回歸分析是一種統計學上分析數據的方法，目的在于了解兩個或多個變量間是否相關、相關方向與強度，并建立數學模型以便觀察特定變量來預測研究者感興趣的變量。計算機數據計算有很多不同的方法，接下來讓我們一起去了解一下。

　回歸分析法——怎樣進行回歸分析計算

在數據分析中，對于成對成組數據的擬合是經常遇到的，涉及到的任務有線性描述，趨勢預測和殘差分析等等。很多專業讀者遇見此類問題時往往尋求專業軟件，比如在化工中經常用到的origin和數學中常見的matlab等等。它們雖很專業，但其實使用excel就完全夠用了。我們已經知道在excel自帶的數據庫中已有線性擬合工具，但是它還稍顯單薄，今天我們來嘗試使用較為專業的擬合工具來對此類數據進行處理。

實例 某溶液濃度正比對應于色譜儀器中的峰面積，現欲建立不同濃度下對應峰面積的標準曲線以供測試未知樣品的實際濃度。已知8組對應數據，建立標準曲線，并且對此曲線進行評價，給出殘差等分析數據。

這是一個很典型的線性擬合問題，手工計算就是采用最小二乘法求出擬合直線的待定參數，同時可以得出r的值，也就是相關系數的大小。在excel中，可以采用先繪圖再添加趨勢線的方法完成前兩步的要求。

選擇成對的數據列，將它們使用“x、y散點圖”制成散點圖。

在數據點上單擊右鍵，選擇“添加趨勢線”-“線性”，并在選項標簽中要求給出公式和相關系數等，可以得到擬合的直線。

由圖中可知，擬合的直線是y=15620x+6606.1，r2的值為0.9994。

因為r2>0.99，所以這是一個線性特征非常明顯的實驗模型，即說明擬合直線能夠以大于99.99%地解釋、涵蓋了實測數據，具有很好的一般性，可以作為標準工作曲線用于其他未知濃度溶液的測量。

為了進一步使用更多的指標來描述這一個模型，我們使用數據分析中的“回歸”工具來詳細分析這組數據。

在選項卡中顯然詳細多了，注意選擇x、y對應的數據列。“常數為零”就是指明該模型是嚴格的正比例模型，本例確實是這樣，因為在濃度為零時相應峰面積肯定為零。先前得出的回歸方程雖然擬合程度相當高，但是在x=0時，仍然有對應的數值，這顯然是一個可笑的結論。所以我們選擇“常數為零”。

“回歸”工具為我們提供了三張圖，分別是殘差圖、線性擬合圖和正態概率圖。重點來看殘差圖和線性擬合圖。

在線性擬合圖中可以看到，不但有根據要求生成的數據點，而且還有經過擬和處理的預測數據點，擬合直線的參數會在數據表格中詳細顯示。本實例旨在提供更多信息以起到拋磚引玉的作用，由于涉及到過多的專業術語，請各位讀者根據實際，在具體使用中另行參考各項參數，此不再對更多細節作進一步解釋。

殘差圖是有關于世紀之與預測值之間差距的圖表，如果殘差圖中的散點在中州上下兩側零亂分布，那么擬合直線就是合理的，否則就需要重新處理。

更多的信息在生成的表格中，詳細的參數項目完全可以滿足回歸分析的各項要求。下圖提供的是擬合直線的得回歸分析中方差、標準差等各項信息。

　　計算機處理數據分析分類方法

1.按信息的形式和處理方式可分類：

(1)電子數字計算機：所有信息以二進制數表示。

(2)電子模擬計算機：內部信息形式為連續變化的模擬電壓，基本運算部件為運算放大器。

(3)混合式電子計算機：既有數字量又能表示模擬量，設計比較困難。

2.按使用可分類為：

(1)通用機：適用于各種應用場合，功能齊全、通用性好的計算機。

(2)專用機：為解決某種特定問題專門設計的計算機，如工業控制機、銀行專用機、收銀機(pos)等。

3.按計算機系統的規模和處理性能分類為：

所謂計算機系統規模主要指計算機的速度、容量和功能。一般可分巨型機、大型機、中小型機、微型機和工作站等。其中工作站(workstation)是介于小型機和微型機之間的面向工程的計算機系統。

以上就是一點計算機處理數據的方式方方法，計算機的操作技能還遠遠不止這些，大家以后在日常的使用中就會發現越來越豐富的操作方法，如果大家還想了解更多與之有關的信息，歡迎關注我們文軍營銷的官網。

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