相关分析和回归分析，在经济中的广泛应用

基本统计方法早已在人类活动的所有领域。 然而，最重要的作用，通过对经济统计数据播放。 毕竟，科学的这个分支调节 社会经济关系， 从事庞大的分析和处理业务实体的大量的信息。

很多时候，在经济研究中发现标识确定过程动态的经济水平的因素一个解决问题的办法。 这样的问题通常可以解决相关分析和回归分析。 为了达到分析的可靠性，它不仅要确定某种关系，而且要量化这些指标。

相关分析和回归分析， 解决了这个问题，因为有关关联的存在和力量的统计假设的测试。 的影响过程中的经济因素足够数量的，不是随机变量。 这一事实可作为一个先决条件 的经济分析 现象随机和非随机值之间的关系方面。 这些通信被称为回归，因此 统计方法， 它研究他们-回归分析。

由于计算机技术的不断发展，利用计算机技术在统计计算中越来越多地使用。 因此，使用某些计算机统计数据处理软件可以让你快速解决利用回归分析各种参数之间的关系问题。

因此，相关分析和回归分析（例如是）处理数据的汇率时，充分证明了其与微软的Excel程序的使用。

Microsoft Excel中的工具包，让你解决使用一组特殊的数据分析工具，复杂的统计和工程问题。 相关回归分析在Excel中与输入数据的强制性指示和初始参数的选择来执行。 分析本身是使用统计宏（也可工程功能）来进行，其结果被放置在可以由用户指定的输出范围。 如果使用其他部件的程序，我们可以得到的结果以图形的形式。

随着图形图像分析员的帮助下可以看到统计数据的可视化表示。 这种模式极大地方便了结果的看法和理解。

例如，混合统计信息表时，有时难以检测错误或不准确。 作为代表一个数据图表，您可以快速，方便地检测偏差和异常情况，大幅增加或下降的数据，虽然该表并不预示着这样的消极方面。

相关性是Microsoft Excel工具包。 它可以用来量化的几个数据集的关系。 相关分析可以建立在数据集的大小关系。 例如，有这样的事情：“阳性”的相关性（一组与另一阵列的相同的高值相关联的数据的值较高），“负”相关和等于零的相关性（与其它阵列的相同的值相关联的数据集合的小的值）（数据两个阵列没有连接）。 在Microsoft Excel中回归分析使用的统计方法，如最小二乘法绘制。

因此，相关分析和回归分析更容易执行与利用现代计算机技术，允许获得在最短的时间预期的效果。