如何用excel做回归分析：加载插件，解读结果

如何用excel做回归分析，先要启用Excel自带的分析工具库，录入自变量、因变量的成对数据，通过数据分析模块调用回归功能，设置Y值输入区域、X值输入区域与置信水平，运行后得到包含R平方、系数、P值、残差的汇总报表，适合样本量不大、仅做简单线性回归的业务人员、学生使用，该方法不支持复杂非线性回归、多元共线性自动处理，样本行数建议控制在10行以上。

excel回归分析前置准备

打开Excel，点击文件、选项、加载项，在底部管理下拉框选择Excel加载项，点击转到，勾选分析工具库，确认后在顶部数据选项卡会出现数据分析按钮。数据排版要单列存放一个变量，因变量放在单独一列，多个自变量可以并排放在连续列，表头建议写上变量名称，不要在数据区域混入空行、文本符号，缺失值需要提前删除或者单独剔除，空单元格会直接导致回归运算报错。

分清变量。Y列是因变量，也就是你要预测的指标；X列是自变量，用来解释Y变化的因素。

excel回归分析参数设置

点击数据分析，选择回归，确定。Y值输入区域选中整列因变量，X值输入区域选中全部自变量范围，勾选标志如果第一行是表头，置信区间默认95%，输出选项选择新工作表组方便查看结果，还可以按需勾选残差、残差图、线性拟合图、正态概率图。不要勾选常数为零，除非理论上自变量为0时因变量一定等于0，随意勾选会大幅改变回归系数与拟合效果。

excel回归结果指标解读

输出报表里，R平方代表模型对数据的解释程度，数值越接近1，拟合效果越好；调整后R平方用于多元回归，会剔除多余自变量带来的虚高拟合度。P值判断变量是否显著，P小于0.05时，这个自变量对因变量的影响具备统计显著性；系数列就是回归方程的参数，截距加上各个自变量乘对应系数，就是最终预测公式。残差可以用来判断数据是否存在明显异常点，残差随机分布在0附近，模型稳定性相对更好。

单变量线性回归也可以用散点图添加趋势线的快速方式，右键散点，添加趋势线，勾选显示公式、显示R平方值，这个方式操作更快，但不会输出P值、残差、方差分析表，适合快速预览趋势，正式分析优先使用数据分析里的回归工具。

该工具只做线性回归。曲线关系的数据直接跑线性回归，结论会出现明显偏差。

出现多重共线性，也就是多个自变量高度相关时，Excel回归不会自动提示，会造成系数不稳定、符号反常，你需要提前计算相关系数矩阵，相关系数接近1或者负1的变量组，保留其中一个参与回归即可。

回归得到的方程只适用于自变量取值落在原有样本区间内做内插预测，超出原始数据范围外推预测，预测误差会明显变大，不建议直接用于区间外的长期预估。