Excel 在多元回歸分析中的應用研究 畢業(yè)論文.doc

excel 在多元回歸分析中的應用研究第一章緒論統(tǒng)計學是一門提供數(shù)據(jù)信息的收集、處理、歸納和分析的理論與方法的科學。然而隨著社會的發(fā)展，統(tǒng)計的運用領域越來越廣泛，不管是在經濟管理領域，還是在軍事、醫(yī)學、生物、物理、化學等領域的研究中人們對于數(shù)量分析與統(tǒng)計分析都提出更高的要求。統(tǒng)計學作為高等院校經濟類專業(yè)和工商管理類專業(yè)的核心課程，需要用到的數(shù)學知識較多，應用方面的靈活性也較強，計算量大且復雜。而excel是以其入門簡單、使用直觀、操作方便和功能強大等特點為廣大用戶所喜愛，在數(shù)據(jù)處理相關領域中excel更是有大量的受眾。excel系統(tǒng)中含有許多常用的統(tǒng)計分析方法，但大多數(shù)人由于缺乏基本的統(tǒng)計知識，對此望而卻步。1.1摘要網絡購物則是給傳統(tǒng)的零售產業(yè)帶來了巨大而深遠的影響，近幾年越來越多的人通過當當、京東、淘寶這樣的互聯(lián)網平臺進行交易，網絡購物的興起給人們帶來了極大的便利和實惠。淘寶網則是亞太最大的網絡零售商圈，其致力于打造領先網絡零售商圈，淘寶注冊成員也覆蓋了中國大部分網購人群，交易額占中國網絡市場的80%。本文不僅對于復雜的統(tǒng)計計算通過常用的計算機應用軟件excel來實現(xiàn)，同時通過對淘寶網的交易額與當今社會的發(fā)展現(xiàn)狀相結合進行研究，通過excel做多元線性回歸分析，讓大家對統(tǒng)計中的多元回歸有所了解的同時，也可以了解到淘寶網近年來的發(fā)展情況 以及未來的發(fā)展趨勢。本文通過實例對淘寶網未來發(fā)展趨勢的研究運用通俗的語言和淺顯的描述將excel在多元回歸分析中的統(tǒng)計分析方法呈現(xiàn)在大家面前，并采用了2005年到2012年的居民消費水平，以及我國網絡普及度，我國人人均純收入以及我國的居民消費水平對淘寶網的未來發(fā)展趨勢進行定量數(shù)據(jù)的研究而后提出我們對于淘寶未來發(fā)展趨勢的預測和應對之策。同時本文也運用了spss和eviews軟件對數(shù)據(jù)進行分析，從而把起與excel對數(shù)據(jù)進行處理的方法進行對比，找出excel對于數(shù)據(jù)處理很分析相對于spss和eviews之間的差別及優(yōu)點，最后得出結論。關鍵詞：excel 多元回歸分析 淘寶網 spss eviews 1.2引言 我國網絡購物相對歐美起步較晚，但發(fā)展速度非?？?。但隨著我國社會主義市場經濟的日趨完善，無論是在宏觀經濟的經濟調控領域還是在微觀的企業(yè)管理領域中，人們要進行高效的監(jiān)控和科學的管理就必須準確及時的獲得經濟運行中的各類信息。淘寶網自2003年5月10日成立以來，在短短的兩年內，迅速成為國內網絡購物平臺的第一名，占據(jù)了中國網絡購物的70%左右的市場份額。然而2008年以來，受到全球金融危機蔓延深化的影響，我國多數(shù)行業(yè)都受到了不同程度的沖擊。但包括網絡零售的電子商務行業(yè)發(fā)展卻一路繁榮，成為危機背景下經濟增長的一個亮點。而網上購物作為一種新興的購物方式出現(xiàn)在日常百姓的生活中，必然有其吸引人之處。 喜歡上網購物的網民認為，用互聯(lián)網來完成購物不僅節(jié)省了時間，免除了舟車勞頓，還有機會買到在本地市場難覓的商品。當然網上購物有利有弊，網購的利在于：1. 節(jié)省時間，精力2. 有機會買到本地市場難覓的商品3. 是一種時尚的方式4. 可以貨比三家5. 價格相對市面上的同樣商品優(yōu)惠6. 選購當時最流行，最淘寶熱賣的商品人們通過淘寶購物可以買到比在實體店更便宜的商品。這也恰恰反映了商家對低成本交易的渴望，同時也反映了消費者對低價格的渴望。網上購物的弊在于：1. 質量難以保證2. 無法預先體驗商品3. 網絡安全性存在隱患，擔心被人惡意侵犯隱私和被盜銀行帳號和密碼4.物流方工作不到位導致貨物沒有及時到達或者根本收不到 所以在這個飛速發(fā)展的時代，淘寶作為網絡購物的巨頭面臨了很大的挑戰(zhàn)，本文采用淘寶舉例一是了解excel做多元回歸分析的方法，二是找到excel做多元回歸分析的優(yōu)點及便利之處，三是讓大家對excel，spss和 eviews軟件之間的差別同時更好的運用excel在統(tǒng)計數(shù)據(jù)方面的應用，同時還可以研究淘寶的未來發(fā)展趨勢從而用淘寶網的現(xiàn)狀作為實例進行研究和探討以獲得更好的發(fā)展趨勢，如今網絡購物普及全國，本文不僅讓讀者在學習excel統(tǒng)計方面的知識的并且學到了多元回歸分析的其他統(tǒng)計方法，同時也能了解到一些淘寶的未來發(fā)展現(xiàn)狀，對其購物也有一定的幫助。1.3回歸分析的概述1.3.1回歸分析的概念 回歸分析是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法（即尋找具有相關關系的變量減的數(shù)學表達式并進行統(tǒng)計推斷的一種統(tǒng)計方法）。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。 回歸分析的主要內容為：從一組數(shù)據(jù)出發(fā)，確定某些變量之間的定量關系式，即建立數(shù)學模型并估計其中的未知參數(shù)。估計參數(shù)的常用方法是最小二乘法。對這些關系式的可信程度進行檢驗。在許多自變量共同影響著一個因變量的關系中，判斷哪個（或哪些）自變量的影響是顯著的，哪些自變量的影響是不顯著的，將影響顯著的自變量選入模型中，而剔除影響不顯著的變量，通常用逐步回歸、向前回歸和向后回歸等方法。利用所求的關系式對某一生產過程進行預測或控制?；貧w分析的應用是非常廣泛的，統(tǒng)計軟件包使各種回歸方法計算十分方便。在回歸分析中，把變量分為兩類。一類是因變量，它們通常是實際問題中所關心的一類指標，通常用y表示；而影響因變量取值的的另一類變量稱為自變量，用x來表示。1.3.2回歸分析研究的主要問題（1）確定y與x間的定量關系表達式，這種表達式稱為回歸方程；（2）對求得的回歸方程的可信度進行檢驗；（3）判斷自變量x對因變量y有無影響；（4）利用所求得的回歸方程進行預測和控制。1.3.3回歸分析的應用 相關分析研究的是現(xiàn)象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量或因變量。而回歸分析則要分析現(xiàn)象之間相關的具體形式，確定其因果關系，并用數(shù)學模型來表現(xiàn)其具體關系。比如說，從相關分析中我們可以得知“質量”和“用戶滿意度”變量密切相關，但是這兩個變量之間到底是哪個變量受哪個變量的影響，影響程度如何，則需要通過回歸分析方法來確定。一般來說，回歸分析是通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關系，建立回歸模型，并根據(jù)實測數(shù)據(jù)來求解模型的各個參數(shù)，然后評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數(shù)據(jù)；如果能夠很好的擬合，則可以根據(jù)自變量作進一步預測。1.4國內外研究現(xiàn)狀excel 是 微軟公司的辦公軟件microsofit office的組件之一，是微軟辦公套裝軟件的一個重要的組成部分，它可以進行數(shù)據(jù)的處理統(tǒng)計分析和輔助決策操作，廣泛的應用于管理、統(tǒng)計財經、金融等眾多領域。您可以使用 excel 創(chuàng)建工作簿（電子表格集合）并設置工作簿格式，以便分析數(shù)據(jù)和做出更明智的業(yè)務決策。特別是，您可以使用 excel 跟蹤數(shù)據(jù)，生成數(shù)據(jù)分析模型，編寫公式以對數(shù)據(jù)進行計算，以多種方式透視數(shù)據(jù)，并以各種具有專業(yè)外觀的圖表來顯示數(shù)據(jù)。簡而言之：excel是用來更方便處理數(shù)據(jù)的辦公軟件。excel 統(tǒng)計功能是一種與microsofit office 的套裝軟件信息共享綜合性強且大眾化的統(tǒng)計軟件。運用它既可節(jié)省時間，又能減少在計算機操作技能和經濟條件方面所受到的限制，發(fā)揮計算機和網絡強大的經濟統(tǒng)計圖表及數(shù)據(jù)采集、儲存、傳輸、處理和表現(xiàn)能力，把經濟數(shù)據(jù)加工成經濟信息，深化認識，增進經濟學的理論性并促進統(tǒng)計方法在經濟及其管理中的廣泛應用。目前是微軟在線社區(qū)聯(lián)盟成員，同時也是全球最大的華語excel資源網站，擁有大量原創(chuàng)技術文章、addins加載宏及模板。excel home匯聚了中國大陸及港臺地區(qū)的眾多office（特別是excel）高手，他們都身處各行各業(yè)，并身懷絕技！在他們的熱心幫助之下，越來越多的人取得了技術上的進步與應用水平的提高，越來越多的先進管理思想轉化為解決方案被部署，同時，越來越多的人因此而加入了互相幫助，共同進步的陣營。無論您是在校學生，普通職員還是企業(yè)高管，都將能在這里找到您所需要的。通過學習運用office這樣的智能平臺，您可以不斷拓展自己的知識層面，也可以把自己的行業(yè)知識快速轉化為生產力，創(chuàng)造價值。在科學技術飛速發(fā)展的今天，統(tǒng)計學廣泛吸收和融合相關學科的新理論，不斷開發(fā)應用新技術和新方法，深化和豐富了統(tǒng)計學傳統(tǒng)領域的理論與方法，并拓展了新的領域。今天的統(tǒng)計學已展現(xiàn)出強有力的生命力。在我國，社會主義市場經濟體制的逐步建立，實踐發(fā)展的需要對統(tǒng)計學提出了新的更多、更高的要求。隨著我國社會主義市場經濟的成長和不斷完善，統(tǒng)計學的潛在功能將得到更充分更完滿的開掘。1.5本文研究的主要內容第一章緒論簡述多元回歸分析的概念、背景、研究的意義和研究概況。并介紹課題研究的主要內容及論文章節(jié)安排。第二章數(shù)據(jù)的來源和變量的選取分析數(shù)據(jù)的來源和變量的選取理由，建立預測的模型、回歸模型的參數(shù)估計以及求解。第三章多元回歸分析的建模與檢驗用excel，spss和 eviews對數(shù)據(jù)進行相關性分析，進行建模和估計，做線性回歸分析方差分析，確定預測值。第四章結果及分析對上述的excel，spss和 eviews對數(shù)據(jù)建立的模型進行分析，對數(shù)據(jù)進行顯著性檢驗，修正擬合模型以及對數(shù)據(jù)進行預測。第五章excel，spss和 eviews操作方法對比及總結對本文的研究工作進行概括和總結。并對延續(xù)性課題提出自己的觀點和意見。第二章數(shù)據(jù)的來源和變量的選取2.1數(shù)據(jù)的來源 及變量的選取理由 為了研究淘寶網未來發(fā)展趨勢，本文從新浪官方微博淘寶數(shù)據(jù)魔方中獲得淘寶2009年聚劃算中購物群眾的年齡比例作為定性數(shù)據(jù)，進行研究年齡對淘寶購物的影響。并在新浪財經網上獲得淘寶網自2005年到2012年的淘寶交易額以及淘寶注冊人數(shù)的數(shù)據(jù)。在中商情報局里獲得我國近網絡普及度等數(shù)據(jù)。并從國家統(tǒng)計年鑒中選取統(tǒng)計指標居民消費水平和人均純收入，其中人均收入（）是通過城鎮(zhèn)人均收入，城鎮(zhèn)人口總數(shù)，農村人均純收入，農村人口總數(shù)和我國總人口數(shù)計算出來。計算公式為：人均收入=（城鎮(zhèn)人口總數(shù)*城鎮(zhèn)人均收入+農村人口總數(shù)*農村人均純收入）/總人口數(shù) 如下圖：（人均收入保留了兩位小數(shù)） 這里人均收入是指我國 居民平均每人每年的人均純收入，這反映了我國居民工資在逐年的增加，收入的增加，加上消費水平的增加，所以收入的增加與網絡消費在一定程度上也有很大的聯(lián)系，在這里用人均收入的增加來反映了可支配收入的增加，那么居民用于消費的部分也增加了。 淘寶注冊人數(shù)（）在一定程度上反應了網絡購物的群眾的人數(shù)，反應了當今社會網絡購物的普遍性。同時淘寶的注冊人數(shù)也展現(xiàn)了人們對網絡購物的認可度，換言之也就是說接受了網絡購物并會在網上進行消費，是對網絡購物很大程度上的支持。 我國網絡普及度（）是指我國近幾年網絡在我國普及的范圍，這一塊更好的反映了網絡對居民網絡消費的影響，因為網絡是網絡消費的必要條件。我國網絡普及度反映的是在我國日趨發(fā)展的經濟下，網絡也得到了普遍的廣泛，人們對網絡的接受程度，信任程度也是直接影響到淘寶的網絡購物。 居民消費水平（）是指居民在物質產品和勞務的消費過程中，對滿足人們生存、發(fā)展和享受需要方面所達到的程度。通過消費的物質產品和勞務的數(shù)量和質量反映出來。居民消費水平是指居民在物質產品和勞務的消費過程中，對滿足人們生存、發(fā)展和享受需要方面所達到的程度。它主要通過消費的物質產品和勞務的數(shù)量和質量來反映。 居民消費水平的提高也能很好的展現(xiàn)在網絡消費上作出的貢獻。通過對以上這四個定量數(shù)據(jù)的研究來其與淘寶交易額的關系，從而研究淘寶未來的發(fā)展趨勢以及優(yōu)劣態(tài)。原始數(shù)據(jù)如下：由于數(shù)據(jù)單位不同，為了消除量綱的影響，把數(shù)據(jù)標準化進行處理，得到如下標準化的數(shù)據(jù)（所有取值保留了兩位小數(shù)）：2.2模型的建立在一元線性回歸分析中，重點放在了用模型中的一個自變量x來估計因變量y。實際上，由于客觀事物的聯(lián)系錯綜復雜，一個因變量的變化往往受到兩個或多個自變量的影響。測定他們的數(shù)量變動，提高預測和控制的精確度，就要考慮更多的自變量建立多元回歸模型。設隨機變量淘寶銷售額為變量y與淘寶網注冊人數(shù)、我國網絡普及度、我國居民消費水平和我國居民人均收入的線性回歸模型為：其中y是，的線性函數(shù)加上誤差項，是模型的參數(shù)，是誤差項，是不能被自變量的線性關系所揭示的變異性。多元線性回歸模型在滿足下列基本家丁的情況下，可以采用普通最小二乘法（ols）估計參數(shù)。多元回歸模型有以下的基本假定：1、 隨機擾動項 服從期望為0，方差為的正態(tài)分布。2、 不同的隨機擾動項之間不存在序列相關。3、 解釋變量是非隨機的，與隨機擾動項不相關。4、 揭示變量不存在共線性。當以上假定成立的前提下，y的平均值或期望值依賴于自變量，的變化而變化，稱之為多元線性方程。得到的方程形式如下： 2.3多元線性回歸模型的參數(shù)估計及求解跟一元線性回歸方程一樣，多元線性回歸方程中的未知參數(shù)，仍然可以用最小二乘法來估計。即用因變量的觀察值和估計值之間的離差平方和達到最小來求得，令把得到的數(shù)據(jù)帶入上面的方程式選擇的數(shù)據(jù)選擇的是2003年、2005年、2007年、2009年、2011年及2012年的數(shù)據(jù)帶入方程式求得初步估計的方程式得到如下的答案（求解過程略，答案保留兩位小數(shù)）最后得到的預測方程式為第三章多元回歸分析的建模與檢驗3.1 excel多元回歸分析3.1.1相關性分析：檢測變量，與因變量y的相關性淘寶注冊人數(shù)與y的相關性檢驗：網絡普及度與淘寶網交易總額的相關性檢驗：我國居民消費水平與淘寶交易的相關性檢驗：我國人均收入與淘寶交易的相關性檢驗：由以上四個散點圖可知，其所有的點均落在了左上至右下的一條直線上，表明了數(shù)據(jù)之間存在完全正相關關系。根據(jù)excel中的數(shù)據(jù)分析計算相關系數(shù)如下：以上是通過excel得出的相關系數(shù)的矩陣得到：0.991857 =0.901590=0.965083 0.957911由以上數(shù)據(jù)可以看出，各列之間存在正相關關系。即淘寶網注冊人數(shù)、我國網絡普及度、我國居民消費水平和我國居民人均收入與淘寶交易總額y存在正相關關系。線性回歸分析運用excel對淘寶交易總額y與淘寶網注冊人數(shù)、我國網絡普及度、我國居民消費水平和我國居民人均收入進行回歸分析，得到如下的結果：由回歸統(tǒng)計表可以得到以下幾個部分。1.multiple r（復相關系數(shù)r）：是的平方根，又稱為相關系數(shù)，是用來衡量x和y之間相關程度的大小。這里的r=0.99791496，表示了他們之間是正相關的關系。2.r square（復測定系數(shù)）：用來說明自變量解釋因變量變差的程度，以測定因變量y的擬合度。這里的=0.995834268，表現(xiàn)了自變量與因變量之間的擬合效果很好。復相關系數(shù)作為一個檢驗總的回歸效果的一個指標，在這里說明了數(shù)據(jù)之間的擬合度很好，回歸效果也很好。3.adjusted r square（調整復測定系數(shù)）：用于加入獨立變量后模型的擬合程度，這里的調整復測定系數(shù)為0.990279958，說明該多元回歸中，加入獨立變量后，模型的擬合度很好。4.標準誤差：是用來衡量擬合程度的大小的，標準誤差越小說明擬合程度約好，這里的標準誤為4.20449866，說明模型的擬合程度很好。5.觀測值：這里的觀測值為8，說明用來估計回歸方程的數(shù)據(jù)的觀測值為8個。以上為方差分析表，其主要重用是通過f檢驗來判斷回歸模型的回歸效果?！盎貧w分析”行計算的是估計值同均值之差的各項指標；“殘差”行是用于計算每個樣本觀測值與估計值之差的各項指標；“總計”行用于計算每個值同均值之差的各項指標。由方差分析表可知：df是自由度，這里的回歸分析的自由度為4，殘差的自由度為3?；貧w分析的離差平方和為12677.84455，殘差的離差平方和為53.03342694；回歸分析的均方差（即離差平方和除以自由度）為3169.461138，殘差的均方差為17.67780898；f統(tǒng)計量為179.2903827，significance f是在顯著性水平下f的臨界值，其為0.000670487。以上為回歸參數(shù)表，其主要用于回歸方程的描述和回歸參數(shù)的推斷。其中第一列分別為（截距）和，（斜率）的各項指標。得到如下的回歸方程（所有取值保留兩位小數(shù)）：3.2 spss多元回歸分析3.2.1相關分析（1）對y與各個變量作出散點圖淘寶注冊人數(shù)與y的相關性散點圖：網絡普及度與淘寶網交易總額的相關性檢驗：我國居民消費水平與淘寶交易的相關性檢驗：我國人均收入與淘寶交易的相關性檢驗：由以上四個散點圖可知，其所有的點均落在了左上至右下的一條直線上，表明了數(shù)據(jù)之間存在完全正相關關系。所以我們還需要對數(shù)據(jù)進行進一步的分析，得到確切的答案。（2）計算相關系數(shù)用spss對數(shù)據(jù)進行相關性分析，得到如下的相關系數(shù)圖解析：圖中有帶“*”號的結果表明有關的兩變量在0.01的顯著性水平下顯著相關，由上圖可知，y與的相關系數(shù)為0.9920，表示呈一定的線性關系，相關系數(shù)檢驗對應的概率p值為0.000，小于顯著性水平0.05，說明淘寶交易額與淘寶注冊人數(shù)之間相關性顯著。y與的相關系數(shù)為0.9010，表示呈一定的線性關系，相關系數(shù)檢驗對應的概率p值為0.002，小于顯著性水平0.05，說明淘寶交易額與我國網絡普及度之間相關性顯著。y與的相關系數(shù)為0.9650，表示呈一定的線性關系，相關系數(shù)檢驗對應的概率p值為0.000，小于顯著性水平0.05，說明淘寶交易額與居民消費水平之間相關性顯著。y與的相關系數(shù)為0.9580，表示呈一定的線性關系，相關系數(shù)檢驗對應的概率p值為0.000，小于顯著性水平0.05，說明淘寶交易額與我國人均純收入之間相關性顯著。3.2.2回歸分析解析：復相關系數(shù)為0.998，判定系數(shù)為0.996，調整系數(shù)為0.991，估計值的標準誤差為2.115 。解析：f統(tǒng)計量的值對應的概率p值為0.001，小于顯著性水平0.05，所以拒絕原假設，即：淘寶交易總額y與淘寶網注冊人數(shù)、我國網絡普及度、我國居民消費水平和我國居民人均收入之間存在線性關系。所以可認為所建立的回歸方程有效。解析：由上圖可知，因變量y與常數(shù)項和自變量，的回歸的標準化回歸系數(shù)分別為-41.892，3.160，-17.213，-73.861和127.881。4個回歸系數(shù)b的顯著性水平小于0.05，這里可以認為自變量對因變量y有顯著性影響。spss可以采用主成分分析方法把數(shù)據(jù)進行對比淘汰，最后選出對因變量影響顯著的變量。這里是研究的多元回歸分析，所以并沒有吧主成分分析方法采用到里面。這也是excel里沒有的一個分析方法，不能準確的知道解釋變量對被解釋變量的影響。 于是，回歸方程為: 3.3eviews多元回歸3.3.13.2.1相關分析（1）對y與各個變量作出散點圖淘寶注冊人數(shù)與y的相關性散點圖：網絡普及度與淘寶網交易總額的相關性檢驗：我國居民消費水平與淘寶交易的相關性檢驗：我國人均收入與淘寶交易的相關性檢驗：由以上四個散點圖可知，其所有的點均落在了左上至右下的一條直線上，表明了數(shù)據(jù)之間存在完全正相關關系。所以我們還需要對數(shù)據(jù)進行進一步的分析，得到確切的答案。實驗結果：模型估計的結果可表示為 （28.81921） （0.956484） （6.326504） (163.3445) (144.6256) t=（-1.596894） （3.206068） （4.902030） (-2.854229) (0.835118) =0.995834 0.990280 f=179.2904 df=6模型檢驗：可決系數(shù) =0.995834 ,說明整體擬合度很好。顯著性檢驗：f檢驗: 在給定的，自由度k=2,n-k-1=5，查表得5.79由于 f= 179.2904 5.79說明回歸方程顯著，即淘寶網注冊人數(shù)、我國網絡普及度、我國居民消費水平和我國居民人均收入等變量聯(lián)合起來對淘寶交易總額y有顯著的影響。t檢驗：在給定的，自由度n=8-2=6的臨界值時，查表得2.447因為，,的參數(shù)對應的t統(tǒng)計量的絕對值均大于2.447，這說明5%的顯著性水平下，斜率系數(shù)均顯著不為0，表明淘寶網注冊人數(shù)、我國網絡普及度、我國居民消費水平等變量聯(lián)合起來對該商品的消費支出有顯著的影響。第四章：excel，spss和 eviews操作方法對比及總結4.1excel，spss和 eviews多元回歸分析中操作方法4.1.1 excel的操作方法1、 建立散點圖，確定大致的線性關系（這里用的excel2007），“插入界面”散點圖，選擇y和x1的數(shù)據(jù)所屬區(qū)域，點擊散點圖里的數(shù)點添加趨勢線，可以得出該解釋變量與被解釋變量的趨勢線，以及得到一元線性公式。其他解釋變量采用的方法同上。2、 點擊菜單欄的數(shù)據(jù)，點擊數(shù)據(jù)分析選擇相關系數(shù)，可以計算出解釋變量與被解釋變量之間的相關系數(shù)。3、 點擊數(shù)據(jù)分析選擇回歸，就可以得到解釋變量與被解釋變量之間的回歸系數(shù)值。4.1.2 spss的操作方法4.1.3 eviews的操作方法1、建立y和x1的數(shù)據(jù)組，objectnew objectgroup輸入“x1 y”把數(shù)據(jù)建立在一個組內。然后viewgraphscattersimple scatter，同上訴一樣建立“x2 y”、“x3 y”、“x4 y”的關系2、objectnew objectequation在彈出的對話框里輸入“y c x1 x2 x3 x4”點擊ok。4.2對比及總結