统计工作常用简单工具
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SUMMARY OUTPUT 回归统计
Multiple R 0.89386R Square 0.79898Adjusted R 0.72588标准误差0.61949观测值16方差分析
df
SS MS 回归分析416.7786 4.19465残差11 4.22140.38376总计
1521
t Stat Intercept
-0.41242蛾量0.899892落卵量 1.145311降水量0.936495雨日
2.4728RESIDUAL OUTPUT
0.000793865
Significance F
10.93030147F 0.687957803P-value -1.154021274Lower 95%0.0309671060.3691238170.2763874190.3874539660.066471021
-0.283674777-0.225380109-0.205590557Coefficients 0.2445449520.2243392430.2134940730.1580137250.441578263标准误差0.6047108310.2100925670.2445171760.142195305步骤二：“工具”→“数据分析”→“回归”，填写对话框，的分析结果如下：多元线性回归分析
-0.182114072
观测值
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
残差
0.727667522
-0.623949447
-0.303792419
-0.50843616
-0.445987724
-0.263918984
0.392369831
-0.161597113
-0.019401808
-0.743424691
-0.220917687
-0.062239912
0.980598192
0.727667522
0.628981224
-0.103618346
1.019401808
3.272332478
2.371018776
3.103618346
2.743424691
2.220917687
3.062239912
3.272332478
1.263918984
2.607630169
1.161597113
1.019401808
预测 幼虫密度
4.623949447
1.303792419
1.50843616
1.445987724
下限 95.0%上限 95.0%-1.15402130.78979313-0.20559060.48998117-0.22538010.71441446-0.28367480.703859910.06647102 1.14295064
1.1429506420.703859910.7144144610.4899811680.789793131Upper 95%下：
举例：某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子：X1为最多连续10天诱娥量（头）；X2为4月上中旬百束小谷草把累计落卵量（块）；X3为4月中旬降水量（mm）;X4为4月中旬雨日（天）；预报一代粘虫发生密度Y（头/平方米）。原始数据见左表单元格B3:F19.
建模：
步骤一：使用IF函数将原始数据按如下标准进行分级（一是因为数据精度要求不高，只需得到等级即可，二是因为这样可以避免多重共线性），分级标准：
▶诱蛾量：0-300头为1级，301-600头为2级，601-1000头为3级，1000以上为4级；
▶落卵量：1-150块为1级，151-300块为2级，301-550块为3级，550块以上为4级；
▶降水量：0-10.0毫米为1级，10.1-13.2毫米为2级，13.3-17.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；
▶雨日：0-2天为1级，3-4天为2级，5天为3级，6天或6天以上为4级；
▶幼虫密度：0-10头为1级，11-20头为2级，21-40头为3级，40头以上为4级。
以上分级过程可以使用多级嵌套IF函数来完成，在通过拖拉将函数应用到所有“分级数据”单元格里。
结果分析：回归统计表中，多重相关系数R=0.893857，决定系数 =0.798981.调整后的 =0.725883，标准误差为0.619486。
从方差分析表中可知，F统计量值为10.9303，检验的显著性水平在0.000793865，明显小于极显著性水平0.01(分析对话框中填写的置信度只是影响上限和下限，不是回归效果的的判别依据)，表明回归方程达到极显著水平。 根据回归系数表，可以得出回归方程为：
从输出的残差表中也可看出，回归模型的回代预测准确度还是相当好的，最大差值为0.980598，还不到1级水平。
2R 2R 4321604711.021009.024452.0142195.018211.0x x x x y ++++-=