9、答案：
（1）选择“工具”菜单的“数据分析”子菜单，双击“回归”选项，弹出回归分析对话框。 （2）填写对话框：X值输入区域为$B$1:$B$12, Y值输入区域为$C$1:$C$12, 并选择“标志”和“线性拟合图”两个复选框，然后单击“确定”按扭即可。
（3）按照如上的操作步骤即可得到下图的计算结果。结果可以分为四个部分，第一部分是回归统计的结果包括多元相关系数、可决系数R2、调整之后的相关系数、回归标准差以及样本个数。第二部分是方差分析的结果包括可解释的离差、残差、总离差和它们的自由度以及由此计算出的F统计量和相应的显著水平。第三部分是回归方程的截距和斜率的估计值以及它们的估计标准误差、t统计量大小双边拖尾概率值、以及估计值的上下界。根据这部分的结果可知回归方程为Y=8.46433*X-18.288。第四部分是样本散点图， 其中蓝色的点是样本的真实散点图，红色的点是根据回归方程进行样本历史模拟的散点。如果觉得散点图不够清晰可以用鼠标拖动图形的边界达到控制图形大小的目的。用相同的方法可以进行多元线性方程的参数估计，还可以在自变量中引入虚拟变量以增加方程的拟合程度。对于非线性的方程的参数估计，可以在进行样本数据的线性化处理之后，再按以上步骤进行参数估计。
10、某市1978-2005年GDP（亿元）如下表 年份 GDP(亿元) 年份 1978
GDP(亿元) 年份 1985 37.80 GDP(亿元) 年份 1992 126.86 GDP(亿元) 1999 733.19
13.22
1979 1980 1981 1982 1983 1984 要求：
15.02 17.97 19.18 21.37 24.34 30.21 1986 1987 1988 1989 1990 1991 44.91 54.96 69.21 72.84 77.90 92.92 1993 1994 1995 1996 1997 1998 196.53 296.78 403.59 510.09 605.82 677.19 2000 2001 2002 2003 2004 2005 828.12 932.08 1060.97 1226.44 1400.00 1600.00
（1）作出趋势图（折线图或X-Y散点图）；
（2）用“添加趋势线”方法，找出一个最好的方程； （3）预测2006年、2007年该市GDP。 10、答案：
（1）将数据复制到EXCEL中，年份和GDP各为1列； （2）选“插入”-“图表”-“折线图”，作出趋势图；
（3）点击图表，在“图表”中选“添加趋势线”，选择适当类型，在“选项”中选择“显示公式”和“显示R平方值”，反复试验，直到找到一下最好的曲线；
（4）在EXCEL中输入表达式，预测2006年、2007年该市GDP。 11、根据我国1990~2003年的国内生产总值的数据（单位：亿元），如下图所示，用移动平均法计算预测我国国内生产总值的长期发展趋势。
11、答案：（1）单击“工具”菜单，选择“数据分析”选项。打开“数据分析”对话框，从其“分析工具”列表中选择“移动平均”选项，单击“确定”按钮，打开“移动平均”对话框。
（2）确定输入区域和输出区域，选中“图表输出”复选框。
（3）单击“确定”按钮后，在指定位置给出移动平均计算结果，如下图所示。
12、某啤酒厂近五年全年及分月啤酒销售量数据如下图所示。结合五年分月数据，利用Excel按月平均法测定季节变动。
12、答案：
（1）按已知数据资料列出计算表，将各年同月的数值列在同一列内。
（2）计算各年合计与各年同月数值之和。计算每年的啤酒销量总数：单击N3单元格，输入“=SUM（B3：M3）”，并用鼠标拖曳将公式复制到N4：N7区域，得各年销量总数；计算各年同月销售总数：单击B8单元格，输入“=SUM（B3：B7）”，并用鼠标拖曳将公式复制到C8：N8区域，得各年同月销量总数与全部销量之和。
（3）计算同月平均数与总的月平均数。计算同月平均数：单击B9单元格，输入“=B8/5”，并用鼠标拖曳将公式复制到C9：M9区域；计算总的月平均数：单击N9单元格，输入“=N8/60”回车得结果为43.21667。
（4）计算季节比率。单击B10单元格，输入“=B9*100/43.21667”，并用鼠标拖曳将公式复制到C10：M10区域。 （5）计算季节比率之和，绘制季节变动曲线。单击N10单元格，输入“=SUM（B10：M10）”，回车得季节比率之和为1200。根据季节比率，可绘制季节变动曲线。
13、以第12题的资料采用乘法型时间数列变动测定季节变动。 13、答案：（1）输入各年季度数据资料如下：
（2）计算四个季度的移动平均数。计算移动平均数，可以采用移动平均工具，也可以使用公式与函数。移动平均工具在前面内容中已讲过，本例采用公式与函数方法来计算。单击D4单元格，输入“=AVERAGE（C2：C5）”，并用鼠标拖曳将公式复制到D5：D20区域。 （3）移正平均。因为本例是偶数项移动平均，所以还需将四项移动平均值再进行两项“移正”平均，如果是奇数项移动平均，则该步骤省去。单击E4单元格，输入“=AVERAGE（D4：D5）”，并用鼠标拖曳将公式复制到E5：E19区域。
（4）消除长期趋势。本例采用乘法模型，因此，将原数列除以趋势值以消除长期趋势。单击F4单元格，输入“=C4*100/E4”，并用鼠标拖曳将公式复制到F5：F19区域。
（5）计算季节比率。将图中Y/T*100得到的数据重新编排，得到如下图中左边数据表中前五行的基本数据（本例将上图中Y/T*100的数据四舍五入，保留两位小数）。然后利用按月平均法计算季节比率，具体步骤参见月平均法，本例省略，最终结果如下图所示。
14、用如下数据作多元回归方程，并进行预测。 年份 粮食产量y 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
有机肥x1 牲畜头数x2 24 25 26 26 25 27 28 30 46 44 46 46 44 46 45 48 15 17 16 15 15 16 18 20
2002 31 50 19 14、答案： （1）输入数据
（2）在“数据分析”中选“回归” （3）输入“Y”、“X”、“输出区域”；得到输出结果 SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R R Square
Adjusted R Square 标准误差 观测值
方差分析
回归分析 残差 总计
Intercept X Variable 1 X Variable 2
0.941103051 0.885674952 0.847566603 0.924835513
9
df SS
2 39.75696 6 5.131924 8 44.88889
Coefficients 标准误差 -11.2602892 8.289961 0.544827586 0.217233 0.776418242 0.222426
MS
F
Significance F
0.001494253
19.87848 23.24097 0.855321
t Stat
P-value
Lower 95% -31.54509257
0.013277964 0.23216046
-1.3583 0.223217 2.508035 0.046025 3.490675 0.012973
（4）写出直线回归方程，R平方值，并判断方程统计检验是否通过； （5）2003年X1=52，X2=21进行预测，即可得方程和预测结果。