excel数据分析模块下的回归分析的参数是什么？

“fedws”通过精心收集，向本站投稿了7篇excel数据分析模块下的回归分析的参数是什么？，下面是小编为大家整理后的excel数据分析模块下的回归分析的参数是什么？，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

篇1：excel数据分析模块下的回归分析的参数是什么？

excel做回归分析，结果页里的参数分别是什么，有什么含义？例如多元回归下的参数有：Multiple R；R Square；Adjusted R Square；标准误差，df，SS，MS，F, Significance F, t Stat, P-value, Lower 95%, Upper 95%, 下限 95.0%, 上限 95.0%, 标准残差。

[excel数据分析模块下的回归分析的参数是什么？]

篇2：纵向数据下半参数回归模型的统计分析

纵向数据下半参数回归模型的统计分析

对于纵向数据下半参数回归模型,基于广义估计方程和一般权函数方法构造了模型中参数分量和非参数分量的`估计.在适当的条件下证明了参数估计量具有渐近正态性,并得到了非参数回归函数估计量的最优收敛速度.通过模拟研究说明了所提出的估计量在有限样本下的精确性.

薛留根,Xue Liugen(北京工业大学应用数理学院,北京,100022)

篇3：用Excel做数据回归分析

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，

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。

注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘支持下加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项

实例 某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。

这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。

选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图，

在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。

拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。

因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。

为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。

在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。

“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。

在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。

残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。

篇4：用Excel做数据分析――回归分析

实例 某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度，已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。

这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。

选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。

在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。

由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。

因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。

为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据，

在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。

“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。

在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。

残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。

更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。

篇5：用Excel做数据分析―回归分析EXCEL基本教程

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。

注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘支持下加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项

实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。

这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。

选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。

在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。

由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。

因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。

为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据，

在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。

“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。

在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。

残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。

更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。

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篇6：分析论文：云计算环境下大数据

分析论文：云计算环境下大数据

1大数据处理流程

基本的大数据的处理流程可以分成数据采集、数据处理与集成、数据分析和数据解释4个阶段。首先获取数据源的数据，因为在数据源端的数据包含各种各样的结构，需要使用某种方法将其进行预处理，使数据成为某种可以用一种算法分析的统一数据格式，接着需要找到这种数据分析的算法，将预处理过的数据进行算法特定的分析，并将分析的结果用可视化等手段呈现至用户端。

1.1数据采集

大数据的采集是整个流程的基础，随着互联网技术和应用的发展以及各种终端设备的普及，使得数据的生产者范围越来越大，数据的产量也越来越多，数据之间的关联也越来越复杂，这也是大数据中“大”的体现，所以需要提高数据采集速度和精度要求。

1.2数据处理与集成

数据的处理与集成主要是对前一步采集到的大量数据进行适当的预处理，包括格式化、去噪以及进一步集成存储。因为数据采集步骤采集到的数据各种各样，其数据结构也并不统一，不利于之后的数据分析，而且，一些数据属于无效数据，需要去除，否则会影响数据分析的精度和可靠性，所以，需要将数据统一格式并且去除无效数据。通常会设计一些过滤器来完成这一任务。

1.3数据分析

在完成了数据的采集和处理后，需要对数据进行分析，因为在进行数据分析后才能体现所有大数据的`重要价值。数据分析的对象是上一步数据的处理与集成后的统一格式数据，需要根据所需数据的应用需求和价值体现方向对这些原始样本数据进一步地处理和分析。现有的数据分析通常指采用数据仓库和数据挖掘工具对集中存储的数据进行分析，数据分析服务与传统数据分析的差别在于其面向的对象不是数据，而是数据服务。

1.4数据解释

数据解释是对大数据分析结果的解释与展现，在数据处理流程中，数据结果的解释步骤是大数据分析的用户直接面对成果的步骤，传统的数据显示方式是用文本形式体现的，但是，随着数据量的加大，其分析结果也更复杂，传统的数据显示方法已经不足以满足数据分析结果输出的需求，因此，数据分析企业会引入“数据可视化技术”作为数据解释方式。通过可视化结果分析，可以形象地向用户展示数据分析结果。

2云计算与大数据分析的关系

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，是一种按使用量付费的模式。这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。目前，国内外已经有不少成熟的云计算的应用服务。数据分析是整个大数据处理流程里最核心的部分。数据分析是以数据的价值分析为目的的活动，而基于大数据的数据分析通常表现为对已获取的海量数据的分析，其数据来源可能是企业数据也可能是企业数据与互联网数据的融合。从目前的趋势来看，云计算是大数据的IT基础，是大数据分析的支撑平台，不断增长的数据量需要性能更高的数据分析平台承载。所以，云计算技术的不断发展可以为大数据分析提供更为灵活、迅速的部署方案，使得大数据分析的结果更加精确。另一方面，云计算的出现为大数据分析提供了扩展性更强，使用成本更低的存储资源和计算资源，使得中小企业也可以通过云计算来实现属于自己的大数据分析产品。大数据技术本身也是云计算技术的一种延伸。大数据技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括海量分布式文件系统、并行计算框架、数据库、实时流数据处理以及智能分析技术，如模式识别、自然语言理解、应用知识库等等。但是，大数据分析要走向云计算还要赖于数据通信带宽的提高和云资源的建设，需要确保原始数据能迁移到云环境以及资源池可以随需弹性扩展。

3基于云计算环境的Hadoop

为了给大数据处理分析提供一个性能更高、可靠性更好的平台，研究者基于MapReduce开发了一个基于云计算环境的开源平台Hadoop。Hadoop是一个以MapReduce算法为分布式计算框架，包括分布式文件系统（HDFS）、分布式数据库（Hbase、Cassandra）等功能模块在内的完整生态系统，已经成为当前最流行的大数据处理平台，并被广泛认可和开发应用。基于Hadoop，用户可编写处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个节点组成的大规模计算机集群上。

4实例分析

本节以电信运营商为例，说明在云计算环境中基于Hadoop的大数据分析给大数据用户带来的价值。当前传统语音和短信业务量下滑，智能终端快速增长，移动互联网业务发展迅速，大数据分析可以为运营商带来新的机会，帮助运营商更好地转型。本文数据分析样本来自于某运营商的个人语音和数据业务清单，通过Hadoop2.6.0在Ubuntu12.04系统中模拟了一个大数据分析平台来处理获得的样本。希望通过对样本数据的分析与挖掘，掌握样本本身的一些信息。以上分析只是一些很基本的简单分析，实际上样本数据中所蕴含的价值要远远大于本文体现的。以上举例意在说明基于云计算的大数据分析可以在数据分析上体现出良好的性能，为企业带来更丰富更有效率的信息提取、分类，并从中获益。

5结束语

基于云计算的大数据分析已经成为解决大数据问题的主要手段，云计算环境中的大数据分析平台部署需要综合考虑硬件、网络、软件等各方面的集成，使大数据的海量信息积累体现价值，显示云计算的性能优势，而没有云计算技术的支撑也不能进行高效和准确的大数据处理分析。最后本文通过一个例子来分析了基于云计算的大数据分析给企业带来的价值，由此可见，大数据需要云计算技术的深入挖掘，同时也促进了云计算技术的不断发展。

篇7：大数据环境下电网工程造价分析论文

随着全球经济一体化的发展，加剧了电力企业的竞争力。与此同时，电力企业为了在竞争中立于不败之地，必须朝着信息化、智能化、专业化的方向发展。本文以电网工程造价为研究背景，梳理了大量的造价数据，然后建立了电网工程造价仓储体系。在大数据环境下，有力改进以往电网工程造价的弊端，满足电力建设对工程管理的要求。下面进行详细的论述。

一、大数据环境下，电网工程造价数据仓储体系

1、电网工程造价分析数据仓储结构

电网工程包括多个工程类型，比如变电工程、农网工程、通信工程等。当前，在电网大建设的战略影响下，要求各个工程在造价管理方面，必须提高对数据的分析能力，不断提高管理的集约化、系统化、专业化。只有这样，才能提高电网工程对数据管理的准确性。

2、电网工程全量造价分析数据体系

本文以线路工程、变电工程为例，从不同的角度来阐述电网工程数据体系。其中，电网工程概况数据体系包括：（自然条件、工程基本情况，费用测算标准）等。其余的指标根据具体工程类型需要做出标注。电网工程技术经济参数数据体系包括变电工程技术数据和线路工程技术参数两个方面。变电工程技术经济参数具体为：变电站型式、本期出线回数、接线型式、电容器、进站道路，以及地方性材料用量等。线路工程技术数据主要包括架空线型式、路径长度、导线及线材、交叉跨越、各类技术数量基数，以及混凝土量等。电网工程费用数据体系包括三个方面，分别是变电工程费用数据体系、线路工程费用数据体系，以及电网工程估算费用数据体系。变电工程费用数据体系包括：建筑工程费、设备购置费、安装工程费，以及建设管理、技术服务等其他费用。线路工程费用数据体系包括：本体费用、辅助设施、编制年价差，以及其他费用。电网工程估算费用数据体系是工程投资的关键。该体系的.估算数据包括静态投资与动态投资两个方面。

二、大数据环境下电网改造工程造价分析数据管理流程

本文从电网工程设计、施工、竣工等阶段，探讨在工程造价方面管理数据的流程。下面进行详细论述。

1、电网工程造价分析数据管理总体模式

首先，在大数据环境下，对电网工程中工程设计、施工、验收阶段的大量数据进行整理。其次，造价借助于联机分析、数据挖掘等技术，对这些数据实施检测、分析、归纳。最后，利用人机交互平台，管理者通过对工程造价数据库进行分析，做出了正确、科学、合理的决策与规划。

2、决策阶段工程分析数据管理流程

决策阶段是工程造价数据形成的起始阶段，是工程投资、预算的重要环节，主要的流程为：第一，由省公司的建设部门组织建设数据库。然后，业务支撑部门对这些数据库进行审核。第二，当业务支撑部门接收到相关文件后，要求按照规定的流程进行审批。对于符合要求的数据，整理出总体意见，并上报到省公司审批。对于不合格的数据，要求对数据进行估算，并完善相关资料。同时，完成科研报告。最后，省公司对数据审核后，必须入库存档。

3、设计阶段工程造价分析数据管理流程

设计阶段包括两个方面的内容，分别是初步设计、施工图设计。设计阶段关系到整个工程造价的合理性，必须对相关设计文件进行认真、严格审查。其中，初步设计除了计算出工程造价预算外，还需要完善工艺设计、设备选型等方面的数据概况。在初步设计的基础上，进行施工图设计。施工图设计包括施工预算、建筑安装图、验收标准等方面的内容。当施工图完成设计后，业务人员需要根据相关的要求，对设计进行合理审查。在此基础上，对工程造价的数据进行分析。

4、施工阶段工程造价分析数据管理流程

在施工阶段，应该对施工合同、组织设计、工程变更、索赔等方面的信息进行严格审查。当工程变更后，应该将先关的数据列入工程造价分析中。施工阶段包括多个单位的参与，分别为建设单位、设计单位、施工单位、监理单位、业主单位等。基于各单位利益的问题，因此合理控制工程造价。该阶段的流程为：业务支撑部门负责对数据库进行审核，然后将合格的资料上报给省公司审批。对于不合格的报告，交给业务项目部，要求施工单位提交相关的结算资料。

三、大数据仓储下，电网工程造价常态化管理框架

为了保证数据的准确性，本文以某网省公司为例，从不同的角度提出电网工程造价常态化管理的框架。第一，从电网造价常态化分工协作出发，构建协作框架。首先，收集地市公司、设计单位、施工单位等部门的工程造价数据。其次，对这些数据进行梳理，然后委托经研院进行审核，并制定出造价分析报告。最后，经研院将造价分析任务交给省公司，由省公司对其进行审核。第二，从电网造价监督管理出发，建立管理框架。造价分析牵扯的主体比较多，造价数据复杂。因此，需要设置第三方来实施监督管理，保证数据的准确性格、可靠性。第三，建立综合评价框架。为了对工程造价的质量与成效进行考核，有必要在电网工程造价分析工作中建立综合评价框架。在该框架下，涵盖了收集数据、建设数据库、分析数据，评价工作成效等内容。通过综合评价，有助于后期工作的顺利开展。同时，为造价分析管理提供了更多的参考意见。结束语本文基于大数据环境，对电网工程造价的数据进行梳理，并构建了具体的电网工程全量造价分析数据体系。在此基础上，提出了电网改造工程造价分析数据管理流程以及电网工程造价常态化管理框架，希望可以提高电网工程造价管理与控制的水平。另外，由于大数据环境比较复杂，在实施的过程中还要不断优化方案、改进技术措施。

参考文献:

[1]刘宏志.大数据环境下的电网工程造价分析管控体系研究[J].华东电力,2014(07).

[2]陈克修.浅析环境因素对电网工程造价的影响及管控建议[J].重庆电力高等专科学校学报,2014(08).