毕业论文多个维度怎么做线性回归

首先看方差分析中F值的Significance 10的-14次方 非常小，说明你的方程有意义。而后看第三个表 Intercept是截距，p value是，比大，说明截距项可以丢掉，方程是从原点出发的；再看就业率，虽然回归出的系数是负的，但是由于p value大于，所以可以认为就业率对你的因变量Y，效果可以忽略；最后看人均GDP，系数，pvalue 10的-14次方，效果非常显著；最后看R square或者adjusted R square 87%，88%的样子，已经非常好了。所以你的回归方程最终可以选定为Y=×人均GDP

用EXCEL做回归分析主要有图表法和函数法：1、图表法：选择参与一元线性回归两列数据（自变量x应在应变量y的左侧），插入图表，选择散点图。选择图表中的数据系列，右击，添加趋势线，点击“选项”选项卡，勾选“显示公式”、显示R平方值。注意显示出的R2值为R的平方，需要用SQRT()函数，计算出R值。2、函数法若X值序列在A1:A100单元格，Y值序列在B1:B100单元格，则线性公式的截距b=INTERCEPT(B1:B100,A1:A100)斜率k=SLOPE(B1:B100,A1:A100)相关系数R=CORREL(A1:A100,B1:B100)或=CORREL(B1:B100,A1:A100)上述两种方法都可以做回归分析，同时结合图表和函数会取得更满意的效果。

多元线性回归在工作表格上进行。 Origin 默认工作表格的第一列为因变量(Y),所 选择的列为自变量(X),多元线性回归模型如下：Y=A+B1X1+B2X2+...+BkXk。 欲在工作表格进行多元线性回归， 先选择自变量的列， 然后选择 Analysis:Multiple Regression 命令， 该菜单命令打开一个 Attention 对话框确认数据的选择和自动指认正 确，单击 OK按钮完成回归。回归结果和 ANOVA 表显示在 Results Log 窗口。其中包括： A, B1, B2 等：参数估计值和误差 t-value：t 检验 p-value：The corresponding p-values. R-square：R-square = (SYY-RSS)/SYY.