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Excel教程:告别复杂预测!Excel多元线性分析,让趋势预测变得简单!

这天，老板安排小爱一个任务，要回归分析网络广告投入和电视广告投入对销售利润的影响。基础数据如下：

一、技术分析

这里存在两个自变量（网络广告费、电视广告费），一个因变量（销售利润），研究因变量与两个自变量的关系，这是一个多元线性回归问题，多元线性回归方程一般为：

Y=b₀+b₁X₁+ b₂X₂+……b_nX_n。

其中，b₀为常数项，b₁、b₂……b_n为回归系数，X₁、X₂……X_n为自变量。

可以应用Excel提供的回归工具进行多元线性分析。

二、具体步骤

步骤1：

加载Excel数据分析工具，打开“数据”选项卡，在“分析”组中单击“数据分析”，弹出“数据分析”对话框，选择“回归”选项，单击“确定”关闭对话框。

步骤2：

弹出“回归”对话框，在“Y值输入”文本框中输入“$B$2:$B$10”，在“X值输入”文本框中输入“$C$2:$D$10”，勾选“标志”复选框表示选择单元格区域第一个数据为标题，在“输出区域”指定空白单元格“$G$14”。

步骤3：

单击“确定”按钮，将获得结果。

三、结果分析

在“回归统计”部分，R Square为0.9185，回归模型拟合结果较好。两个变量的P值小于0.05，说明两个自变量均对销售利润有显著影响。

从结果看，常数项为85.111，两个变量的相关系数分别为1.898、0.858，对应回归方程为：

Y=85.111+1.898X₁+0.858X₂

其中，Y表示销售利润，X₁表示网络广告费，X₂表示电视广告费。

四、结果应用

用这个回归模型就可以进行利润预测了，如某月，当网络广告费和电视广告费均为7.7万元时，销售利润是多少？

结果是：

85.111+1.898×7.7+0.858×7.7=106.33（万元）

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