[如何用excel做线性回归分析]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excel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...+阅读
如下实例用季节性预测求2005年各季度用电量，把数据输入到excel中
输入原始数据，计算三点平滑值，消除季节变动和不规则变动，保留长期趋势。
计算方法：2136=(435+2217+3756)/3
1122.33=(2217+3756+394)/3........以此类推。
计算季节性指标：季节性指标=用电量÷三点滑动值。
计算季节性指标校正值：
校正系数=4÷季节性指标之和=4÷5.525=0.72
校正后季节性指标=季节性指标*校正系数
求预测模型：求出S1和s2同时也利用公式算出at和bt，α取0.2。
计算公式可参照下列表格也可自行。
求预测模型为：
求预测值。以2004年第4季度为基期，套用公式计算预测2005年各季度的旅游人数
第一季度：y=(6433.89+486.61*1)*0.42=2906.61
第二季度：y=(6433.89+3486.61*2)*0.99=13273.04
第三季度：y=(6433.89+3486.61*3)*2.15=36321.50
第四季度：y=(6433.89+3486.61*4)*0.44 =8967.35
由此可以计算出2005年全年度的游客人数预测值为：
y=四个季度相加=61468.49 (10的四次方千瓦)
时间序列分析：求理论偏自相关系数
一、自协方差和自相关系数
p阶自回归AR(p)
自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)]
自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5]
二、平稳时间序列自协方差与自相关系数
1、平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数：
r(k)=r(t,t+k)=E[X(t)-EX(t)][X(t+k)-EX(t+k)]
2、平稳时间序列的方差相等DX(t)=DX(t+k)=σ2,
所以DX(t)*DX(t+k)=σ2*σ2,
所以[DX(t)*DX(t+k)]^0.5=σ2
而r(0)=r(t,t)=E[X(t)-EX(t)][X(t)-EX(t)]=E[X(t)-EX(t)]^2=DX(t)=σ2
简而言之，r(0)就是自己与自己的协方差，就是方差，
所以，平稳时间序列延迟k的自相关系数ACF等于：
p(k)=r(t,t+k)/[(DX(t).DX(t+k))^0.5]=r(k)/σ2=r(k)/r(0)
3、平稳AR(p)的自相关系数具有两个显著特征：一是拖尾性；二是呈负指数衰减。
三、偏相关系数
对于一个平稳AR(p)模型，求出滞后k自相关系数p(k)时，实际上得到并不是x(t)与x(t-k)之间单纯的相关关系。因为x(t)同时还会受到中间k-1个随机变量x(t-1)、x(t-2)、……、x(t-k+1)的影响，而这k-1个随机变量又都和x(t-k)具有相关关系，所以自相关系数p(k)里实际掺杂了其他变量对x(t)与x(t-k)的影响。
为了能单纯测度x(t-k)对x(t)的影响，引进偏自相关系数的概念。
对于平稳时间序列{x(t)}，所谓滞后k偏自相关系数指在给定中间k-1个随机变量x(t-1)、x(t-2)、……、x(t-k+1)的条件下，或者说，在剔除了中间k-1个随机变量x(t-1)、x(t-2)、……、x(t-k+1)的干扰之后，x(t-k)对x(t)影响的相关程度。用数学语言描述就是：
p[(x(t),x(t-k)]|(x(t-1)，……，x(t-k+1)={E[(x(t)-Ex(t)][x(t-k)-Ex(t-k)]}/E{[x(t-k)-Ex(t-k)]^2}
这就是滞后k偏自相关系数的定义
如何用Eviews软件进行简单时间序列分析
用Eviews软件进行简单时间序列分析的方法
创建Workfile：点击File/New/Workfile，输入起止日期
建立object输入数据：点击object/new object，定义数据文件名ex4_2并输入数据。将Workfile保存：点击File/save，而store只存储对象object。
画时序数据图：点击Workfile中的View/line graph。
用单位根法检验平稳性：点击View/Unit Root Test，比较ADF值。
结果分析：由图知：ADF_T=0.0722>-3.4946，则X序列非平稳。
模型识别：点击View/correlogram画自相关系数（AC）和偏自相
关系数（PAC）图。
则当K>2时，则，即呈现2步截尾现象，而
序列被负指数函数控制收敛于零，呈拖尾现象，故可初步判定序
列Y适合AR(2)模型。
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