用EXCEL做回归分析主要有图表法和函数法： 1、图表法： 选择参与一元线性回归两列数据（自变量x应在应变量y的左侧），插入图表，选择散点图。 选择图表中的数据系列，右击，添加趋势线，点击“选项”选项卡，勾选“显示公式”、显示R平方值。 注意显示出的R2值为R的平方，需要用SQRT()函数，计算出R值。 2、函数法 若X值序列在A1:A100单元格，Y值序列在B1:B100单元格， 则线性公式的截距b =INTERCEPT(B1:B100,A1:A100) 斜率k =SLOPE(B1:B100,A1:A100) 相关系数R =CORREL(A1:A100,B1:B100) 或 =CORREL(B1:B100,A1:A100) 上述两种方法都可以做回归分析，同时结合图表和函数会取得更满意的效果。

方法如下：　　选择成对的数据列，将使用“X、Y散点图”制成散点图。在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994.因为R2>0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。　　为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。　在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以选择“常数为零”。　　“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。　在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。

残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。　更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。

1、首先在excel表格中输入要处理的数据，像图上这样；

2、然后用鼠标选中选中数据区域，在工具栏上方选择插入；

3、选择插入表格，接着选择图表类型为x.y散点图，图形选择第一种；

4、单击确定就看到了生成的表格，现在你可以对表格的外观做些基本的美化；

5、接着，单击表上任意一个小圆点，你会发现，这些小圆点变成了星状，然后单击右键，会弹出一个选择框；

6、然后选择添加趋势线项，就会生成一条回归曲线，这是继续右键单击表格，看到设置表格后，点进去，选择线性、显示方程、r的平方，就完成了。

注意事项：记得选中表中圆点，才能添加趋势线。