1 先在excel中准备一些数据，为了让数据不是完全线性，我在公式中增加了随机数，这样在每次刷新，这个系列的数据线性度都会更新。2 选择待计算的数据列，插入，折线图3 你会得到这以下通过求身高和体重的相关系数r作为示例进行讲解。源数据方法一Correl函数在B17单元格中输入=correl() 触发correl函数，选中身高列数值部分，加一个英文
●ω● R-平方值：决定系数，代表趋势线的可靠性，愈接近1 代表拟合程度愈高3. 决定系数的计算方法3.1 线性回归的决定系数计算【例1】汽车的车速和变速箱的档位之间需要匹配，车速越高档1 根据数据绘制曲线，显示公式及相关系数R2。如图所示，此时R2的小数位数是两位。2 点击公式选中，然后单击右键选中“设置趋势线标签格式”，出现如图对话框。3 点击对话框中最左边
＞０＜ 2. Excel中求线性趋势线的R 在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时我的问题是：同样的数据按同样的公式进行回归计算时，r2应该是一致的。然而对同样的数据都按照y＝ax形式
R 平方值可以解释为y 方差与x 方差的比例。PEARSON(array1, array2)返回Pearson（皮尔生）乘积矩R 平方值可以解释为y 方差与x 方差的比例。PEARSON(array1, array2)返回Pearson（皮尔生）乘积矩相关系数r，这是一个范围在-1.0 到1.0 之间（包括-1.0 和1
RSQ 的R2是基于截距≠0计算出来的2. 用其他统计软件互校结果：无截距时，使用Sigmaplot的散点图curve fit,report中的R2与excel散点图的R2一致3.回归结果不只有Y = kX+b 形式的方程其决定系数R2 才等于R×R 注意待拟合的方程是有截距的
