Excel电子表格怎么做数据阐明

　　在日常办公以及数据处理惩罚中，常常要把一些有纪律的数据处理惩罚成图文，从而看起来较量直观。下面让小编为你带来excel表格数据阐明的方式。

　　excel表格数据阐明步调如下：

　　选择成对的数据列，将它们利用“X、Y散点图”制成散点图。

　　在数据点上单击右键，抖客教程网，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相干系数等，可以获得拟合的直线。

　　由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。

　　因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征很是明明的尝试模子，即说明拟合直线可以或许以大于99.99%地表明、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为尺度事情曲线用于其他未知浓度溶液的丈量。

　　为了进一步利用更多的指标来描写这一个模子，我们利用数据阐明中的“回归”东西来具体阐明这组数据。

　　在选项卡中显然具体多了，留意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模子是严格的正比例模子，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积必定为零。先前得出的回归方程固然拟合水平相当高，可是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个好笑的结论。所以我们选择“常数为零”。

　　“回归”东西为我们提供了三张图，别离是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。

　　在线性拟合图中可以看到，不单有按照要求生成的数据点，并且尚有颠末拟和处理惩罚的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中具体显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的浸染，由于涉及到过多的专业术语，请列位读者按照实际，在详细利用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步表明。

　　残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，假如残差图中的散点在中州上下两侧繁芜漫衍，那么拟合直线就是公道的，不然就需要从头处理惩罚。

　　更多的信息在生成的表格中，具体的参数项目完全可以满意回归阐明的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归阐明中方差、尺度差等各项信息。

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