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    Excel線性回歸和預測函數使用基礎教程

    時間:2012-12-09 23:46來源:Office教程學習網 www.tin22.com編輯:麥田守望者

    在日常管理中,經常需要分析變量與變量之間的關系,作為決策的基礎。回歸分析能夠確定兩個變量之間的相關關系,同時確定這種關系的強度。在回歸分析中,主要根據各種變量的觀察值,在所選擇的精確度,預測未知變量的值。
      在Excel中,提供了多種用于進行線性回歸分析和預測的函數。本文將詳細介紹這些函數的用法和使用技巧。
      ★FORECAST函數:預測未來值
      FORECAST函數的功能是根據已有的數值計算或預測未來值。FORECAST函數的表達式為:
      FORECAST(x,known_y's,known_x's)
      參數x表示需要進行預測的數據點,參數known_y's表示因變量數組或數據區域;參數known_x's表示自變量數組或數據區域。
      ★CORREL函數:計算數據的相關系數
      CORREL函數的功能是計算兩個數組之間的相關系數。CORREL函數的表達式為:
      CORREL(array1,array2)
      參數array1和array2分別表示第一組和第二組數值單元格區域。
      ★GROWTH函數:預測指數增長值
      GROWTH函數的功能是根據數據預測指數增長值。GROWTH函數的表達式為:
      GROWTH(known_y's,known_x's,new_x's,const)
      Known_y's:滿足指數回歸擬合曲線y=b*m^x的一組已知的y值。
      Known_x's:滿足指數回歸擬合曲線y=b*m^x的一組已知的x值,為可選參數。
      New_x's:為需要通過GROWTH函數返回的對應y值的一組新x值。
      Const:為一邏輯值,用于指定是否將常數b強制設為1。
      ★LINEST函數:計算線性擬合的參數
      LINEST函數的功能是使用最小二乘法對已知數據進行直線擬合,并計算線性擬合的參數。LINEST函數的表達式為:
      LINEST(known_y's,known_x's,const,stats)
      參數known_y's是表達式y=mx+b中己知的y值集合,參數known_x's是表達式中已知的
    x值集合;參數const是邏輯值,用于指定是否將常量b強制設為0;參數stats是邏輯值, 指定是否返回附加回歸統計值。
      ★INTERCEPT函數計算線性回歸的截距
      INTERCEPT函數的功能是計算穿過已知的known_x's和known_y's數據點的線性回歸線與y軸的交點。INTERCEPT函數的表達式為:
      INTERCEPT(known_y's,known_x's)
      參數known_y's表示觀察值或數據集合;參數known_x's表示自變值或數據集合。
      ★SLOPE函數:計算線性回歸直線的斜率
      SLOPE函數的功能是計算根據known_y's和known_x's中的數據點擬合的線性回歸直線的斜率。SLOP 函數的表達式為:
      SLOPE (known_y's,known_x's)
      參數known_y's表示因變量數據點數組,參數known_x's表示自變量數據點集合。
      ★LOGEST函數:計算指數回歸的參數
      LOGEST函數的功能是計算最符合數據的指數回歸擬合曲線,并計算描述該曲線的數值數組。LOGEST函數的表達式為:
      LOGEST(known_y's,known_x's,const,stats)
      Known_y's:滿足指數回歸擬合曲線 y=b*m^x的一組已知的y值。
      Known_x's:滿足指數回歸擬合曲線 y=b*m^x的一組已知的x值,為可選參數。
      Const:為一邏輯值,用于指定是否將常數b強制設為1。
      Stats:為一邏輯值,指定是否返回附加回歸統計值。
      ★STEYX函數:計算線性回歸的標準誤差
      STEYX函數的功能是計算通過線性回歸法計算每個x的y預測值時所產生的標準誤差。STEYX函數的表達式為:
      STEYX(known_y's,known_x's)
      參數known_y's表示因變量數據點數組或區域,參數known_x's表示自變量數據點數組或區域。
      ★PEARSON函數:計算皮爾生乘積矩相關系數
      PEARSON函數的功能是計算Pearson乘積矩相關系數r,這是一個范圍在-1.0~1.0之間的無量綱指數,反映兩個數據集合之間的線性相關程度。PEARSON函數的表達式為:
      PEARSON(arrayl,array2)
      參數array1和array2分別為自變量和因變量集合。
      ★RSQ函數:計算相關系數的平方
      RSQ函數的功能是計算根據known_y's和known_x's中數據點計算得出的Pearson乘積矩相關系數的平方。RSQ函數的表達式為:
      RSQ(known_y's,known_x's)
      參數known_y's和known_x's表示數組或數據點區域。
      ★TREND函數計算線性趨勢的數值
      TREND函數的功能是根據已知數組known_y's和known_x's,找到線性擬合的直線,并計算指定數組new_x's在直線上對應的y值。TREND函數的表達式為:
      TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const)
      參數known_y's是關系式y=mx+b中的y值集合;參數known_x's是關系式y=mx+b中已知
    的x值集合,參數new_x's是需要函數TREND返回對應y值的新x值,參數const是邏輯值,用于指定是否將常量b強制設為0 。

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