1.回归分析（相关系数、截距、斜率）VBA插件
2.点击插件按钮—选择文件（文件名
自动化过程中不对电脑做其他操作，以免程序出错）
务必是这样，
3.回归分析结果的阐述
Excel回归分析结果的详细阐释
利用Excel的数据分析进行回归，可以得到一系列的统计参量。下面以连续10年积雪深度和灌溉面积序列（图1）为例给予详细的说明。
图1 连续10年的最大积雪深度与灌溉面积（1971－1980）
回归结果摘要（Summary Output）如下（图2）：
图2 利用数据分析工具得到的回归结果
第一部分：回归统计表
这一部分给出了相关系数、测定系数、校正测定系数、标准误差和样本数目如下（表1）：
表1 回归统计表
逐行说明如下：
Multiple对应的数据是相关系数(correlation coefficient)，即R=0.989416。
R Square对应的数值为测定系数(determination coefficient)，或称拟合优度(goodness of fit)，它是相关系数的平方，即有R2=0.9894162=0.978944。
Adjusted对应的是校正测定系数(adjusted determination coefficient)，计算公式为
(n?1)(1?R2)Ra?1?
n?m?1式中n为样本数，m为变量数，R2为测定系数。对于本例，n=10，m=1，R2=0.978944，代
入上式得
Ra?1?(10?1)(1?0.978944)?0.976312
10?1?1标准误差（standard error）对应的即所谓标准误差，计算公式为
s?1SSe
n?m?1这里SSe为剩余平方和，可以从下面的方差分析表中读出，即有SSe=16.10676，代入上式可得
s?1*16.10676?1.418924
10?1?1最后一行的观测值对应的是样本数目，即有n=10。
第二部分，方差分析表
方差分析部分包括自由度、误差平方和、均方差、F值、P值等（表2）。
表2 方差分析表（ANOVA）
逐列、分行说明如下：
第一列df对应的是自由度（degree of freedom），第一行是回归自由度dfr，等于变量数目，即dfr=m；第二行为残差自由度dfe，等于样本数目减去变量数目再减1，即有dfe=n-m-1；第三行为总自由度dft，等于样本数目减1，即有dft=n-1。对于本例，m=1，n=10，因此，dfr=1，dfe=n-m-1=8，dft=n-1=9。
第二列SS对应的是误差平方和，或称变差。第一行为回归平方和或称回归变差SSr，即有
?i?yi)2?748.8542 SSr??(yi?1n它表征的是因变量的预测值对其平均值的总偏差。
第二行为剩余平方和（也称残差平方和）或称剩余变差SSe，即有
?i)2?16.10676 SSe??(yi?yi?1n它表征的是因变量对其预测值的总偏差，这个数值越大，意味着拟合的效果越差。上述的y
的标准误差即由SSe给出。
第三行为总平方和或
n称总变差SSt，即有
SSr?(yi?yi)2?764.961 i?1?
它表示的是因变量对其平均值的总偏差。容易验证748.8542+16.10676=764.961，即有
VBA回归分析
