多重線性回歸模型（Mulitiple Linear Regression）是指包含一個因變量和多個自變量的回歸模型，而多元線性回歸（Multivariate Linear Regression）是指包含兩個或兩個以上因變量的回歸模型。
所以，多重線性回歸模型為：
Y=a+b1X1+b2X2+……+bnXn+ε
式中，Y——因變量；
Xn——第 n 個自變量；
a——常數(shù)項，是回歸直線在縱坐標(biāo)軸上的截距；
bn——第 n 個偏回歸系數(shù)；
ε——隨機誤差，即隨機因素對因變量所產(chǎn)生的影響。
仍以“企業(yè)季度數(shù)據(jù)”為例，在簡單線性回歸的基礎(chǔ)上，考慮加入“其他費用（X2）”這個指標(biāo)，來預(yù)測我們的銷售額。
采用Excel分析工具庫的“回歸”分析工具實現(xiàn)，只需在剛才簡單線性回歸的操作基礎(chǔ)上，更改自變量數(shù)據(jù)范圍為C2：D48，并將結(jié)果輸出至當(dāng)前工作表的F2單元格。對【回歸】對話框中各類參數(shù)分別進(jìn)行如下設(shè)置，如圖所示。
多重線性回歸輸出相應(yīng)的結(jié)果，如圖所示。
操作方法與我們計算簡單線性回歸的方法一致，只是回歸模型擬合優(yōu)度的檢驗應(yīng)該采用調(diào)整判定系數(shù)Adjusted R2。最終得到的銷售額與推廣費用、其他費用的多重線性回歸模型為Y=4943.9764+1.8844X1-3.7513X2，其中調(diào)整判定系數(shù)Adjusted R2 =0.94，回歸模型擬合效果較好，回歸模型的F檢驗與回歸系數(shù)的t檢驗相應(yīng)的P值都遠(yuǎn)小于0.01，具有顯著線性關(guān)系。綜合來說，回歸模型擬合較好。
通過這個多重線性回歸模型，再將2012年第3季度推廣費用、其他費用預(yù)算代入模型計算，就可以得到預(yù)測的2012年第3季度銷售額。
移動平均
根據(jù)時間發(fā)展進(jìn)行預(yù)測，簡單來說就是時間序列預(yù)測。時間序列預(yù)測法的基本特點，如圖所示。
時間序列預(yù)測主要包括移動平均法、指數(shù)平滑法、趨勢外推法、季節(jié)變動法等預(yù)測方法，其中移動平均法、指數(shù)平滑法是我們最常使用的方法，所以我們主要學(xué)習(xí)這兩種方法。
移動平均法是一種改良的算術(shù)平均法，它是根據(jù)時間序列逐期推移，依次計算包含一定期數(shù)的平均值，形成平均值時間序列，以反映事物發(fā)展趨勢的一種預(yù)測方法。移動期數(shù)的大小視具體情況而定，移動期數(shù)少，能快速地反映變化，但不能反映變化趨勢；移動期數(shù)多，能反映變化趨勢，但預(yù)測值帶有明顯的滯后偏差。
移動平均法的基本思想是：移動平均可以消除或減少時間序列數(shù)據(jù)受偶然性因素干擾而產(chǎn)生的隨機變動影響，它適合短期預(yù)測。
移動平均法公式如下：
Yt = (Xt-1+Xt-2+Xt-3+…+Xt-n)/n
式中，Yt ——對下一期的預(yù)測值；
n ——移動平均的時期個數(shù)；
Xt-1 ——前期實際值；
Xt-2、Xt-3和Xt-n——分別表示前兩期、前三期直至前n期的實際值。
移動平均法主要包括一次移動平均法、二次移動平均法、加權(quán)移動平均法，這里我們主要介紹一次移動平均法。
每年的年底都要進(jìn)行年度總結(jié)與規(guī)劃，比如要分析預(yù)測下一年度的經(jīng)營情況，以便為下一年業(yè)務(wù)戰(zhàn)略部署與規(guī)劃提供有力的決策依據(jù)。
以“企業(yè)季度數(shù)據(jù)”為例，它提供了從2001年到2012年這12年的季度銷售額（Y），下面我們利用Excel分析工具庫的移動平均功能，分析預(yù)測2012年第3季度的銷售額會是多少。
STEP 01 單擊【數(shù)據(jù)】選項卡【分析】組中的【數(shù)據(jù)分析】按鈕，在彈出的【數(shù)據(jù)分析】對話框中，選擇【移動平均】，單擊【確定】按鈕。
STEP 02 在彈出【移動平均】對話框中，各類參數(shù)分別進(jìn)行如下設(shè)置，如圖所示。
輸入
① 輸入?yún)^(qū)域：本例數(shù)據(jù)源為B2：B48。
② 標(biāo)志位于第一行：本例勾選【標(biāo)志位于第一行】。
③ 間隔：輸入移動平均項數(shù)，指定n組數(shù)據(jù)來得出平均值，本例移動平均項數(shù)為n=2。
輸出選項
① 輸出區(qū)域：本例將結(jié)果輸出至當(dāng)前工作表的E3單元格。
② 圖表輸出：由實際數(shù)據(jù)和移動平均數(shù)值形成的折線圖輸出，本例勾選【圖表輸出】。
③ 標(biāo)準(zhǔn)誤差：實際數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)（移動平均數(shù)據(jù)）的標(biāo)準(zhǔn)差，用以顯示預(yù)測值與實際值的差距，這個數(shù)據(jù)越小則表明預(yù)測數(shù)據(jù)越準(zhǔn)確。
STEP 03 單擊【確定】按鈕，即可完成。
而間隔3次移動平均的操作如下：
把【間隔】參數(shù)改成3，輸出到G3單元格；同時把圖表X軸默認(rèn)的數(shù)據(jù)1、2、3……序列號，換成時間軸數(shù)據(jù)源A3：A48，如圖所示。
根據(jù)以上圖表，可以知道2012年第3季度的銷售額，若是間隔2次移動平均，則預(yù)測值為15629（E49=AVERAGE(B48：B49)），若是間隔3次移動平均，則預(yù)測值為15398（G49=AVERAGE(B47：B49)）。
另外，二次移動平均法是建立在一次移動平均法的基礎(chǔ)上的，即利用一次移動平均法得出的預(yù)測結(jié)果再進(jìn)行一次移動平均。
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