今天，发现一个有关利用EXCEL建立回归曲线的提问，没人回复，但我有点兴趣^^

http://zhidao.baidu.com/question/271119710.html?push=category

提问内容如下：

问题：有关统计学回归的问题。请各位EXCEL工具中有数据分析的，帮助一下

分别用线性（y=a+bx）双曲函数（y=a+b/x）和二次函数（y=a+b1x+b2x'2）为单位成本与月产量的关系建立回归曲线，比较检验结果。
单位成本 月产量
1730     4300
1715     4004
1637     4300
1566     5016
1554     5511
1538     5684
1573     5876
1529     6651
1554     6024
1534     6794
1526     7758
1504     7381
1534     6590
1517     6471
1490     6354
1481     8000

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

1.  将数据放入EXCEL表中， 选中数据源，工具栏上的图表向导，选择散点图类下的第一个散点图，然后直接点完成。

2.  鼠标选中 数据点，右键 －〉类型选 线性 －〉确定，再选中添加的这条趋势线－〉鼠标右键－〉在 选项 页 钩选 显示公式 和 显示R平方值－〉确定

这样，数据样本的 y=a+bx 线性方程 即是：y = -14.2x + 28216

3.  再按数据源做张散点图，加趋势线 多项式，选中曲线－〉鼠标右键－〉在 选项 页 钩选 显示公式 和 显示R平方值－〉确定

这样，数据样本的 y=a+b1x+b2x'2 曲线方程 即是：y = 0.0609x2 - 210.21x + 185478

3.  y=a+b/x 这个方程EXCEL没有现成趋势线可选，这个方程算不算y=a+b* x-1 的幂方程呢？如果算，贴主可以试一下幂方趋势线

数据源做散点图，加趋势线 幂方，选中曲线－〉鼠标右键－〉在 选项 页 钩选 显示公式 和 显示R平方值－〉确定

得出方程式是： y = 1E+17x-4.1478    。。。这个方程有待帖主考量。

解释一下 R平方这个值，R方值代表所求出的这个线性或曲线方程与数据真实分布的拟合程度。换句话说，如果R方值越是趋进于1，用这个方程代表数据趋势的可靠性越高。

 以下内容，是用MiniTAB试了一下，Fitted Line 和 Quadratic回归分析，结果同EXCEL给出的一致，请看

================================================================================================

这是y=a+bx的：

Regression Analysis: 月产量 versus 单位成本

The regression equation is
月产量 = 28216 - 14.20 单位成本

S = 645.703   R-Sq = 73.2%   R-Sq(adj) = 71.3%

Analysis of Variance

Source      DF        SS        MS      F      P
Regression   1  15965501  15965501  38.29  0.000
Error       14   5837057    416933
Total       15  21802558

"http://s16/middle/adb725224c56bba2d88ef&690"

这是y=a+b1x+b2x'2的:

Polynomial Regression Analysis: 月产量 versus 单位成本

The regression equation is
月产量 = 185478 - 210.2 单位成本 + 0.06091 单位成本**2

S = 585.893   R-Sq = 79.5%   R-Sq(adj) = 76.4%

Analysis of Variance

Source      DF        SS       MS      F      P
Regression   2  17340046  8670023  25.26  0.000
Error       13   4462512   343270
Total       15  21802558

Sequential Analysis of Variance

Source     DF        SS      F      P
Linear      1  15965501  38.29  0.000
Quadratic   1   1374545   4.00  0.067

还做了y=a+b1x+b2x'2+b3x'3 方程， 发来看看：

Regression Analysis: 月产量 versus 单位成本  
Polynomial Regression Analysis: 月产量 versus 单位成本

The regression equation is
月产量 = - 1930879 + 3779 单位成本 - 2.442 单位成本**2 + 0.000523 单位成本**3

S = 586.047   R-Sq = 81.1%   R-Sq(adj) = 76.4%

Analysis of Variance

Source      DF        SS       MS      F      P
Regression   3  17681148  5893716  17.16  0.000
Error       12   4121409   343451
Total       15  21802558

Sequential Analysis of Variance

Source     DF        SS      F      P
Linear      1  15965501  38.29  0.000
Quadratic   1   1374545   4.00  0.067
Cubic       1    341102   0.99  0.339

注意上边我标出红字，这条线的拟合在80%以上