＃3简单线性回归
回归分析是一种广泛用于分析变量之间的关系以进行预测的工具。在此处的收入预测方法的另一个示例中，我们将通过对两个变量进行回归分析来查看广播广告与收入之间的关系。
1.在单元格B4至C15中选择广播广告和收入数据，然后转到插入>图表>散点图。
2.右键单击数据点，然后选择“格式化数据系列”。在市场选项下，将颜色更改为所需的颜色，然后选择无边界线。
3.右键单击数据点，然后选择添加趋势线。选择“线性线”并选中图表上“显示方程式”和图表上“显示R平方值”的框。将方程式框移到该行下方。将线宽增加到3 pt，使其更明显。
4.为图表区域和绘图区域选择无填充且无边界线。删除图表中的垂直和水平网格线。
5.在“设计”功能区中，转到“添加图表元素”，然后插入水平和垂直轴标题。将垂直轴重命名为“收入”，将水平轴重命名为“广播广告数量”。将图表标题更改为“广告与收入之间的关系”。
6.除了创建线性回归线之外，您还可以使用Excel中的预测功能来预测收入。例如，该公司在下个月发布100个广告，并希望根据回归预测其收入。在单元格C20中，使用公式= FORECAST（B20，$ C $ 4：$ C $ 15，$ B $ 4：$ B $ 15）。该公式从“广播广告”和“收入”列中获取数据以生成预测。
7.另一种方法是使用回归线方程。直线的斜率是78.08，y轴截距是7930.35。我们可以使用这两个数字基于某些x值来计算预测收入。在单元格C25中，如果有100个广播广告，我们可以使用公式=（$ A $ 25 * B25）+ $ A $ 26找出收入。
＃4多元线性回归
当预测需要两个或多个自变量时，公司使用多元线性回归来预测收入。在下面的示例中，我们对促销费用，广告费用和收入进行了回归分析，以确定这些变量之间的关系。
1.转到数据标签>数据分析>回归。为输入Y范围选择D3至D15，为输入X范围选择B3至C15。选中标签框。在单元格A33处设置输出范围。
2.复制摘要输出中的最后一个表并将其粘贴到单元格A24中。使用表中的系数，我们可以根据促销费用和广告费用来预测收入。例如，如果我们预期促销成本为125，广告成本为250，则可以使用单元格B20中的等式预测收入：= $ B $ 25 +（B18 * $ B $ 26）+（B19 * $ B $ 27 ）。
