作者：乔山办公网日期：
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1、首先抄在excel表格中输入要处理的数据，像图上这样；
2、然后用鼠标选中选中数据区域，在工具栏上方选择插入；袭
3、选择插入表格，百接着选择图表类型为x.y散点图，图形选择第一种；
4、单击确定就看到了生成的表格，现在你可以对度表格的外观做些基本的美化；
5、接着，单击表上任意一个小圆点，你会发现，这些小圆点变成了星状，然后单击右键，会弹出一个选择框；
6、然后选择添加趋势线项，就会生成一条回归曲线，这是继续右键单击表格，看到设置表格后，点进去，选择线性、显示方程、r的平方，就完成了。
注意事项：记得选中表中圆点，才能添加趋势线。
打开有样本数据的Excel文件，点击“插入”—“图表知”，这样就打开了图表向导，然后在图表向导中选择“散点图”，再点击下一步。
选择图表的源数据。这里点击“数据区域”末尾的按钮，可以把样本数据选入。如果自变量（X值）和因变量（Y值）在坐标系中颠倒，那么还可以通过“系列”来调整，。
接着就进入了“图道表选项”，这里主要是对坐标抽和标题进行命名，但是此次主要是为了拟合，所以这里可以不做过多设置。
所有设置完成后就生成了一幅散点图回，然后在散点上右击，选择“添加趋势线”。具体如图5。
在添加趋势线的选框中，有一个“类型”，这里我们就选择第一个“线性”，；而在“选项”里面，我们选择“显示公式”和“显示R的平方值”，。
这样在散点图中，我们就可以看见一个公式和R值。这个公式表示的是这些散点的拟合线函数，而R值表示散点数据的线性相关性答。
1、厘清各个数据之间的逻辑关系，搞清楚哪个是自变量，哪个又是因变量。这里我们要对人均gdp和城市化水平进行分析，建立符合两者之间的模型，假定人均gdp为自变量，城市化水平是因变量。
2、由于我们不知道两者之间的具体关系如何，所以我们利用数据生成一个散点图判断其可能符合的模型。为生成的散点图，一般横坐标为自变量，纵坐标为因变量，所以我们需要将x轴，y轴的坐标对调一下，这里采用最简单e69da5e6ba90e799bee5baa6e997aee7ad94332的方法，将因变量移动到自变量的右边一列即可。
3、由步骤2的散点图，我们可以判断自变量和因变量之间可能呈线性关系，我们可以添加线性趋势线进一步加以判断。如附图1所示。也可以添加指数，移动平均等趋势线进行判断。很明显数据可能符合线性关系，所以下面我们对数据进行回归分析。
4、选择菜单栏的“数据分析”-->“回归”。
5、步骤4进行的回归分析输出结果如附图所示。回归模型是否有效，可以参见p指，如果p<0.001则极端显著，如果0.001<p<0.01非常显著，0.01<p<0.05则一般显著，p>0.05则不显著。本例的p值均小于0.001，所以属于极端显著，故回归模型是有效的。根据回归模型的结果可知
y = 5E-06x + 0.5876R² = 0.9439
首先要准备好两组数据做为x和y，这组数据在可以简单感觉一下是否具有线性关系
将准备好的数据放入zdexcel表格里面
EXCEL需要我们自己启用数据分析，点击文件，选择选项，点击左侧的加载项，加载分析工具
加载工具完成以后，点击数据中的专逗工具分析地，选择逗回归地，点击确定
点击Y值输入区域后面的单元格选择工具，选择Y值单元格，比如小编这里的A2:A20，X值同理操作，这里选择B2:B20
勾选下方的线性拟合图，我们可以看一下拟合的效果
excel会在新的工作属表里面输出回归分析的相关结果，比如相关系数R^2，标准误差，在X-variable和Intercept两项的值可以写出一元回归方程
在右侧就是我们的线性拟合图，观察拟合效果还不错