用excel 做相关性分析

导入一份数据:

year out
1999 13736.4 16159.8
2000 18638.8 20634.4
2001 20159.2 22024.4
2002 24430.3 26947.9
2003 34195.6 36287.9
2004 36455.8 42456.5
2005 45212 48112
2006 48788 53455
2007 53245 57458
2008 59456 61145

利用excel的相关性分数 (选项:数据--数据分析)
列 1 列 2
列 1 1
列 2 0.996571103 1

从这里可以看出相关性是非常高的。
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/288323/625f3a44-a604-3f6a-8625-886f6ca781b2.jpg[/img]

获取描述性统计:

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/288327/8f0602fa-a118-391e-9087-b3bdffc6b637.jpg[/img]

散点图:
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/288335/1bf6e6cc-fdcd-3192-9049-59ed5f5dfb13.jpg[/img]
Excel中进行相关性分析是一种常见的数据分析方法。相关性分析可以帮助我们了解两个或多个变量之间的关系,并判断它们之间的相关程度。在Excel中,可以使用CORREL函数来计算两个变量之间的相关系数。相关系数的取值范围为-1到1,接近1表示正相关,接近-1表示负相关,接近0表示无相关性。 在进行相关性分析时,我们可以选择需要分析的变量,并使用CORREL函数计算它们之间的相关系数。相关系数越接近1或-1,表示两个变量之间的相关性越强。如果相关系数为0,则表示两个变量之间没有线性相关关系。 相关性分析在质量管理中也有应用。通过分析末端因素和目标值之间的相关关系,可以判断末端因素对目标值的影响程度。例如,如果工作人员培训次数减少与产品合格率降低呈强相关,那么可以判断工作人员培训不足是导致合格率降低的主要原因之一。 此外,相关性分析还可以用于变量筛选,以提高分类模型的预测能力。当输入变量过多时,可能会出现共线性问题,即输入变量之间存在较强的相关关系。在这种情况下,可以使用相关性分析来避免共线性问题。通过选择相关性较强的变量中的一个作为代表,可以减少冗余变量,提高模型的效率和准确性。 总之,Excel中的相关性分析是一种常用的数据分析方法,可以帮助我们了解变量之间的关系,并在质量管理和变量筛选等领域中发挥作用。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [用Excel相关性分析](https://blog.youkuaiyun.com/SeizeeveryDay/article/details/108656360)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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