最優回歸方程進行預測 excel求最優回歸方程,聽說excel的教程在抖音很火，很多白領小朋友都在爭相學習，下面就跟小編一起學習一下excel求最優回歸方程的新技能吧，最優回歸方程進行預測 excel求最優回歸方程就可以完成這一項工作，你是不是很心動，快跟小編一起來學習一下。

上節我們說了如何求最優回歸方程的方法，下面我們就使用最優回歸方程進行預測。使用No.336到No.340的用于預測與檢驗的數據（表1）。

表1

No.336可用下述公式預測：

No.336的預測值=267.58+0+23.59+0+57.47+（3.41）x45+6.99×3+86.30×4 5≈604.67′

同樣地，No.337可用下述公式預測

No.337的預測值=267.58+46.99+23.59+45.74+57.47+（-3.41）x51+6.99×0+86.30×4≈612.82′

使用同樣的方法，一直求到No.340的預測值。表2是N0.336到No.340的預測值。

表2

表1的二手車價格的列數據是實際值。根據表1和表2求相對誤差（表3）。

表3

求出相對誤差的絕對值后，計算其平均值，得到11.62％。與使月8個因子時的結果相比，雖然因子個數很少。但是相對誤差絕對值的平均值變小了。由此可知，通過使用最優回歸方程預測精確度得到了提高。

以上就是最優回歸方程進行預測 excel求最優回歸方程全部內容了，希望大家看完有所啟發，對自己的工作生活有所幫助，想要了解更多跟最優回歸方程進行預測 excel求最優回歸方程請關注我們文章營銷官網！

推薦閱讀

回歸分析的目的 excel回歸分析結果解讀 | 文軍營銷第一,預測。預測目標變量,求解目標變量y和說明變量(x1,x2,…)的方程。 y=a0+b1x1+b2x2+…+bkxk+誤差(方程A) 把方程A叫做(多元)回歸方程或者(多元)回歸模型。a0是y截距,b1,b2,…,bk是回歸系數。當k=l時,只有1個說明變量,叫做一元回歸方程。根據最小平方法求解最小誤差平方和,非求出y截距和回歸系數。若excel如何排序 excel表格如何排序 | 文軍營銷接下來,用回歸方程進行預測。此處的數據(N0.336-340)不用于回歸分析,而是專門用于預測與檢驗(表1)。 表1 預測No.336如下: No.336的預測值=265.95+0+20.91+0+58.04+10.94+(-3.37)*45+6.74*3+84.72*4.5≈605.52′ 同樣地,預測No.337如下: No.337的預測值=265.95+45.24+20.91+45.74+58.04+10.94+(-3.37)*...分兩次進行回歸分析 excel進行回歸分析 | 文軍營銷我們在前面提到過,當回歸自由度在17以上時,Excel無法進行回歸分析,那么就需要分兩次進行回歸分析。第一次,把空調、TV導航、導航、SR、天窗、空氣囊、LD、TV、AW作為說明變量(表1),第二次,把顏色、拍賣會地點、行駛距離、車檢剩余有效月數、評分作為說明變量(表2),目標變量都是二手車價格。 表1 表2 對表1、...使用規劃求解求出最優生長曲線 excel規劃求解 | 文軍營銷因此,最優邏輯曲線方程是: 累計銷量=32l/(1十58/5e-0.29*周) 用這個方程計算出第16周到第24周的累計銷量的預測值(運算結果)。顯示在單元格c23——c31中。將運算結果圖表化后如圖3所示,從中可以看出。實際值和用規劃求解求出的最優邏輯曲線非常穩合。 圖4 作為參考,把上述數據用Excel支持的近似曲線中的線性...