数学建模中EXCEL学习
[理学]EXCEL学习-数学建模
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第四单元 视图
4.1 添加或删除工具栏快捷按钮 4.2 页眉与页脚设定
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第五单元 插入
5.1 图表插入 5.2 图表美化 5.3 图表其它相关参数更改 5.4 符号插入 5.5 图片、艺术字插入 5.6 链接插入
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1.5 简单计算
Excel中，加、减、乘、除的运算符分 别是：“+”、“-”、“*”、“/”
如右图（上），计算销售金额；销售 金额＝单价*数量：
1、选中E5 2、输入“＝”，然后单击C5 3、输入“*”代表乘号 4、用鼠标单击D5单元格 5、单击确定
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按钮，然后在弹出的下拉菜单中选择所需要的操作。 工具栏：是使用Excel时最常用的一些工具，每个按钮对应一种操作，
用户可根据个人需要添加工具栏。 名称框：显示当前所在的单元格地址。 编辑栏：显示当前在单元格中所做的各种操作，如所输入的数据、公式、
计算结果。 工作区：用Excel制作电子表格的所有操作都在这个工作表区域进行。 状态栏：位于底部的信息栏，提示当前进行的操作。
鼠标秱开时又会自动隐藏起来
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第三单元 编辑
3.1 撤消历史动作 3.2 查找与替换 3.3 填充 3.4 粘贴 3.5 清除
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3.4 粘贴
一般粘贴 剪贴板 选择性粘贴
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数 步骤3：选中函数，单击“确0
Excel 在数学建模中的应用在数学建模中的应用
Excel 在数学建模中的应用在数学建模中的应用Excel 是Microsoft Office套件中的电子表格软件，它的应用很广泛，许多人把它当作一般的制作表格和图表的软件，而不清楚它的强大数据运算能力。
其实，Excel 内置了数百个函数供用户调用，还允许用户根据自己的需要随意定义自己的函数，Excel 无需编程就能够实现其他软件需要编程才能完成的复杂计算，能进行各种数据的统计、运算、处理和绘制统计图形，只要善于开发，Excel 一定能够在数学建模中发挥出更大的作用。
第一章 Excel 基本知识1． Excel的安装、启动和退出2． Excel工作界面简介Excel 以工作簿（book）的形式构成文件。
一个工作簿文件可包含多个工作表（至多255 张，一个工作表最多可容纳65536 个观察个体（记录）和256个变量（或字段名））、图表、宏指令表，这些都可以同时存在于同一个工作簿文件内。
当保存工作簿时，会把工作簿中的工作表、图表、宏指令表一并保存。
Excel 工作界面包括如下几项内容：标题栏、菜单栏、工具栏、编辑栏、工作表、工作表名称、滚动条、状态栏等。
3．单元格的命名4．配合鼠标操作的键：Shift 键、Ctrl键、Alt键。
5．宏的录制与使用第二章数据文件的建立与利用除直接输入数据或调用数据文件的一般功能外，Excel 还可由公式或一般数据快速填充方式产生新的数据，数据的复制、移动、插入、删除、排序、筛选等编缉操作非常灵活，经格式化后的数据工作表美观好看，使得Excel成为目前建立中小型数据文件最常用、最优秀软件之一。
Excel 数据与世界最优秀的统计软件SAS、SPSS等的数据可相互导入，方便处理。
本章将介绍如何利用录入、导入数据来建立Excel 数据文件。
1．单元格格式：数字、对齐、字体、边框、图案、保护。
2．数据的有效性设置3．建立数据清单4．数据“记录单”的作用5．数据的自动填充：填充柄、Ctrl+Enter复合键、填充序列对话框、等比数列数据的填充（编辑-填充-序列）、公式的自动填充（相对引用A1，绝对引用$A$1）6．公式与函数（例九九乘法口诀表的编制）7．数据的分列（数据-分列）8．添加与编辑批注（插入-批注）9．数据的导入与导出第三章数据的编缉与查询数据清单建立后，可能需要继续对部分数据进行剪切、复制、移动、删除、替换、产生新数据等。
如何使用Excel进行数据建模和数据分析
如何使用Excel进行数据建模和数据分析数据建模和数据分析是现代信息技术领域中的重要技能。
在大数据时代，数据建模和数据分析能够帮助人们更好地理解和利用数据，从而做出更为准确的决策。
Excel作为一种常用的办公软件，在数据建模和数据分析中起着重要的作用。
本文将介绍如何使用Excel进行数据建模和数据分析。
第一章 Excel基础知识在使用Excel进行数据建模和数据分析之前，我们需要了解一些基础知识。
首先，我们需要熟悉Excel的基本操作，包括创建、打开和保存Excel文件，以及插入和删除单元格、行和列等操作。
此外，我们还需要了解Excel的常用函数和公式，如SUM、AVERAGE、MAX、MIN等，这些函数和公式能够帮助我们进行数据计算和统计。
第二章数据建模数据建模是将现实世界中的对象和关系转化为可计算的模型的过程。
在Excel中，我们可以使用表格、图表等形式对数据进行建模。
首先，我们可以使用Excel的链接功能将不同的数据表格进行关联，从而建立起数据之间的联系。
其次，在数据表格中，我们可以使用Excel的排序和筛选功能对数据进行有序和有条件的排列和筛选，以便更好地进行数据分析。
第三章数据清洗在进行数据建模和数据分析之前，我们需要对数据进行清洗。
数据清洗是指通过删除、修改或补充数据，使数据更加准确和完整的过程。
在Excel中，我们可以使用筛选功能对数据进行筛选和过滤，以去除不符合要求的数据。
同时，我们还可以使用Excel的查找和替换功能对数据进行查找和替换操作，从而进一步清洗数据。
第四章数据分析数据分析是指通过对数据进行加工、整理和分析，从中获取有用的信息和知识的过程。
在Excel中，我们可以使用各种函数和工具进行数据分析。
首先，我们可以使用Excel的图表功能对数据进行可视化展示，帮助我们更直观地理解数据。
其次，我们可以使用Excel的数据透视表功能对大量数据进行汇总和分析，从而发现数据中的规律和趋势。
Excel在数学建模中的应用实例
Excel在数学建模中的应用实例一、Excel 基础1、自动填充公式函数等例1.1：自动填充编号：病例数据的统一编号例1.2：自动填充实现复制例1.3：自动填充生成序列：等差、等比例1.4：利用函数计算2e-ln3.例1.5：利用函数求逆矩阵及矩阵转置、数乘矩阵、矩阵和、积、行列式等运算如已知1101122222213153A⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥-⎢⎥-⎣⎦，求A’,A-1解：A’：选择性粘贴，或用transpose()函数（可在名称框中输入范围以选中结果区域，然后填入公式=transpose(原矩阵区域)，再按Ctrl+Shift+Enter即可）A-1：Excel中输入矩阵，在结果矩阵第一行一列处输入=MINVERSE(原矩阵区域)，结果只显示一个数字，用鼠标选中结果区域，先F2，后Ctrl+Shift+ Enter.A+B：用自动填充，或选中结果区域，在第一格输入公式后Ctrl+Entern*A：用自动填充+绝对引用，也可同上A/n：用自动填充+绝对引用，也可同上A*B：选中结果区域，用MMult函数后Ctrl+Shift+ Enter求矩阵行列式的值：用MDETERM函数用矩阵运算解方程组：未知数X等于系数矩阵的逆矩阵和Y向量的乘积.例1.6：用公式计算11212312341...23353573579π=+++++计算π的近似值，使误差小于10-14解：令n=1; m=3; t=1; p=1，然后n=n+1; m=m+2; t=t*n/m; p=p+t; pi=p*2 10-14即计算出的前后两项相差小于10-14例1.7：利用公式及函数计算：当x=3,2,1,0,-1,-2,-3时分段函数sin,0cos,0xx x xye x x>⎧=⎨≤⎩的值。
解：先输入列x，后用if和三角函数解决。
例1.8：求连续复利问题假设银行活期存款年利率为r（如r=3.25%），若某储户存20000元活期存款，那么一年后，他可以得到利息20000r，本息合计20000(1+r)元，因活期可以随便什么时候支取，如果满半年就结算一次，此时的本息合计为20000(1+r/2)，把本息取出后立即再存入的话可得复利，即半年后再次结算，则全年的本息合计为20000（1＋r/2）2，因为(1+r/2)2=1+r+r 2/4>1+r ，如此可发现每半年结算一次获利比一年结算一次多，某储户就想是不是每季度、每月、每半月。
如何使用Excel进行数据分析和数据建模
如何使用Excel进行数据分析和数据建模数据在现代社会中扮演着至关重要的角色。
准确、全面地分析数据是决策和解决问题的关键。
Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析和数据建模。
在本文中，我们将学习如何使用Excel 进行数据分析和数据建模的基本方法和技巧。
一、数据导入与整理在进行数据分析和数据建模之前，首先需要将数据导入Excel并进行整理。
Excel提供了多种导入数据的方式，可根据具体情况选择适合的方法。
常用的导入数据方式包括从文本文件导入、从数据库导入、从Web导入等。
务必确保导入的数据格式正确无误。
在数据导入完成后，我们需要对数据进行整理，包括对数据进行去重、排序、筛选、填充空缺值等操作。
Excel提供了丰富的数据整理功能，可根据需要选择相应的功能进行操作。
数据整理完成后，我们将进入数据分析和数据建模的阶段。
二、数据分析数据分析是对数据进行统计和分析的过程。
在Excel中，我们可以使用各种功能和工具进行数据分析。
1. 描述统计描述统计是对数据进行汇总和描述的过程，常用的描述统计指标包括平均值、中位数、标准差、最大值、最小值等。
在Excel中，可以通过使用函数来计算这些指标。
例如，使用AVERAGE函数可以计算出数据的平均值；使用STDEV函数可以计算出数据的标准差。
2. 数据透视表数据透视表是一种快速、灵活、方便的数据分析工具。
通过数据透视表，可以对数据进行多维度的汇总和分析。
在Excel中，可以通过选择数据范围，然后选中“数据”菜单中的“数据透视表”来创建数据透视表。
在数据透视表中，可以拖动字段到行/列/值区域，然后对数据进行汇总和分析。
3. 图表分析图表分析是一种直观、易于理解的数据分析方法。
在Excel中，可以使用各种图表对数据进行可视化分析。
例如，柱状图可以用来比较不同类别的数据；折线图可以用来展示数据的趋势变化；饼图可以用来展示各个类别占比等。
使用图表能够更加清晰地呈现数据分析的结果，帮助我们更好地理解数据。
EXCEL学习-数学建模
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1.5 简单计算
Excel中，加、减、乘、除的运算符分 别是：“+”、“-”、“*”、“/” 如右图（上），计算销售金额；销售 金额＝单价*数量： 1、选中E5 2、输入“＝”，然后单击C5 3、输入“*”代表乘号 4、用鼠标单击D5单元格 5、单击确定
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Excel创建图表步骤
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Excel创建图表步骤
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Excel创建图表步骤
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Excel创建图表步骤
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如何在excel输入文本型数据？
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B题 眼科病床的合理安排 （2009高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目）
医院就医排队是大家都非常熟悉的现象，它以这样或那样 的形式出现在我们面前，例如，患者到门诊就诊、到收费处 划价、到药房取药、到注射室打针、等待住院等，往往需要 排队等待接受某种服务。 我们考虑某医院眼科病床的合理安排的数学建模问题。 该医院眼科门诊每天开放，住院部共有病床79张。该医院 眼科手术主要分四大类：内障、视网膜疾病、青光眼和外伤。 附录中给出了2008年7月13日至2008年9月11日这段时间里各 类病人的情况。 白内障手术较简单，而且没有急症。目前该院是每周一、 三做白内障手术，此类病人的术前准备时间只需1、2天。做 两只眼的病人比做一只眼的要多一些，大约占到60%。如果 要做双眼是周一先做一只，周三再做另一只。
Excel在数学建模教学中的应用
Excel在数学建模教学中的应用背景数学建模是现代教育和科研中重要的一环，它将现实生活中的实际问题转化为数学问题，并通过数学模型进行分析和解决。
在学习过程中，学生需要提高模型构建和求解问题的能力，这就需要使用工具来支持学生的学习。
其中，Excel是一种应用广泛、易于上手的工具，因此在数学建模教学中，Excel的应用也越来越多。
Excel在数学建模教学中的优势数据处理和分析Excel具有数据处理和分析的能力，这使得学生可以通过Excel来处理数据，绘制各种统计图表，进行数据分析和预测。
这些能力可以帮助学生更好地理解模型和现实问题的关系，并进一步提高他们的模型构建和分析能力。
运算和求解Excel也具有强大的运算和求解能力。
无论是线性回归、非线性方程、优化问题，Excel都能够提供相关的函数和工具，帮助学生求解数学建模中的实际问题。
这些能力可以帮助学生掌握数学建模的基本技能，提高他们的数学思维和解决问题的能力。
可视化呈现Excel可以将复杂的数据和分析结果以图形和表格的形式直观地呈现出来，这对于学生理解和分析问题非常重要。
学生可以使用Excel绘制求解结果的各种图表，从而更好地理解模型和问题之间的关系。
灵活性和易用性Excel具有灵活和易用的特点，不需要编写复杂的代码就能够完成许多数学建模的任务。
学生可以通过自己的理解和创造力来使用Excel完成各种数学建模的任务，这也有助于培养学生的创新精神和动手能力。
Excel在数学建模教学中的实际应用数据处理和分析在数学建模教学中，学生经常需要使用实际数据进行建模和分析，这时候Excel就可以发挥它的优势了。
学生可以使用Excel进行数据预处理和清洗，处理缺失值和异常值，绘制各种数据图表。
在此基础上，学生可以通过Excel进行各种数据分析，比如拟合曲线、计算统计量、构建回归模型等等。
模型的求解在数学建模中，模型的求解是一个非常重要的步骤，也是学生需要掌握的一个基本技能。
Excel在数学建模中的应用
第四步：将条形图转换成标准直方图
（如图所示）
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二、用Excel绘制图表 （以文件“图表”为例）
图表是数据表现的另一种形式。数据的图表化就是将单 元格中的数据以各种统计图的形式显示。
1.图表种类 （1）独立的图表：单独占据一个工作表，打印时也将与数据 表分开打印。 （2）附属于工作表的嵌入式图表：它和数据源放置在同一张 工作表中，同时打印。
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绘图实例： 用Excel绘制任意一元函数的图像
以 y 2sin x ln(1 x2 ) 为例介绍：
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三、用Excel进行相关与回归分析 1、用Excel计算描述统计量 2、用Excel进行相关分析 3、用Excel进行回归分析
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三-1、用Excel计算描述统计量 （1）用函数计算描述统计量 （2）描述统计菜单项的使用
6
函数的引用
手工输入：在编辑栏或单元格内输入 引用单元格地址:
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相对引用
利用单元格间的相对位置关系引用单元格内容。公式中 的相对引用随单元格的移动而修改，但原来的位置不变。
例：打开文件“数据编辑”，在工作表“电视机的销售 统计表” 的G3中输入“=E3*F3，则可在G4、G5、G6、 G7、G8中填入相应公式来计算商品的销售金额。 绝对引用
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自动输入数据
自动填充鼠标拖动填充柄向下、右拖数字 增量为1，向上、左拖增量为-1 .
自定义序列 ① 工具——选项——新序列——输入序列 内容，每个序列间按回车键——添加 ② 选中序列区域——工具——选项——导 入——确定
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公式的使用
用公式计算 所有的公式运算均以“=”开头。错误的公式以#开头。 （1）数学运算符： +、-、*、/、^、%（计算准则：先乘方，再乘、除，
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CORREL函数： CORREL(array1,array2)
返回单元格区域 array1 和 array2 之间的相关系数 。使用相关系数可以确定两种属性之间的关系。例如 ，可以检测某地的平均温度和空调使用情况之间的关 系。 Array1 第一组数值单元格区域。 Array2 第二组数值单元格区域。 如果 array1 和 array2 的数据点的数目不同，函数 CORREL 返回错误值 #N/A。
Excel创建图表步骤
Excel创建图表步骤
2 数据分析
数据分析，必须进行宏加载，快捷方式为“Alt+T”,之后在输入“i”
（1）描述统计
常用的描述统计量有众数、中位数、算术平均数、调和平 均数、几何平均数、极差、四分位差、标准差、方差、标 准差系数等。下面介绍如何用函数来计算描述统计量。
（2）直方图分析工具
注意:在公式的计算过程中，“：”和“，”的使用， “：”表示的是一个区间范围内； “，”表示的是特定单元格之间的关系。
Excel在数学建模的应用
----编辑Excel图表和分析
1 图表
2 数据分析 3 相关性分析
1 图表
所谓图表，是指以图形方式显示数据表格，更加 直观地表达数据信息所体现的内在含义。
幂函数回归
基本形式
JENSEN模型（水 分生产函数）
d 2
n ETci i Y ( ) Ym ETcmi i 1
y x x
b 1
两边同时取对数转化为线性形式
ln(y) b ln(x1 ) d (ln(x2 )
基本形式
y ce
两边取对数
bx
对截距反对 数
ln( y) ln(c) bx
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1.6设置单元格
设置日期类型格式（如图）： • 1、选中数据区域 • 2、在选中的数据区域中点击鼠标右键，选择"设置单元格格式"
第二单元 EXCEL基础操作
• • • • • • • • • • 2. 1 选中单元格 2. 2 插入行 2. 3 插入列 2. 4 插入单元格 2. 5 删除单元格（或行、或列） 2. 6 复制单元格 2. 7 添加边框 2. 8 格式刷的使用 2. 9 隐藏行或列 2. 10打印规范
数学建模系列讲座
— Excel学习
2013年7月16日
EXCEL学习
• 第一部分 Excel初学 • 第二部分 Excel的数学建模实例分析
第一单元 EXCEL入门
• 1.1 数据的录入 • 1.2 自动填充功能 • 1.3 简单计算 • 1.4 粘贴函数及数字 • 1.5 调整列宽 • 1.6 设置单元格
• （2）方差分析表 • 方差分析表的主要作用是通过F检验来判断回归 模型的回归效果。表中“回归分析”行计算的 是估计值同均值之差（-）的各项指标；“残差” 行是用于计算每个样本观察值与估计值之差（-） 的各项指标；“总计”行用于计算每个值同均 值之差（-）的各项指标。第二列df是自由度， 第三列SS是离差的平方和，第四列MS是均方差， 它是离差平方和除以自由度，第五列是F统计量， 第六列Significance F是在显著性水平下的Fα 的临界值
例：利用统计数据计算广告费与销售额之间的相关系数。
使用数据分析工具求相关矩阵
利用CORREL函数只能返回两种属性之间的相关系数，如果使用Excel提供 的“数据分析”工具可以计算多组数据间的相关系数，组成相关系数表 。
例:总平均成绩、出勤率、选修学分与每周打工小时数的关系。
4.回归分析
回归分析:当一个结果与一个或多个参数之间存在联系时，可以进行回归分 析，通常可由一个或多个自变量来预测一个变量的值。 回归方程:表达参数与结果之间相互关系的数学方程式(数学模型) 线性回归:如果变量与结果之间具有线性关系,我们可以用线性方程式来描 述它们之间的关系,这种回归方法叫线性回归. 非线性回归:如果变量与结果之间不具有线性关系,我们必须用非线性方程 式来描述它们之间的关系(如指数关系,对数关系等等),这种回归方法叫非 线性回归. 单回归:当一个结果只与一个参数存在联系时，进行的回归分析称为单回归 。 复回归:当一个结果与多个参数存在联系时，进行的回归分析称为复回归。 判定系数(R2):用来确定回归方程式的可解释性，即吻合程度。范围在0-1 之间，越接近1，解释性越强，即吻合程度越高。
方差分析 df 回归分析 残差 总计 SS MS F Significance F 1 1908.007 1908.007 585.7682 9.0595E-09 8 26.05818 3.257273 9 1934.065
例：我们收集了某厂家同一车型中旧车的车龄及其售价数据，请使用 数据分析工具，求车龄对售价的回归方程
车龄 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 价格(万) 56.0 48.5 42.0 37.6 32.5 28.7 22.2 18.5 15.0 12.5
SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R R Square Adjusted R Square 标准误差 观测值 0.993241 0.986527 0.984843 1.804792 10
然后 ，利用直方图分析工具进行分析，具体操作步骤如下。
第一步：打开“直方图”对话框，确定输入区域、接收区 域和输出区域，（如图所示）
第三步：单击“确定”按钮，在输出区域单元格可得到频 数分布，（如图所示）
第四步：将条形图转换成标准直方图
（如图所示）
3.相关性分析
相关性分析： 判断两组数据集之间的关系。 相关系数（R）： 相关性计算的返回值。用来确定两个区域中 数据的变化是否相关，以及相关的程度。是两组 数据集的协方差除以它们标准偏差的乘积。
回归分析工具的输出解释
③Adjusted R Square（调整复测定系数R2）：仅用 于多元回归才有意义，它用于衡量加入独立变量后 模型的拟合程度。当有新的独立变量加入后，即使 这一变量同因变量之间不相关，未经修正的R2也要 增大，修正的R2仅用于比较含有同一个因变量的各 种模型。 ④标准误差：用来衡量拟合程度的大小，也用于计 算与回归相关的其他统计量，此值越小，说明拟合 程度越好。 ⑤观测值：用于估计回归方程的数据的观测值个数。
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1.4 粘贴函数及数字
• 步骤1：选中要复制的单元格 • 步骤2：黏贴数字或公式
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1.5调整列宽
步骤（如右图）： • 1、把鼠标放到列标 志B列和C列中间的竖 线上，鼠标变成一个 左右带有两个箭头的 拖动标记 • 2、按左键，向右拖 动鼠标，调整到合适 （或需要)的宽度时松 开鼠标左键
直方图是一大批数据的频率分布图，由直方图 可以观察和分析数据的概率分布。
直方图分析工具可完成数据的分组、频数分 布与累积频数的计算、绘制直方图与累积折线图 等一系列操作。
例：根据抽样调查，某月某市50户居民购买消 费品支出资料。
（2）直方图分析工具
直方图是一大批数据的频率分布图，由直方图 可以观察和分析数据的概率分布。
直方图分析工具可完成数据的分组、频数分 布与累积频数的计算、绘制直方图与累积折线图 等一系列操作。
例：根据抽样调查，某月某市50户居民购买消 费品支出资料。
首先，将样本数据排成一列，最好对数据进行排序，本例中已利用排 序操作排好序，为A1：A51。输入分组标志，本例中为B1：B10，分别 是899、999、1099、1199、1299、1399、1499、1599、1699（如图所 示）
第一单元 EXCEL入门
1.2 自动填充功能
如右图（上）： • 1、在A1单元格中输入汉字“中 国” • 2、将鼠标移动到A1单元格式黑 色方框右下角，这时鼠标形状 变成为“+” • 3、点击鼠标左键，往下拉动到 A6单元格 • 4、
Excel中，加、减、乘、除的运算符分别是：“+”、“-”、“*”、“/” 用公式计算，计算准则：先乘方，再乘、除，后加、减。所有的公式运 算均以“=”开头。错误的公式以#开头。
T检定:判断回归系数与常数项是否为0
t 检定 Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0% Intercept 1545.831536 315.1378 4.905255 0.0006 843.6605796 2248.002 843.66058 2248.0025 广告费(万) 3.14338351 1.212087 2.593364 0.0268 0.442684371 5.844083 0.44268437 5.8440827
回归分析信息说明
方差分析(F检定):用回归分析检定,判定变量与自变量之间是否 有显著的回归关系存在。如果显著水准(Significance F)<a值,回 归关系存在,否则不存在。 (在这里判定系数a=1-置信度,在我们回归分析中置信度取95%, 所以a=1-95%=0.05)
方差分析 回归分析 残差 总计 结 论: F 检定中的显著水准 Significance F = 0.026794856<a=0.05 说明:销售量与广告费存在回归关系. df 1 10 11 SS MS F Significance F 1765442 1765442 6.726 0.026794856 2624983 262498.3 4390425
Intercept:回归方程中的常数项信息 广告费(万):自变量X的回归系数信息
结 论: t 检定结果中，常数项为1545.832，P-value = 0.00061826<a=0.05 说明:回归方程式的常数项不应为 0，不可将其省略。 自变量广告费的显著水准 P-value = 0.026795<a=0.05 说明：广告费与销售量间存在直线关系，其系数为3.14338351，正相关。 回归方程式为: Y=3.143384X+1545.832