一、请问怎么用excel进行回归分析
1各个数据之间的逻辑关系，搞清楚哪个是自变量，哪个又是因变量。如附图所示，这里要对人均gdp和城市化水平进行分析，建立符合两者之间的模型，假定人均gdp为自变量，城市化水平是因变量。
2由于不知道两者之间的具体关系如何，所以利用数据生成一个散点图判断其可能符合的模型。如附图1所示为生成的散点图，一般横坐标为自变量，纵坐标为因变量，所以需要将x轴，y轴的坐标对调一下，这里采用最简单的方法，将因变量移动到自变量的右边一列即可，如附图2所示。
3由步骤2的散点图，可以判断自变量和因变量之间可能呈线性关系，我们可以添加线性趋势线进一步加以判断。如附图1所示。也可以添加指数，移动平均等趋势线进行判断。很明显数据可能符合线性关系，所以下面我们对数据进行回归分析。
4选择菜单栏的“数据分析”-->“回归”。具体操作如附图所示。
5步骤4进行的回归分析输出结果如附图所示。回归模型是否有效，可以参见p指，如果p<0.001则极端显著，如果0.001
0.05则不显著。本例的p值均小于0.001，所以属于极端显著，故回归模型是有效的。根据回归模型的结果可知
y = 5E-06x + 0.5876R² = 0.9439
如附图2所示。
二、excel回归分析怎么做
excel回归分析可以这么做：
工具／原料：联想L1710D、Win10、Excel2019
1、点击文件
点击左上角的【文件】。
2、点击选项
点击左下角的【选项】。
3、点击加载项
弹出Excel选项窗口框，点击左边的【加载项】。
4、点击分析工具库
点击右边的【分析工具库】。
5、点击转到
点击下面的【转到】。
6、勾选分析工具库
在可用加载宏勾选【分析工具库】。
7、点击确定
点击右边的【确定】。
8、点击数据
点击上面的【数据】。
9、点击数据分析
点击右上角的【数据分析】。
10、点击确定
在分析工具用鼠标滚轮往下滑，找到并点击回归，点击【确定】。
11、框选输入区域
弹出回归窗口框，框选X值、Y值输入区域。
12、勾选正态概率图
勾选下面的【正态概率图】。
13、勾选置信度
勾选上面的【置信度】。
14、点击确定
点击右上角的【确定】。
15、制作完成
在Sheet2回归分析制作完成。
三、excel表中怎么做回归分析
方法如下：
选择成对的数据列，将使用“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。
