则表示模型解释数据方差的能力。
此外，还可以使用假设检验和置信区间等方法来评价回归系数的显著性和可靠性。
线性回归在数据建模与分析中具有广泛的应用。
例如，在市场营销中，可以使用线性回归分析来预测产品销量与广告投入的关系，从而确定最佳的广告策略。
在经济学中，线性回归可以用于分析GDP与劳动力市场、物价等经济变量之间的关系。
在医学研究中，线性回归可以用于探索生物标志物与疾病之间的相关性。
总之，线性回归是一种常见且有价值的数据建模与分析方法。
通过选择合适的自变量、建立合理的模型和评价模型的性能，线性回归可以帮助我们探索变量之间的关系，预测未来趋势，并为决策提供依据。
然而，需要注意的是，线性回归的使用必须满足一些假设条件，如线性关系、正态分布等，对于非线性关系或异常数据，需要采用其他方法进行建模和分析。
毕业论文中的回归分析方法
毕业论文中的回归分析方法回归分析方法在毕业论文中的应用回归分析是一种常用的统计方法，广泛应用于各个学科领域中。
在毕业论文中，回归分析方法常常被用于探究变量之间的关系，解释影响因素，并进行预测。
本文将介绍回归分析方法在毕业论文中的应用，并探讨其优势和限制。
一、回归分析方法概述回归分析是一种用于建立变量之间关系的统计方法。
它主要通过建立数学模型来描述因变量与自变量之间的关系，并通过拟合模型来获得最佳的解释性和预测性。
回归分析中常用的模型包括线性回归、多元回归、逻辑回归等。
二、回归分析方法在毕业论文中的应用1. 探究变量之间的关系回归分析方法在毕业论文中经常被用来探究变量之间的关系。
通过建立合适的回归模型，研究者可以揭示自变量对因变量的影响程度，并分析这种关系的稳定性和显著性。
例如，在教育领域的毕业论文中，可以运用回归分析方法来研究学生的学习成绩与家庭背景、教育资源等因素之间的关系。
2. 解释影响因素回归分析方法还可用于解释影响因素。
通过回归分析，研究者可以量化不同自变量对因变量的影响程度，并识别出对因变量影响最大的因素。
这种分析有助于深入理解变量间的关系，并提供有关影响因素的实证依据。
以医学领域为例，回归分析可用于研究各种疾病的风险因素，以及身体指标与疾病之间的关系。
3. 进行预测回归分析方法还可用于进行预测。
通过建立回归模型，根据已有的数据进行参数估计，可以预测未来或未知情况下的因变量数值。
这对于市场预测、经济预测、人口统计等领域的毕业论文具有重要意义。
例如，在金融领域，通过回归分析可以预测股票价格的走势，分析市场因素对股票价格的影响。
三、回归分析方法的优势和限制1. 优势回归分析方法具有许多优势。
首先，它可以提供一种可量化的方法来研究变量之间的关系。
其次，回归分析可以通过统计检验来检验变量之间的关系是否显著，从而确定得出的结论是否可信。
此外，回归分析方法还可以对模型进行适应性检验，判断模型的拟合优度。
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回归分析方法在数据处理中的应用
摘要：回归分析方法是处理变量间相关关系的有力工具[1]。
回归分析模型目前已应用于生活中的各个方面．并在实际应用中证实了其准确性和可行性。
正因为回归分析方法应用范围广、效果好，因此如何进行回归分析就变得至关重要。
本文通过一个实例介绍了如何使用EXCEL 进行回归分析，从而实现生活中数据的有效处理。
关键词：数据处理回归分析应用举例
1 引言
随着社会的发展，生活中很多问题交叉、重叠，涉及到众多复杂相关的可变因素，解决的难度日益加大[2]。
解决这些问题需要多学科的融合，其中数学方法在这些问题的分析预测中起到了重要作用。
随着计算机的发展．使用数学方法更加准确高效，大大推进了其在生活中的应用。
回归分析是一种处理变量间相关关系的数理统计方法[3]．它能够科学地寻求事件规律并预测其发展趋势，回归分析模型目前已应用于生活中各个方面。
2 回归分析
回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用烽理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。
回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。
此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析[4]。
通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。
回归分析法是定量预测方法之一。
它依据事物内部因素变化的因果关系来预测事物未来的发展趋势。
由于它依据的是事物内部的发展规律，因此这种方法比较精确。
回归分析是统计分析中应用最为广泛的一个分支，它起源于19 世纪高斯的最小二乘法[5]。
根据回归分析方法得出的数学表达式称为回归方程，它可能是直线，也可能是曲线。
对于某一个试验项目，通过实验数据所得出的相关图，可以直观地发现各个状态量并不都落在一条直线上，而是在直线上上下波动，呈现出线性相关的趋势。
通过相关图的散点中引出一条模拟的回归直线，以表明状态量y与时间x的关系，称为估计回归线。
借助于Excel 程序统计函数功能可以
很方便地得出线性回归方程：y
i =a+bx
i
,其中y
i
为纵坐标，x
i
为横坐标,a为纵轴截距，b为回归
系数，在几何学中称为斜率，即单位时间内状态量的平均增加值。
通过对回归系数的大小比
较，可以判断出状态量的变化趋势大小，从而实现“趋势”的定量比较。
3 线性回归分析法在实验数据处理中的应用实例
实例：某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。
已知8组对应数据，建立标准曲线。
这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。
在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。
选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。
X、Y散点图
在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。
给出公式和相关系数
由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。
因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。
4 结论
回归分析在的生活中的应用已相当普遍。
随着解决实际问题对工具要求的提高和科技的进步．回归分析技术也在不断发展．通过与其他学科其他方法的融合，其功能不断完善，应用也不断成熟：回归分析的发展将有助于提高数据分析的精度和效率；为数据的管理、分析提供极大方便．为有效解决实际生活中各类问题寻求最优方式。
同时使用EXCEL 进行回归分析也大大的简化了我们数据处理过程，为我们解决数据处理中各类问题提供了很大便利。
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