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“一意孤行”前辈你好啊！还记得吗，我到来EXCELHOME时，提的第一个问题（四分散点图表如何对数据 标志 自动添加文字？？？）就是你第1个解答的，当然，最热心的chenjun版主，帮我更加完善了这个问 题！今天斗胆，在各位高手面前说说自己对楼主问题的看法！不准确的说法还请提醒！ 回归主要的方法有 1.直接计算法，即直接用公式计算，“一意孤行”前辈的方法.
主要使用GROWTH()函数，TREND()函数，即移动平均&指数平滑做散点图! 2.线性回归，（一元，多元），chenjun版主的LINEST()函数法是一元线性回归！
回归曲线：Y=a+bX1 3.指数回归，（一元，多元），这是我补充的！LOGEST()函数是是一元指数回归！(非线性)
回归曲线：y=b·mX 至于具体用何种方法是没有优劣之分的，应根据实际情况决定，，以简单准确为原则！
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就7楼的LINEST()问题，补充 回归曲线：Y=a+bX1， 假设两组数据分别为单元格{C4:C12},{D4:D12}中 a＝INDEX(LINEST(C4:C12,D4:D12),2) b＝INDEX(LINEST(C4:C12,D4:D12),1) 等效于 SLOPE(C4:C12,D4:D12) 相关系数的平方R^2=INDEX(LINEST(C4:C12,D4:D12,TRUE,TRUE),3,1) 等效于 CORREL(C4:C12,D4:D12)^2 CORREL()这是相关系数函数方法！ 但该类问题实际应用中一般要求较大的数据量，无论用上述何种函数，都显得繁琐，且不易得到令人满意 的结果，幸运的EXCEL为我们提供了非常强大有力的工具－－分析工具库（VBA函数）－－回归，这样你就 可以轻松的做多元回归分析，如回归曲线为：Y＝a+bX1+cX2或Y＝a·X1^b·X2^c，得到所有你感兴趣的统 计指标！如
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回归统计
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Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值
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方差分析
------------------------------------------------------------------------- | df SS MS F Significance F
回归分析|
残差 |
总计 | ********************************************************************
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0% ********
概率百分比排位。。。。。。还有一些这里不在说明！！ 最有意思的是各种统计指标，都有图表支持，如果需要的话！
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请问楼主还有更多的参数吗？建议把年统计数改为月统计数，同是参考加入，宣传资料费的投入金额，大 额话费单优惠率或比例优惠率等变量，相关数据越多预测越准确！象2楼所说，数据太少统计就失去意义 了！如果提供数据的话，如有需要我可以协助制作回归方法参考实例！！ 顺便说一下，这还不是最好的方法，更先进一步的方法是利用蒙特卡罗方法，模拟计算，加上VBA编程，可以说是这是又快有准确！，并生成正态分布图！好方法但设计有一定难度！！
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发表于 2005-4-10 15:33
发表于 2005-4-10 19:01
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