话框下方显示出计算结果为0.896。如图13-25所示：
图13-25CORREL对话框及输入结果
2．用相关系数宏计算相关系数
第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，在数据分析选项中选择相关系数，弹出相关系数对话框，如图13-26所示：
图13-26相关系数对话框
第二步：在输入区域输入$B$1:$C$1，分组方式选择逐列，选择标志位于第一行，在输出区域中输入$E$1，单击确定，得输出结果如图13-27
图13-27相关分析输出结果
在上面的输出结果中，身高和体重的自相关系数均为1，身高和体重的相关系数为0.896，和用函数计算的结果完全相同。
二、用EXCEL进行回归分析
EXCEL进行回归分析同样分函数和回归分析宏两种形式，其提供了9个函数用于建立回归模型和预测。这9个函数分别是：
INTERCEPT 返回线性回归模型的截距
SLOPE 返回线性回归模型的斜率 RSQ 返回线性回归模型的判定系数
FORECAST 返回一元线性回归模型的预测值 STEYX 计算估计的标准误
TREND 计算线性回归线的趋势值 GROWTH 返回指数曲线的趋势值 LINEST 返回线性回归模型的参数 LOGEST 返回指数曲线模型的参数
用函数进行回归分析比较麻烦，我们这里介绍使用回归分析宏进行回归分析。
第一步：单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择回归，如图13-28
图13-28数据分析对话框
第二步：单击确定按钮，弹出回归对话框，在Y值输入区域输入$B$2：$B$11，在X值输入区域输入$C$2：$C$11，在输出选项选择新工作表组，如图13-29所示：
图13-29回归对话框
第四步：单击确定按钮，得回归分析结果如图13-30所示
图13-30EXCEL回归分析结果
在上面的输出结果中，第一部分为汇总统计，MultipleR指复相关系数，R Square指判定系数，Adjusted指调整的判定系数，标准误差指估计的标准误，观测值指样本容量；第二部分为方差分析，df指自由度，SS指平方和，MS指均方，F指F统计量，Significance of F指p值；第三部分包括：Intercept指截距，Coefficient指系数，t stat指t统计量。
实验六 用EXCEL进行预测
实验目的：用EXCEL进行预测 实验步骤： 【例13-13】：某煤矿某年1-11月份采煤量如下表： 月份 产量 月份 1 2 3 4 5 6
一、用移动平均法进行预测
产量 9.15 9.36 9.45 9.30 9.24 9.03 9.06 9.12 8.73 8.94 9.30 7 8 9 10 11 12 具体步骤：
第一步：将原始数据录入到单元格区域A2：A12，如图13-31所示：
图13-31EXCEL数据集
第二步：选择菜单条上的“工具”——“数据分析”命令，弹出如图13-32所示的对话框：
图13-32数据分析对话框
第三步：在“分析工具”框中选择“移动平均”，单击“确定”按钮，弹出移动平均对
话框，相应作如下输入，即可得到如图13-33所示的对话框：
（1） 在“输出区域”内输入：$A$2：$A$12，即原始数据所在的单元格区域。 （2） 在“间隔”内输入：3，表示使用三步移动平均法。
（3） 在“输出区域”内输入：B2，即将输出区域的左上角单元格定义为B2。 （4） 选择“图表输出”复选框和“标准误差”复选框。
13-33移动平均对话框
第四步：单击“确定”按钮，便可得到移动平均结果，如图13-34所示： 分析：在图中，B4：B12对应的数据即为三步移动平均的预测值；单元格区域C6：C12即为标准误差。
13-34移动平均分析结果
二、用指数平滑法进行预测：
第一步：将原始数据输入到单元格B2：B12；
第二步：选择菜单条上的“工具”——“数据分析”命令，弹出如图13-35所示的对话框：