Excel回归分析结果的详细阐释r
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。r
r
图1连续10年的最大积雪深度与灌溉面积（1971－1980）r
回归结果摘要（SummaryOutput）如下（图2）：r
r
图2利用数据分析工具得到的回归结果r
第一部分：回归统计表r
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）：r
表1回归统计表r
r
逐行说明如下：r
Multiple对应的数据是相关系数correlatio
coefficie
t，即R0989416。r
RSquare对应的数值为测定系数determi
atio
coefficie
t，或称拟合优度good
essoffit，它是相关系数的平方，即有R2098941620978944。r
Adjusted对应的是校正测定系数adjusteddetermi
atio
coefficie
t，计算公式为r
r
式中
为样本数，m为变量数，R2为测定系数。对于本例，
10，m1，R20978944，代入上式得r
r
标准误差（sta
darderror）对应的即所谓标准误差，计算公式为r
r
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SSe1610676，代入上式可得r
r
最后一行的观测值对应的是样本数目，即有
10。r
r
第二部分，方差分析表r
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）。r
表2方差分析表（ANOVA）r
r
逐列、分行说明如下：r
第一列df对应的是自由度（degreeoffreedom），第一行是回归自由度dfr，等于变量数目，即dfrm；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
m1；第三行为总自由度dft，等于样本数目减1，即有dft
1。对于本例，m1，
10，因此，dfr1，dfe
m18，dft
19。r
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r
r
它表征的是因变量的预测值对其平均值的总偏差。r
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r
r
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。r
第三行为总平方和或称总变差SSt，即有r
r
它表示的是因变量对其平均值的总偏差。容易验证74885421610676764961，即有r
r
而测定系数就是回归平方和在总平方和中所占的比重，即有r
r
显然这个数值越大，拟合的效果也就越好。r
第四列MS对应的是均方差，它是误差平方和除以相应的自由度得到的商。第一行为回归均方差MSr，即有r
r
第二行为剩余均方差MSe，即有r
r
显然这个数值越小，拟合的效果也就越好。r
第四列对应的是F值，用于线性关系的判定。对于一元线性回归，F值的计算公式为r
r
式中R209r