将数据录入Excel表格，可按行或列排列。
选中数据区域，点击工具栏图表向导，在对话框中选择XY散点图，再选中子类型中的第一个散点图样式。
点击下一步，系统会提示选择数据以行或列形式呈现，按需选定。继续点击下一步，可输入行或列的标题内容。再次点击下一步，最后点击完成，图表即可生成并显示。
选择图表中任意数据点，当选中后其余点会变为黄色。右键点击该点，选择添加趋势线。在弹出的对话框中，类型选择线性，在选项中勾选显示公式和显示R平方值。若无需设定截距，忽略设置截距选项，最后点击确定即可完成设置。
相关系数R介于-1到1之间，越接近-1表示负相关越强，越接近1表示正相关越强。
R平方又称测定系数或拟合优度，是相关系数R的平方，也可表示为回归平方和除以总平方和。其值介于0到1之间，越接近1，说明回归模型对实际数据的拟合效果越好，拟合优度越高。
调整后的判定系数，用于比较包含不同数量自变量的回归方程，能反映自变量个数对模型拟合优度的影响。
标准误差是表2中残差平方和除以残差自由度后开方的结果，与测定系数类似，用于衡量回归模型对数据的拟合优度，反映实际观测值与回归线之间的平均偏离程度。
观测值：自变量的组合数量。
Excel回归分析操作步骤详解
先在Excel表格中输入需进行回归分析的数据。
在数据选项卡的数据分析工具中选择回归，然后点击确定。
打开回归窗口，按表格X/Y值区域选择相应范围。
设置输出区域范围后，点击确定即可。
将Excel表格数据进行回归分析，并在指定单元格区域显示结果。
方法如下：
选取成对数据列，以X、Y轴绘制散点图。
在数据点上右键点击，选择添加趋势线中的线性，并在选项中勾选显示公式和相关系数，即可获得拟合直线。
从图中可见，拟合直线方程为 y = 15620x + 6606.1，决定系数 R? 达 0.9994。
由于R?大于0.99，表明该实验模型具有显著的线性特征，拟合直线能以超过99.99%的程度解释和覆盖实测数据，具备良好的普适性，可作为标准工作曲线用于测定其他未知浓度溶液。
为更全面地评估该模型，我们采用数据分析中的回归方法对该组数据进行深入分析。
在选项卡中设置更为详细，需准确选定X、Y对应的数据列。常数为零表示采用严格的正比例模型，本例符合该条件，因为当浓度为零时，峰面积必然为零。尽管之前得到的回归方程拟合度较高，但在x=0时仍存在非零值，这一结果显然不合理。因此，应勾选常数为零，以确保模型更符合实际物理意义，提高分析的科学性与准确性。
回归工具生成三幅图：残差图、线性拟合图和正态概率图，重点关注前两者。
在线性拟合图中，不仅展示了按要求生成的原始数据点，还包含经拟合计算得出的预测点，拟合直线的相关参数将在数据表中清晰列出。本案例意在提供参考，启发更多应用思路。由于涉及较多专业术语，建议读者结合实际需求，参考具体参数进行调整与使用，此处不再深入展开细节说明。
残差图用于展示实际值与预测值之间的差异，若图中散点在横轴上下随机分布，则拟合直线合理；否则需重新调整模型。
生成的表格包含更多信息，详细参数项目可充分满足回归分析需求。下图展示了拟合直线回归分析中的方差、标准差等各项指标。
