Excel一直以来都是一款被广泛应用的电子表格软件，对于个人或者企业而言，它的应用范围也是非常广泛的。Excel2019的回归分析功能则是新增的一个对于数据分析非常重要的功能，可以帮助用户找到数据之间的相互关系，为后续的数据分析提供更有力的支持。下面我们将详细介绍Excel2019的回归分析功能。
什么是回归分析
回归分析是一种基于数学统计学的方法，它用来分析两个或多个变量之间的相互关系。这种方法常常用于对于一个变量的影响因素进行分析，并预测这个变量的运动趋势。
简单回归
简单回归是回归分析中最基本的一种方法。在简单回归中，我们需要找到一个因变量与一个自变量之间的关系。当我们具有x的值时，就可以快速地预测y的值。在Excel中，通过“散点图”可以直观的表示两个变量之间的关系。简单回归中我们的目标就是找到一条线性关系的方程，用来描述两个变量之间的关系。常见的线性方程为：
y = ax + b
其中y表示因变量，x表示自变量，a表示斜率，b表示截距。通过这个公式，我们即可通过给定x的值快速预测y的值。在Excel中，我们可以使用“趋势线”的功能来通过散点图找到合适的线性方程。
多重回归
多重回归是指在回归分析中，同时考虑多个自变量与一个因变量之间的关系。在多重回归中，我们的目标是找到一个线性关系的方程，同时确定每个变量对于因变量的影响程度。多重回归的方程为：
y = a1x1 + a2x2 + … + anx + b
其中，x1、x2、...、xn表示自变量，a1、a2、...、an表示自变量的系数，b表示截距。通过多重回归的分析，我们还可以确定自变量之间的相关系数，了解自变量之间是否有相互作用，是否需要进行排序或筛选。
Excel2019中的回归分析功能
在Excel2019中，回归分析功能是一个新增功能，可以通过“数据分析”来进行使用。在使用回归分析功能之前，需要先确定需要分析的自变量和因变量，然后通过Excel的“数据分析”功能找到“回归”分析选项，打开后可以看到如下的弹出框：
图1：回归分析弹出框
在这个弹出框中，需要填写的参数包括：
输入数据范围：需要进行回归分析的自变量和因变量的数据范围。
输出区域：输出回归分析结果的位置。
可选项：在这里可以选定回归分析中需要使用的模型类型和方法。
在输入数据范围中输入完毕后，点击确定即可，Excel会自动进行回归分析，输出结果如下：
图2：回归分析结果
这个结果表格中包含了关于回归元的数据，包括斜率、截距、相关系数和标准误差等等，其中R-squared的值表示了自变量能够用来解释因变量方差的程度，值越高表示自变量越能很好地解释因变量。另外，标准误差可以帮助我们了解回归方程的精确度，标准误差越小表示预测结果越精确。
回归分析在实际应用中的作用
在现实生活中，回归分析被广泛应用于数据分析、市场预测、统计学研究等众多领域。例如在金融领域，回归分析可以用来预测股市变化；在市场营销领域，回归分析可以用来找出营销策略中最有效的部分；在医学研究领域，回归分析可以用来协助研究人员找到潜在的疾病风险因素。
总结
回归分析是一种基于数学统计学的方法，可以用于分析两个或多个变量之间的相互关系。在Excel2019中，回归分析功能可以非常方便地进行使用，用户只需通过“数据分析”功能即可轻松地完成回归分析操作。回归分析广泛应用于各个领域，可以帮助人们找到数据之间的相互关系，预测趋势，为后续数据分析提供更有力的支持。
