回归分析是简单实用的分析方法，也是最入门的机器学习算法。回归分析中最典型的是线性回归，然而并不是所有的关系都是线性的，非线性的关系也许更常见，对于非线性的关系，可以转化为线性关系进行建模分析。这里就分享excel做一元二次函数关系的回归分析模型。工具/原料moreexcel方法/步骤1/11分步阅读

为方便，这里随机生成了具有一元二次函数关系的自变量x与y

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首先可以绘制散点图查看x与y的关系（绘制散点图的方式见引用的经验），可以看到y与x呈现某种曲线关系

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插入列，并计算x^2

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同理可以绘制x^2与y的散点图，可以看出y与x^2存在明显的线性关系

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接下来可以计算y与x及x^2的相关系数，单击数据——数据分析——相关系数——确定，没有数据分析功能的需要先加载数据分析库，具体见经验引用

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在弹出的相关系数菜单里进行相应的设置，确定

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在相关系数矩阵里可以看到y与x及x^2都存在很高的相关性，由此可以试着建立一元二次函数回归模型

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仍然进入数据分析——选择回归，在弹出的回归选项里做相应的设置，确定

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结果输出三张表，第一个表显示调整R^2高达0.99以上，说明拟合效果极好，第二张表是模型的方差分析，第三张表是模型的参数及参数检验，由P_value可以看到三个参数都通过显著性检验，可得大致模型Y=5.99*X^2+8.06*X+9.40

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由此可做预测

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还可以做预测值与实际值y的散点图，散点越集中于正方形对角线越说明模型拟合度越高。另外可参考一元线性回归分析

EXCEL一元二次回归分析