急！请帮忙解读下Excel回归分析结果中的R Square和T stat~ 在用EXCEL做回归分析时，结果中的标准误差，t Stat，...

R Square是指模型拟合的精确度，越接近1，拟合程度越高，这里只有0.16，说明拟合程度很不好，这个模型选择的有问题。

T统计值是用来判断参数的显著程度的，一般情况下T>2则说明这个参数显著，也就是说对模型的贡献量比较大，是不可以剔除的参数。

如果小于0.05，说明这个自变量对因变量有显著影响，从表中数据可以发现，只有第一行常数没有显著影响，但可以看出你的回归方法是直接进入法，在回归模型中，常数还是要加到模型中的。

标准误差即标准估计误差，tStat指t统计量，P-value指p值，df指自由度，SS指样本数据平方和，MS指样本数据平均平方和，F指F统计量的值，Significance F指p值。这些都是统计学中的术语。

扩展资料：

Stepwise Regression逐步回归

在处理多个自变量时，可以使用这种形式的回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。

这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。下面列出了一些最常用的逐步回归方法：

标准逐步回归法做两件事情。即增加和删除每个步骤所需的预测。

向前选择法从模型中最显著的预测开始，然后为每一步添加变量。

向后剔除法与模型的所有预测同时开始，然后在每一步消除最小显著性的变量。

这种建模技术的目的是使用最少的预测变量数来最大化预测能力。这也是处理高维数据集的方法之一。

参考资料来源：百度百科-回归分析

R Square是指模型拟合的精确度，越接近1，拟合程度越高，这里只有0.16，说明拟合程度很不好，这个模型选择的有问题
T统计值是用来判断参数的显著程度的，一般情况下T>2则说明这个参数显著，也就是说对模型的贡献量比较大，是不可以剔除的参数。

excel回归分析报表中t stat是什么意思~

统计量，T检验值=回归系数/标准差。
该函数语法具有下列参数 ：
1、Array1必需，第一个数据集。
2、Array2必需，第二个数据集。
3、Tails必需，指示分布曲线的尾数。
如果tails = 1，函数T.TEST使用单尾分布。
如果tails = 2，函数T.TEST使用双尾分布。
4、Type必需，要执行的t检验的类型。

扩展资料：注意事项
T统计值是用来判断参数的显著程度的，一般情况下T>2则说明这个参数显著，也就是说对模型的贡献量比较大，是不可以剔除的参数。
应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。
正确应用回归分析预测时应注意：
1、用定性分析判断现象之间的依存关系。
2、避免回归预测的任意外推。
3、应用合适的数据资料。

标准误差即标准估计误差，tStat指t统计量，P-value指p值，df指自由度，SS指样本数据平方和，MS指样本数据平均平方和，F指F统计量的值，Significance F指p值。这些都是统计学中的术语。
在统计学中，回归分析（regression analysis）指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析。


扩展资料：回归分析内容：
1，确定变量：明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。
2，建立预测模型：依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
3，进行相关分析：只有当自变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。
4，计算预测误差：回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。
5，确定预测值：利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。

excel回归结果的每个值 都是什么含义,都是怎么来的?
答：a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项，通过回归分析得出的。线性回归中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+...

excel数据分析线性回归中MS,SS,F,DF分别是什么意思
答：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...

Excel 回归结果分析怎么解读?
答：相关性 的判断 看R 就可以了 你这个R 值太低 ，就是X-Y 基本完全不相关 R2 大于0.7 才是强相关，你这0.07.。。。截距 和斜率的 P 值还可以

用Excel进行回归分析后得出的数据怎么看???不懂呀
答：seb常量 b 的标准误差值（当 const 为 FALSE 时，seb = #N/A）。r2判定系数。y 的估计值与实际值之比，范围在 0 到 1 之间。如果为 1，则样本有很好的相关性，y 的估计值与实际值之间没有差别。相反，如果判定系数为 0，则回归公式不能用来预测 y 值。有关如何计算 r2 的信息，请参阅...

关于excel进行两种数据的回归分析,回归后的结果谁能告诉我这些代表什么...
答：标准误差：计算公式为 观测值：对应的是样本数目n=15 df:自由度 SS:误差平方和 Intercept:截距，即常数项 X Variable 1:就是你输入的X变量 Coefficients:系数 t Stat：统计量t值，用于对模型参数的检验，需要查表，是回归系数和标准误差的比值，F=t^2，你可以验算一下 P-value：对应的参数是P值...

用excel做的一元回归方程分析生成的表格内容都是什么含义如下图 解释下...
答：R平方（R square）是拟合优度，R的取值范围是[0，1]。R的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。你的R平方是0.9999，说明拟合得很好。T-Stat t-统计量，假设检验时用于与临界值相比，越大越好，你两个参数的T值都通过...

在用EXCEL做回归分析时,结果中的标准误差,t Stat,P-value,df,SS,MS...
答：F指F统计量的值，Significance F指p值。这些都是统计学中的术语。在统计学中，回归分析（regression analysis）指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析。

如何在excel中解读回归分析
答：R Square：R方，这个值度量了回归方程能解释y（因变量）的变异的多少。Adjusted R Square ：调整r方 标准误差 ：标准差/均值 （预测值y的标准差和均值）。Coefficients（回归系数）：intercept对应截距项 标准误差：误差值越小，表明参数的精确度越高。t stat：T检验中统计量t值，用于对模型参数的检验...

如何在excel中解读回归分析
答：R Square：R方，这个值度量了回归方程能解释y（因变量）的变异的多少。 Adjusted R Square ：调整r方 标准误差 ：标准差/均值 （预测值y的标准差和均值）。 Coefficients（回归系数）：intercept对应截距项 标准误差：误差值越小，表明参数的精如何在excel中解读回归分析 ...

如何使用Excel做回归分析???
答：当趋势线的 R 平方值等于或近似于 1 时，趋势线最可靠。用趋势线拟合数据时，Excel 会自动计算其 R 平方值。如果需要，您可以在图表上显示该值。R可以理解为相关系数，像一元线性回归预测方法里面也有这个R，相关系数是反映两个变量间是否存在相关关系，以及这种相关关系的密切程度的一个统计量。越...