Excel数据分析工具库，是一个功能强大的工具，它能够满足我们进行基本统计分析的需求。本篇将详细介绍如何利用Excel数据分析工具库中的回归功能进行回归分析。
本节要点：
- Excel数据分析工具库—回归分析
- 线性回归与非线性回归的异同
- 简单线性回归与多重线性回归的区分
- 逻辑斯蒂回归的应用场景
一、回归分析（Regression）简介
回归分析是一种确定两个或两个以上变量间相关关系的统计分析方法。通过研究数据间的相关性，我们可以建立自变量（i=1，2，3，…）与因变量Y之间的回归函数关系，即回归分析模型，从而预测数据的发展趋势。
二、回归分析的分类与解析
1. 定义：
回归分析按照涉及的变量数量可分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的数量又可分为简单回归分析和多重回归分析；同时还可以根据自变量与因变量之间的关系类型分为线性回归分析和非线性回归分析。
三、线性回归分析详解
1. 简单线性回归：
简单线性回归也称为一元线性回归，其回归方程为Y=a+bx。其中Y表示因变量，x表示自变量，a是常数项，b是斜率。
2. 最小二乘法：
最小二乘法是用于确定参数a和b的方法。它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。
3. 线性回归分析的步骤包括：
- 确定自变量和因变量
- 绘制散点图以确定回归模型类型
- 利用最小二乘法估计模型参数并建立回归模型
- 对回归模型进行检验
- 利用建立的回归模型进行预测
四、利用Excel进行回归分析的操作实例
以研究销售额Y与推广费用X1之间的关系为例，首先我们使用Excel的数据分析工具计算Y和X1之间的相关系数。接下来，我们绘制散点图以观察数据之间的关系。然后，我们可以使用Excel的数据分析库中的回归功能来进行详细的分析。
五、评价回归方程拟合程度的好坏
在评价回归方程的拟合程度时，我们主要关注以下几个方面：
- 相关系数R：它表示因变量与自变量之间的相关程度。
- R方值：也称为判定系数或拟合优度，它的值越接近1，表示模型拟合得越好。
- F检验：用于检验因变量与自变量之间的线是否显著。
- T检验：用于检验每一个自变量对因变量的线的显著性。
- 残差分析：用于检查回归模型的残差是否符合正态分布。
根据这些统计指标的结果，我们可以得出回归模型的方程，并据此预测因变量的值。