Ⅰ.调用excel加载项

Ⅱ.实现多元回归方程求解

Ⅲ.结果展示

Ⅳ.结果分析

Intercept表示截距(这里特指函数图形与Y轴交点到原点的距离)，即多元回归方程的常数项，值为522.81112；X Variable 1表示自变量x1，参数估计值为0.6474627，即多元回归方程的变量x1前面的系数；X Variable 2表示自变量x2，参数估计值为0.6369878，即多元回归方程的变量x2前面的系数。因此，多元回归方程为：

y=522.81112+0.6474627x1+0.6369878x2

此外，观察回归统计表可知，相关系数Multiple R(取值范围在(-1，1)之间)值为0.948058，说明回归模型的高度正相关。可决系数R Square(即判定系数、测定系数、拟合优度，是相关系数Multiple R的平方)值为0.8988141，说明因变量y的总变动中，有89.88%是由于自变量的变动引起的，即该回归模型可以解释因变量总变动的89.88%。而修正可决系数Adjusted R Square(即修正判定系数)则是为了避免由于增加自变量而高估可决系数R Square(拟合优度)，而用来对多元回归模型拟合优度进行检验的。标准误差值为331.07336，是由方差分析表中的残差√(SS/df)求得，即√(5151650/47)，表示真实值与回归线的距离，值越小则说明回归模型与实际数据的拟合程度越好。

(F检验)

在方差分析表中，df表示自由度，回归分析模型自由度为2(也是回归模型自变量的个数)，残差自由度为47，总自由度为49，等于样本量(50)减1。SS表示平方和，在回归分析那一行表示回归平方和(SSR)，等于回归预测y值与实际y均值的平方和；残差那一行表示残差平方和(SSE)，等于实际y值减预测y值。MS表示均方差，等于平方和除以自由度，即SS/df。F表示F统计量，等于回归分析的均方差MS除以残差的均方差MS。Significance F是在显著性水平下的F(α)临界值，即F检验的P值(弃真概率)，一般小于0.05，而(1-F(α))表示置信度，一般置信度大于95%为好，而4.17E-24是科学计数法，表示4.17*10^(-24)，说明F(α)的取值远远小于0.01，置信度在99%以上。

(t检验)

在t检验表格中，t Stat表示t统计量(t值)，等于回归系数Coefficients(参数估计值，即回归方程中自变量前面的系数)除以标准误差，t检验在多元回归模型中比较重要。P-value(P值)表示弃真概率，(1-P-value)表示置信度，和F检验的F(α)临界值的作用类似。

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