excel回归结果的每个值 都是什么含义，都是怎么来的？
SS表示均值偏差的平方和和数据的总变化量。
F是F的值，F是方差分析得到的统计量，用来检验回归方程是否显著。
DF表示自由度，自由度是在计算某一测量系统时不受限制的变量数。
MS代表均方，其值等于对应的SS除以DF。
扩展资料：
回归分析模型的自由度。当总体由样本估计时，样本中独立或自由变化的数量。如上表所示，自由度的数据等于样本组的数量－1，和回归分析模型的自由度是1，也就是说，回归模型有一个参数，剩余自由度等于总自由度－回归分析模型的自由度。
回归分析SS：回归平方和SSR等于预测Y值(表4)与实际Y均值的平方和。表4残差等于实际Y值减去预测Y值残差SSE，即表4残差平方和。
均方误差，等于SS／df。
F：MS／残差MS的回归分析。
显著性F：为显著性水平上的F阈值，即F检验的P值，表示放弃的概率。这个值通常小于0．05，并且越小越好。
如何用EXCEL做回归分析?
MS是均方，其值等于相应的SS除以DF。
SS是平均偏差平方和，表示数据的总变化。
DF是自由度，它是计算统一测量时具有无限值的变量数。
F是F的值，F是方差分析的统计量，用于检验回归方程是否显著。
在统计学中，回归分析是指确定两个或两个以上变量之间数量关系的统计分析方法。回归分析按涉及的变量数可分为单回归分析和多元回归分析；按因变量数可分为单回归分析和多元回归分析。
扩展资料：
回归分析内容：
1、确定变量：确定预测的具体目标，然后确定因变量。如果预测目标是下一年的销售量，那么销售量y是因变量。通过市场调研和数据获取，找出相关影响因素，即自变量，从中选择主要影响因素。
2、建立预测模型：根据自变量和因变量的历史统计数据进行计算，建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
3、相关分析：只有自变量与因变量之间存在一定的关系，回归方程才有意义。因此，作为自变量，因子是否作为因变量与预测对象相关，相关性如何，相关性程度如何容易判断，是回归分析中必须解决的问题。
4、预测误差的计算：回归预测模型能否用于实际预测，取决于回归预测模型的检验和预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，预测误差小，才能作为预测模型。
5、预测值的确定：采用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最终预测值。
excel数据分析线性回归中MS,SS,F,DF分别是什么意思
DF degree freedom自由度
SS Stdev square 方差
MS Mean square 均方差
如何利用Excel中进行高级数据分析之回归分析
在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。
相关分析与回归分析的模型咋做??在电脑excel中
MS是均方，其值等于相应的SS除以DF。
SS是平均偏差平方和，表示数据的总变化。
DF是自由度，它是计算统一测量时具有无限值的变量数。
F是F的值，F是方差分析的统计量，用于检验回归方程是否显著。
在统计学中，回归分析是指确定两个或两个以上变量之间数量关系的统计分析方法。回归分析按涉及的变量数可分为单回归分析和多元回归分析；按因变量数可分为单回归分析和多元回归分析。
扩展资料：
回归分析内容：
1、确定变量：确定预测的具体目标，然后确定因变量。如果预测目标是下一年的销售量，那么销售量y是因变量。通过市场调研和数据获取，找出相关影响因素，即自变量，从中选择主要影响因素。
2、建立预测模型：根据自变量和因变量的历史统计数据进行计算，建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
3、相关分析：只有自变量与因变量之间存在一定的关系，回归方程才有意义。因此，作为自变量，因子是否作为因变量与预测对象相关，相关性如何，相关性程度如何容易判断，是回归分析中必须解决的问题。
4、预测误差的计算：回归预测模型能否用于实际预测，取决于回归预测模型的检验和预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，预测误差小，才能作为预测模型。
5、预测值的确定：采用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最终预测值。
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