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188宝金博页面版: Excel(时间序列预测)操作

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内容提示: 1 1 时间序列分析预测 EXCEL 操作 一、 长期趋势(T)的测定预测方法 线性趋势→: : 用回归法 非线性趋势中的“指数曲线”: 用指数函数 LOGEST、 增长函数 GROWTH(针对指数曲线) 多阶曲线(多项式): 用回归法 (一) 回归模型法-------长期趋势(线性或非线性) 模型法: 具体操作过程: 在 EXCEL 中点击“工具” ? “数据分析” ? “回归” ?分别在“Y 值输入区域” 和“X 值输入区域” 输人数据和列序号的单元格区域一选择需要的输出项目, 如“线性拟合图”。 回归分析工具的输出解释: 计算结果共分为三个模块: 1) 回归统计表: Multiple R(复...

文档格式:PDF | 页数:6 | 浏览次数:78 | 上传日期:2014-11-03 05:07:53 | 文档星级:
1 1 时间序列分析预测 EXCEL 操作 一、 长期趋势(T)的测定预测方法 线性趋势→: : 用回归法 非线性趋势中的“指数曲线”: 用指数函数 LOGEST、 增长函数 GROWTH(针对指数曲线) 多阶曲线(多项式): 用回归法 (一) 回归模型法-------长期趋势(线性或非线性) 模型法: 具体操作过程: 在 EXCEL 中点击“工具” ? “数据分析” ? “回归” ?分别在“Y 值输入区域” 和“X 值输入区域” 输人数据和列序号的单元格区域一选择需要的输出项目, 如“线性拟合图”。 回归分析工具的输出解释: 计算结果共分为三个模块: 1) 回归统计表: Multiple R(复相关系数 R): R2 的平方根, 又称为相关系数, 它用来衡量变量 xy 之间相关程度的大小。 R Square(复测定系数 R2 ): 用来说明用自变量解释因变量变差的程度, 以测量同因变量 y 的拟合效果。 Adjusted 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。 标准误差: 又称为标准回归误差或叫估计标准误差, 它用来衡量拟合程度的大。 也用于计算与回归有关的其他统计量, 此值越。 说明拟合程度越好。 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。 3) 回归参数: 回归参数表是表中最后一个部分: Intercept: 截距 a 第二、 三行: a (截距) 和 b (斜率)的各项指标。 第二列: 回归系数 a (截距)和 b (斜率)的值。 第三列: 回归系数的标准误差 ? ? ? ?

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