Как задать линейную функцию в excel

Задача отыскания функциональной зависимости очень важна, поэтому для ее решения в MS Excel введен набор функций, основанных на методе наименьших квадратов. В качестве результата выдаются не только коэффициенты функции, приближающей данные, но и статистические характеристики полученных результатов.

Смысл выходной статистической информации функции ЛИНЕЙН

Функция ЛИНЕЙН рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, вычисляя прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные. Функция возвращает массив, который описывает полученную прямую.

Общий синтаксис вызова функции ЛИНЕЙН имеет следующий вид:

ЛИНЕЙН(известные_значения_y;известные_значения_x;конст;статистика)

Для работы с функцией необходимо заполнить как минимум 1 обязательный и при необходимости 3 необязательных аргумента:

аргументы.

  1. Известные_значения_y − это множество значений y, которые уже известны для соотношения y=mx+b.
  2. Известные_значения_x − это множество известных значений x. Если этот аргумент опущен, то предполагается, что это массив {1; 2; 3; …} такого же размера, как и известные_значения_y.
  3. Конст − это логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0. Если в функции ЛИНЕЙН аргумент константа имеет значение ЛОЖЬ, то b полагается равным 0 и значения m подбираются так, чтобы выполнялось соотношение y = mx.
  4. Статистика − это логическое значение, которое указывает, требуется ли выдать дополнительную статистику по регрессии.



Примеры использования функции ЛИНЕЙН в Excel

Для решения первой задачи – о соотношении часов подготовки студентов к тесту и результатов теста, как х и у соответственно, – необходимо применить следующий порядок действий (в связи с тем, что ЛИНЕЙН является функцией, которая возвращает массив):

  1. Выделите диапазон D2:Е2, так как функция ЛИНЕЙН возвращает массив из двух значений, расположенных по горизонтали, но не по вертикали.
  2. Введите известные значения y – баллы, которые студенты заработали на последнем тестировании (диапазон ячеек В2:В12).
  3. Затем введите известные значения х – количество часов, которые студенты потратили на подготовку к тестам (диапазон А2:А12).
  4. Опустите аргумент [конст].
  5. Опустите аргумент [статистика].
  6. Введите формулу с помощью Ctrl+Shift+Enter.

Результатом применения функции становится:

Результат применения функции.

Теперь, на примере решения второй задачи, разберем необходимость в отображении не только наклона и отрезка, но и дополнительной статистики. Для примера, на диапазоне А1:В6 выстроим таблицу с соотношением у и х соответствующих сумме заработка студентом денежных средств за период в 5 месяцев. Так как мы имеем лишь одну переменную х, то необходимо выделить диапазон состоящий из двух столбцов и пяти строк. Важно отметить, что в том случае, если переменных х будет больше, то количество столбцов может изменяться соответственно их количеству, однако строк будет всегда 5.

Применительно к решаемой нами задаче, выделим диапазон Е2:F6, затем введем формулу аналогично предыдущей задаче, но в данном случае третьему и четвертому аргументу присвоим значение 1 соответствующее ИСТИНЕ. Для вывода параметров статистики функции ЛИНЕЙН необходимо нажат Ctrl+Shift+Enter, результат должен соответствовать следующему рисунку, на котором представлено обозначение дополнительных статистик:

введем формулу.

Вернемся к примеру № 1, касающемуся зависимости между часами подготовки студентов к тесту и баллов за тест. Добавим к условию задачи данные о баллах за домашнее задание — представляющие дополнительную переменную х, что свидетельствует о необходимости применения множественной регрессии.

В случае множественной регрессии, когда значения «y» зависят от двух переменных «х», функция ЛИНЕЙН возвращает 12 статистик. На рисунке с модифицированной таблицей от 1 примера, представленном ниже используются следующие обозначения:

  • y = зависимая переменная;
  • x1 = независимая переменная 1 = баллы за домашнее задание;
  • x2 = независимая переменная 2 = часы подготовки к тесту.

функция ЛИНЕЙН.

Чтобы выполнить множественную регрессию:

  1. Выделите диапазон В3:D7 (число столбцов = число переменных +1; число строк всегда равно 5).
  2. Наберите формулу =ЛИНЕЙН(D14:D24;B14:C24;1;1). Для аргумента известные_значения_х, выделите оба столбца значений x из диапазона В14:С24.
  3. Введите функцию с помощью клавиш Ctrl+Shift+Enter.
  4. Обратите внимание, что несмотря на то, что значения х1 указаны в диапазоне В14:С24 до значений х2, наклон сначала указан для х2.

выполнить множественную регрессию.

Диапазон D5:D7 содержит ошибку #Н/Д – значащую, что формула не может обнаружить значения для данных ячеек. Визуально наличие ошибки отвлекает от сути решения, поэтому далее предложим вариант избавления от нее. Так, если дополнить формулу содержащую функцию ЛИНЕЙН функцией ЕСЛИОШИБКА, то можно значительно улучшить вид таблицы, результат которой представлен ниже:

ЕСЛИОШИБКА.

Распределение статистик в таблице их значение представлено на следующем рисунке:

Распределение статистик в таблице.

Скачать примеры функции ЛИНЕЙН в Excel

В результате мы получили всю необходимую выходную статистическую информацию, которая нас интересует.

В этой статье описаны синтаксис формулы и использование функции LINEST в Microsoft Excel. Ссылки на дополнительные сведения о диаграммах и выполнении регрессионного анализа можно найти в разделе См. также.

Описание

Функция ЛИНЕЙН рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные и затем возвращает массив, который описывает полученную прямую. Функцию ЛИНЕЙН также можно объединять с другими функциями для вычисления других видов моделей, являющихся линейными по неизвестным параметрам, включая полиномиальные, логарифмические, экспоненциальные и степенные ряды. Поскольку возвращается массив значений, функция должна задаваться в виде формулы массива. Инструкции приведены в данной статье после примеров.

Уравнение для прямой линии имеет следующий вид:

y = mx + b

или

y = m1x1 + m2x2 +… + b

если существует несколько диапазонов значений x, где зависимые значения y — функции независимых значений x. Значения m — коэффициенты, соответствующие каждому значению x, а b — постоянная. Обратите внимание, что y, x и m могут быть векторами. Функция ЛИНЕЙН возвращает массив {mn;mn-1;…;m1;b}. Функция ЛИНЕЙН может также возвращать дополнительную регрессионную статистику.

Синтаксис

ЛИНЕЙН(известные_значения_y; [известные_значения_x]; [конст]; [статистика])

Аргументы функции ЛИНЕЙН описаны ниже.

Синтаксис

  • Известные_значения_y.    Обязательный аргумент. Множество значений y, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

    • Если массив известные_значения_y имеет один столбец, то каждый столбец массива известные_значения_x интерпретируется как отдельная переменная.

    • Если массив известные_значения_y имеет одну строку, то каждая строка массива известные_значения_x интерпретируется как отдельная переменная.

  • Известные_значения_x.    Необязательный аргумент. Множество значений x, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

    • Массив известные_значения_x может содержать одно или несколько множеств переменных. Если используется только одна переменная, то массивы известные_значения_y и известные_значения_x могут иметь любую форму — при условии, что они имеют одинаковую размерность. Если используется более одной переменной, то известные_значения_y должны быть вектором (т. е. интервалом высотой в одну строку или шириной в один столбец).

    • Если массив известные_значения_x опущен, то предполагается, что это массив {1;2;3;…}, имеющий такой же размер, что и массив известные_значения_y.

  • Конст.    Необязательный аргумент. Логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0.

    • Если аргумент конст имеет значение ИСТИНА или опущен, то константа b вычисляется обычным образом.

    • Если аргумент конст имеет значение ЛОЖЬ, то значение b полагается равным 0 и значения m подбираются таким образом, чтобы выполнялось соотношение y = mx.

  • Статистика.    Необязательный аргумент. Логическое значение, которое указывает, требуется ли вернуть дополнительную регрессионную статистику.

    • Если статистика имеет true, то LINEST возвращает дополнительную регрессию; в результате возвращается массив {mn;mn-1,…,m1;b;sen,sen-1,…,se1;seb;r2;sey; F,df;ssreg,ssresid}.

    • Если аргумент статистика имеет значение ЛОЖЬ или опущен, функция ЛИНЕЙН возвращает только коэффициенты m и постоянную b.

      Дополнительная регрессионная статистика.

Величина

Описание

se1,se2,…,sen

Стандартные значения ошибок для коэффициентов m1,m2,…,mn.

seb

Стандартное значение ошибки для постоянной b (seb = #Н/Д, если аргумент конст имеет значение ЛОЖЬ).

r2

Коэффициент определения. Сравнивает предполагаемые и фактические значения y и диапазоны значений от 0 до 1. Если значение 1, то в выборке будет отличная корреляция— разница между предполагаемым значением y и фактическим значением y не существует. С другой стороны, если коэффициент определения — 0, уравнение регрессии не помогает предсказать значение y. Сведения о том, каквычисляется 2, см. в разделе «Замечания» далее в этой теме.

sey

Стандартная ошибка для оценки y.

F

F-статистика или F-наблюдаемое значение. F-статистика используется для определения того, является ли случайной наблюдаемая взаимосвязь между зависимой и независимой переменными.

df

Степени свободы. Степени свободы используются для нахождения F-критических значений в статистической таблице. Для определения уровня надежности модели необходимо сравнить значения в таблице с F-статистикой, возвращаемой функцией ЛИНЕЙН. Дополнительные сведения о вычислении величины df см. ниже в разделе «Замечания». Далее в примере 4 показано использование величин F и df.

ssreg

Регрессионная сумма квадратов.

ssresid

Остаточная сумма квадратов. Дополнительные сведения о расчете величин ssreg и ssresid см. в подразделе «Замечания» в конце данного раздела.

На приведенном ниже рисунке показано, в каком порядке возвращается дополнительная регрессионная статистика.

Лист

Замечания

  • Любую прямую можно описать ее наклоном и пересечением с осью y:

    Наклон (m):
    Чтобы найти наклон линии, обычно записанной как m, возьмите две точки на строке (x1;y1) и (x2;y2); наклон равен (y2 — y1)/(x2 — x1).

    Y-перехват (b):
    Y-пересечение строки, обычно записанное как b, — это значение y в точке, в которой линия пересекает ось y.

    Уравнение прямой имеет вид y = mx + b. Если известны значения m и b, то можно вычислить любую точку на прямой, подставляя значения y или x в уравнение. Можно также воспользоваться функцией ТЕНДЕНЦИЯ.

  • Если имеется только одна независимая переменная x, можно получить наклон и y-пересечение непосредственно, воспользовавшись следующими формулами:

    Наклон:
    =ИНДЕКС( LINEST(known_y,known_x’s);1)

    Y-перехват:
    =ИНДЕКС( LINEST(known_y,known_x),2)

  • Точность аппроксимации с помощью прямой, вычисленной функцией ЛИНЕЙН, зависит от степени разброса данных. Чем ближе данные к прямой, тем более точной является модель ЛИНЕЙН. Функция ЛИНЕЙН использует для определения наилучшей аппроксимации данных метод наименьших квадратов. Когда имеется только одна независимая переменная x, значения m и b вычисляются по следующим формулам:

    Уравнение

    Уравнение

    где x и y — выборочные средние значения, например x = СРЗНАЧ(известные_значения_x), а y = СРЗНАЧ(известные_значения_y).

  • Функции ЛИННЕСТРОЙ и ЛОГЪЕСТ могут вычислять наилучшие прямые или экспоненциальное кривой, которые подходят для ваших данных. Однако необходимо решить, какой из двух результатов лучше всего подходит для ваших данных. Вы можетевычислить known_y(known_x) для прямой линии или РОСТ(known_y, known_x в) для экспоненциальной кривой. Эти функции без аргумента new_x возвращают массив значений y, спрогнозируемых вдоль этой линии или кривой в фактических точках данных. Затем можно сравнить спрогнозируемые значения с фактическими значениями. Для наглядного сравнения можно отобразить оба этих диаграммы.

  • Проводя регрессионный анализ, Microsoft Excel вычисляет для каждой точки квадрат разности между прогнозируемым значением y и фактическим значением y. Сумма этих квадратов разностей называется остаточной суммой квадратов (ssresid). Затем Microsoft Excel подсчитывает общую сумму квадратов (sstotal). Если конст = ИСТИНА или значение этого аргумента не указано, общая сумма квадратов будет равна сумме квадратов разностей действительных значений y и средних значений y. При конст = ЛОЖЬ общая сумма квадратов будет равна сумме квадратов действительных значений y (без вычитания среднего значения y из частного значения y). После этого регрессионную сумму квадратов можно вычислить следующим образом: ssreg = sstotal — ssresid. Чем меньше остаточная сумма квадратов по сравнению с общей суммой квадратов, тем больше значение коэффициента определения r2— индикатор того, насколько хорошо уравнение, выданное в результате регрессионного анализа, объясняет связь между переменными. Значение r2 равно ssreg/sstotal.

  • В некоторых случаях один или несколько столбцов X (предполагается, что значения Y и X — в столбцах) могут не иметь дополнительного прогнозируемого значения при наличии других столбцов X. Другими словами, удаление одного или более столбцов X может привести к одинаковой точности предсказания значений Y. В этом случае эти избыточные столбцы X следует не использовать в модели регрессии. Этот вариант называется «коллинеарность», так как любой избыточный X-столбец может быть выражен как сумма многих не избыточных X-столбцов. Функция ЛИНЕЙН проверяет коллинеарность и удаляет все избыточные X-столбцы из модели регрессии при их идентификации. Удалены столбцы X распознаются в результатах LINEST как имеющие коэффициенты 0 в дополнение к значениям 0 se. Если один или несколько столбцов будут удалены как избыточные, это влияет на df, поскольку df зависит от числа X столбцов, фактически используемых для прогнозирования. Подробные сведения о вычислении df см. в примере 4. Если значение df изменилось из-за удаления избыточных X-столбцов, это также влияет на значения Sey и F. Коллинеарность должна быть относительно редкой на практике. Однако чаще всего возникают ситуации, когда некоторые столбцы X содержат только значения 0 и 1 в качестве индикаторов того, является ли тема в эксперименте участником определенной группы или не является ее участником. Если конст = ИСТИНА или опущен, функция LYST фактически вставляет дополнительный столбец X из всех 1 значений для моделирования перехвата. Если у вас есть столбец с значением 1 для каждой темы, если мальчик, или 0, а также столбец с 1 для каждой темы, если она является женщиной, или 0, последний столбец является избыточным, так как записи в нем могут быть получены из вычитания записи в столбце «самец» из записи в дополнительном столбце всех 1 значений, добавленных функцией LINEST.

  • Вычисление значения df для случаев, когда столбцы X удаляются из модели вследствие коллинеарности происходит следующим образом: если существует k столбцов известных_значений_x и значение конст = ИСТИНА или не указано, то df = n – k – 1. Если конст = ЛОЖЬ, то df = n — k. В обоих случаях удаление столбцов X вследствие коллинеарности увеличивает значение df на 1.

  • При вводе константы массива (например, в качестве аргумента известные_значения_x) следует использовать точку с запятой для разделения значений в одной строке и двоеточие для разделения строк. Знаки-разделители могут быть другими в зависимости от региональных параметров.

  • Следует отметить, что значения y, предсказанные с помощью уравнения регрессии, возможно, не будут правильными, если они располагаются вне интервала значений y, которые использовались для определения уравнения.

  • Основной алгоритм, используемый в функции ЛИНЕЙН, отличается от основного алгоритма функций НАКЛОН и ОТРЕЗОК. Разница между алгоритмами может привести к различным результатам при неопределенных и коллинеарных данных. Например, если точки данных аргумента известные_значения_y равны 0, а точки данных аргумента известные_значения_x равны 1, то:

    • Функция ЛИНЕЙН возвращает значение, равное 0. Алгоритм функции ЛИНЕЙН используется для возвращения подходящих значений для коллинеарных данных, и в данном случае может быть найден по меньшей мере один ответ.

    • Наклон и ОТОКП возвращают #DIV/0! ошибка «#ЗНАЧ!». Алгоритм функций НАКЛОН и ОТОКП предназначен для поиска только одного ответа, и в этом случае может быть несколько ответов.

  • Помимо вычисления статистики для других типов регрессии с помощью функции ЛГРФПРИБЛ, для вычисления диапазонов некоторых других типов регрессий можно использовать функцию ЛИНЕЙН, вводя функции переменных x и y как ряды переменных х и у для ЛИНЕЙН. Например, следующая формула:

    =ЛИНЕЙН(значения_y, значения_x^СТОЛБЕЦ($A:$C))

    работает при наличии одного столбца значений Y и одного столбца значений Х для вычисления аппроксимации куба (многочлен 3-й степени) следующей формы:

    y = m1*x + m2*x^2 + m3*x^3 + b

    Формула может быть изменена для расчетов других типов регрессии, но в отдельных случаях требуется корректировка выходных значений и других статистических данных.

  • Значение F-теста, возвращаемое функцией ЛИНЕЙН, отличается от значения, возвращаемого функцией ФТЕСТ. Функция ЛИНЕЙН возвращает F-статистику, в то время как ФТЕСТ возвращает вероятность.

Примеры

Пример 1. Наклон и Y-пересечение

Скопируйте образец данных из следующей таблицы и вставьте их в ячейку A1 нового листа Excel. Чтобы отобразить результаты формул, выделите их и нажмите клавишу F2, а затем — клавишу ВВОД. При необходимости измените ширину столбцов, чтобы видеть все данные.

Известные значения y

Известные значения x

1

0

9

4

5

2

7

3

Результат (наклон)

Результат (y-пересечение)

2

1

Формула (формула массива в ячейках A7:B7)

=ЛИНЕЙН(A2:A5;B2:B5;;ЛОЖЬ)

Пример 2. Простая линейная регрессия

Скопируйте образец данных из следующей таблицы и вставьте их в ячейку A1 нового листа Excel. Чтобы отобразить результаты формул, выделите их и нажмите клавишу F2, а затем — клавишу ВВОД. При необходимости измените ширину столбцов, чтобы видеть все данные.

Месяц

Продажи

1

3 100 ₽

2

4 500 ₽

3

4 400 ₽

4

5 400 ₽

5

7 500 ₽

6

8 100 ₽

Формула

Результат

=СУММ(ЛИНЕЙН(B1:B6; A2:A7)*{9;1})

11 000 ₽

Вычисляет предполагаемый объем продаж в девятом месяце на основе данных о продажах за период с первого по шестой месяцы.

Пример 3. Множественная линейная регрессия

Скопируйте образец данных из следующей таблицы и вставьте их в ячейку A1 нового листа Excel. Чтобы отобразить результаты формул, выделите их и нажмите клавишу F2, а затем — клавишу ВВОД. При необходимости измените ширину столбцов, чтобы видеть все данные.

Общая площадь (x1)

Количество офисов (x2)

Количество входов (x3)

Время эксплуатации (x4)

Оценочная цена (y)

2310

2

2

20

142 000 ₽

2333

2

2

12

144 000 ₽

2356

3

1,5

33

151 000 ₽

2379

3

2

43

150 000 ₽

2402

2

3

53

139 000 ₽

2425

4

2

23

169 000 ₽

2448

2

1,5

99

126 000 ₽

2471

2

2

34

142 900 ₽

2494

3

3

23

163 000 ₽

2517

4

4

55

169 000 ₽

2540

2

3

22

149 000 ₽

-234,2371645

13,26801148

0,996747993

459,7536742

1732393319

Формула (формула динамического массива, введенная в A19)

=ЛИНЕЙН(E2:E12; A2:D12; ИСТИНА; ИСТИНА)

Пример 4. Использование статистики F и r2

В предыдущем примере коэффициент определения (r2)составляет 0,99675 (см. ячейку A17 в результатах для ЛИТН), что указывает на крепкая связь между независимыми переменными и ценой продажи. F-статистику можно использовать для определения случайности этих результатов с таким высоким значением r2.

Предположим, что на самом деле взаимосвязи между переменными не существует, просто статистический анализ вывел сильную взаимозависимость по взятой равномерной выборке 11 зданий. Величина «Альфа» используется для обозначения вероятности ошибочного вывода о существовании сильная взаимозависимости.

Значения F и df в результатах функции LINEST можно использовать для оценки вероятности возникновения более высокого F-значения. F можно сравнивать с критическими значениями в опубликованных F-таблицах или с помощью функции FРАСП в Excel для вычисления вероятности случайного возникновения большего F-значения. Соответствующее F-распределение имеет v1 и v2 степени свободы. Если n — количество точек данных и конст = ИСТИНА или опущен, то v1 = n – df – 1 и v2 = df. (Если конст = ЛОЖЬ, то v1 = n – df и v2 = df.) Функция FIST с синтаксисом FDIST(F;v1;v2) возвращает вероятность возникновения более высокого F-значения, случайного. В этом примере df = 6 (ячейка B18) и F = 459,753674 (ячейка A18).

Предположим, что альфа имеет значение 0,05, v1 = 11 – 6 – 1 = 4, а v2 = 6, критический уровень F составляет 4,53. Поскольку F = 459,753674 значительно больше 4,53, вероятность того, что F-значение этого высокой случайности превышает 4,53, крайне маловероятно. (Если значение «Альфа» = 0,05, гипотеза о том, что между known_y и known_x нет связи, отклоняется при превышении F критического уровня (4,53).) Функцию FDIST в Excel можно использовать для получения вероятности случайного возникновения F-значения. Например, FIST(459,753674, 4, 6) = 1,37E-7, очень небольшая вероятность. Можно сделать вывод о том, что формула регрессии полезна для предсказания оценочного значения офисных зданий в этой области, найдя критический уровень F в таблице или с помощью функции FDIST. Помните, что крайне важно использовать правильные значения 1 и 2, вычисленные в предыдущем абзаце.

Пример 5. Вычисление t-статистики

Другой тест позволяет определить, подходит ли каждый коэффициент наклона для оценки стоимости здания под офис в примере 3. Например, чтобы проверить, имеет ли срок эксплуатации здания статистическую значимость, разделим -234,24 (коэффициент наклона для срока эксплуатации здания) на 13,268 (оценка стандартной ошибки для коэффициента времени эксплуатации из ячейки A15). Ниже приводится наблюдаемое t-значение:

t = m4 ÷ se4 = –234,24 ÷ 13,268 = –17,7

Если абсолютное значение t достаточно велико, можно сделать вывод, что коэффициент наклона можно использовать для оценки стоимости здания под офис в примере 3. В таблице ниже приведены абсолютные значения четырех наблюдаемых t-значений.

Если обратиться к справочнику по математической статистике, то окажется, что t-критическое двустороннее с 6 степенями свободы равно 2,447 при Альфа = 0,05. Критическое значение также можно также найти с помощью функции Microsoft Excel СТЬЮДРАСПОБР. СТЬЮДРАСПОБР(0,05; 6) = 2,447. Поскольку абсолютная величина t, равная 17,7, больше, чем 2,447, срок эксплуатации — это важная переменная для оценки стоимости здания под офис. Аналогичным образом можно протестировать все другие переменные на статистическую значимость. Ниже приводятся наблюдаемые t-значения для каждой из независимых переменных.

Переменная

t-наблюдаемое значение

Общая площадь

5,1

Количество офисов

31,3

Количество входов

4,8

Возраст

17,7

Абсолютная величина всех этих значений больше, чем 2,447. Следовательно, все переменные, использованные в уравнении регрессии, полезны для предсказания оценочной стоимости здания под офис в данном районе.


Функция

ЛИНЕЙН()

специально создана для оценки параметров линейной регрессии, а также для вывода регрессионной статистики (коэффициента детерминации, стандартных ошибок,

F

-статистики

и др.).

Функция

ЛИНЕЙН()

может использоваться для

простой регрессии

(в этом случае прогнозируемая переменная Y зависит от одной контролируемой переменной Х) и для

множественной регрессии

(Y зависит от нескольких Х).

Рассмотрим функцию на примере

простой регрессии

(оценивается

наклон

и

сдвиг

линии регрессии). Использование функции в случае

множественной регрессии

рассмотрено в соответствующей статье про

множественную регрессию

.

Функция

ЛИНЕЙН()

возвращает несколько значений, поэтому для вывода результатов потребуется несколько ячеек. Часто функцию вводят как

формулу массива

: нажатием клавиш

CTRL

+

SHIFT

+

ENTER

,

но, как будет показано ниже, для вывода результатов вычислений это не обязательно.

Функция работает в 2-х режимах. В простейшем случае, когда 4-й аргумент функции опущен или установлен ЛОЖЬ, функция возвращает только 2 значения — это оценки параметров модели: наклона a и сдвига b.

Для того, чтобы вычислить оценки:

  • выделите 2 ячейки в одной строке,
  • в

    Строке формул

    введите, например, =

    ЛИНЕЙН(C23:C83;B23:B83)

  • нажмите

    CTRL

    +

    SHIFT

    +

    ENTER

    .

В левой ячейке будет рассчитано значение

наклона

, в правой –

сдвига

.


Примечание

: В справке MS EXCEL результат функции

ЛИНЕЙН()

соответствующий

наклону

обозначается буквой m, а

сдвиг

– буквой b.


Примечание

: Без

формул массива

можно обойтись. Для этого нужно использовать функцию

ИНДЕКС()

, которая выведет нужное значение. Например, чтобы вывести величину

сдвига

линии регрессии введите формулу =

ИНДЕКС(ЛИНЕЙН(C23:C83;B23:B83);1;2)

. Если 4-й аргумент функции опущен или установлен ЛОЖЬ, то функция

ЛИНЕЙН()

в возвращает массив значений вида 1х2 (т.е. 2 ячейки, расположенные в одной строке). Поэтому, для вывода величины

сдвига

прямой линии регрессии, первый аргумент функции

ИНДЕКС()

, который является номером строки, должен быть равен 1, а второй аргумент, номер столбца, должен быть равен 2. Чтобы вывести значение

наклона

линии регрессии формулу

=ЛИНЕЙН(C23:C83;B23:B83)

достаточно ввести просто как обычную формулу и нажать

ENTER

. Конечно, можно использовать и формулу

=ИНДЕКС(ЛИНЕЙН(C23:C83;B23:B83);1;1)

.

Теперь о втором, более сложном режиме функции. Этот режим нужно использовать, если требуется вывести дополнительную статистику (4-й аргумент функции должен быть установлен ИСТИНА). В этом случае функция

ЛИНЕЙН()

возвращает 10 значений в диапазоне 5х2 ячеек (5 строк и 2 столбца). Как и в более простом режиме, в первой строке возвращаются оценки параметров модели:

наклона

и

сдвига

.

Чтобы ввести функцию как

формулу массива

выполните следующие действия:

  • выделите диапазон 5х2 ячеек (2 столбца и 5 строк),
  • в

    Строке формул

    введите формулу

    ЛИНЕЙН($C$23:$C$83;$B$23:$B$83;;ИСТИНА)

  • чтобы ввести формулу нажмите одновременно комбинацию клавиш

    CTRL

    +

    SHIFT

    +

    ENTER


Примечание

: Чтобы обойтись без

формул массива

нужно использовать функцию

ИНДЕКС()

, которая выведет нужное значение. Например, чтобы вывести

коэффициент детерминации

R

2

введите формулу =

ИНДЕКС(ЛИНЕЙН(C23:C83;B23:B83;;ИСТИНА);3;1)

. 3 – это номер строки диапазона 5х2, а 1 – это номер столбца. В

файле примера на листе Линейный

в диапазоне

Q

26:

R

30

показано как вывести все значения, возвращаемые функцией

ЛИНЕЙН()

без

формул массива

.

Итак, установив 4-й аргумент равным ИСТИНА и введя функцию тем или иным способом, функция выведет:

  • в строке 1:

    оценки параметров модели

    (наклон и сдвиг).

  • в строке 2:

    Стандартные ошибки для наклона и сдвига

    . Ошибки обозначаются se и seb;

  • в строке 3:

    коэффициент детерминации

    и

    стандартную ошибку регрессии

    . Обозначаются R

    2

    и SEy;

  • в строке 4:

    значение F-статистики и число степеней свободы

    . Обозначаются F и df;

  • в строке 5: Суммы квадратов SSR, SSE определяющие

    изменчивость объясненную и необъясненную моделью

    (см. в статье

    Простая линейная регрессия

    разделы про коэффициент детерминации и

    статью про F-тест

    ). В справке MS EXCEL SSR, SSE обозначаются как

    ssreg

    (Regression Sum of Squares) и

    ssresid

    (Residuals Sum of Squares) соответственно.


Примечание

: Разобраться в значениях, возвращаемых функцией

ЛИНЕЙН()

, можно лишь разобравшись в теории линейной регрессии.

В

файле примера

также приведены формулы, позволяющие сделать расчеты без функции

ЛИНЕЙН()

– см. диапазон

Q

34:

R

38

. Альтернативные формулы помогают разобраться в алгоритме расчета вышеуказанных статистических показателей.

ЛИНЕЙН (функция ЛИНЕЙН)

​Смотрите также​ применять функцию ЛИНЕЙН​ самом деле взаимосвязи​​Чтобы лучше понять​​ для всех ячеек​ 4. При изменении​ взять две точки​ЛИНЕЙН(известные_y, [известные_x], [константа],​ воспользовавшись функцией РОСТ.​ равна 1.​​ вывода параметров статистики​​ значений. Прогнозируемое значение​

Описание

​ нахождение критического уровня​​ нажмите клавишу F2,​​ одной строке и​ прямой или кривой.​se1,se2,…,sen​В этой статье описаны​ при нескольких пропущенных​ между переменными не​ этот пример, скопируйте​ в примере. Важно.​ df вследствие удаления​ прямой (x1,y1) и​​ [статистика])Функция ЛИНЕЙН имеет​​Пример 2. Полная​Если аргумент «конст»​ функции ЛИНЕЙН необходимо​ является значение y​ F в таблице​ а затем — клавишу​ двоеточие для разделения​ После этого можно​Стандартные значения ошибок для​ синтаксис формулы и​ значениях ряда?​ существует, просто статистический​ его на пустой​ Чтобы пример работал​

​ избыточных столбцов значения​ (x2,y2); наклон будет​

​ аргументы (Аргумент. Значение,​

​ статистика​

​ имеет значение ИСТИНА​ нажат Ctrl+Shift+Enter, результат​ для данного значения​

​ или использование функции​ ВВОД. При необходимости​ строк. Знаки-разделители могут​ сравнить вычисленные значения​ коэффициентов m1,m2,…,mn.​ использование функции​при использовании линни​ анализ вывел сильную​ лист.​ без ошибок, необходимо​ sey и F​ равен (y2 -​ предоставляющее информацию для​​Чтобы этот пример​​ или опущен, то​ должен соответствовать следующему​​ x. Известные значения​​ Microsoft Excel​ измените ширину столбцов,​

Синтаксис

​ быть другими в​

​ с фактическими значениями.​seb​

Синтаксис

  • ​ЛИНЕЙН​​ тренда на графике​ взаимозависимость по взятой​Копирование примера​ вставить его на​ также изменяются. Часто​

    • ​ y1)/(x2 — x1).​​ действия, события, метода,​​ проще было понять,​ b вычисляется обычным​ рисунку, на котором​​ существующие значения x​​FРАСП​ чтобы видеть все​

    • ​ зависимости от региональных​​ Можно также построить​​Стандартное значение ошибки для​в Microsoft Excel.​ — он легко​​ равномерной выборке 11​​Выделите пример в​ листе в ячейку​

  • ​ использовать коллинеарность не​​Y-пересечение (b):​ свойства, функции или​ скопируйте его на​ образом.​ представлено обозначение дополнительных​

    • ​ и известные значения​​, что уравнением регрессии​​ данные.​ параметров.​ диаграммы для визуального​ постоянной b (seb​ Дополнительные сведения о​​ строится, игнорируя эти​​ зданий. Величина «Альфа»​​ этом разделе. При​​ A1.​ рекомендуется. Однако ее​Y-пересечением прямой, обычно​ процедуры.), указанные ниже.​ пустой лист.​Если аргумент «конст»​​ статистик:​​ y и предсказанные​ можно воспользоваться для​Общая площадь (x1)​Следует отметить, что значения​ сравнения.​

    • ​ = #Н/Д, если​​ диаграммах и выполнении​​ точки, а как​ используется для обозначения​ копировании примера в​Чтобы переключиться между​ следует применять, если​​ обозначаемым через b,​​Известные_значения_y. Обязательный аргумент.​

  • ​Копирование примера​​ имеет значение ЛОЖЬ,​Вернемся к примеру №​ новое значение с​ предсказания оценочной стоимости​Количество офисов (x2)​

    • ​ y, предсказанные с​​Проводя регрессионный анализ, Microsoft​​ аргумент​ регрессионного анализа можно​ сделать то же​ вероятности ошибочного вывода​

    • ​ приложение Excel Web​​ просмотром результатов и​​ некоторые столбцы X​ является значение y​ Множество значений y,​Создайте пустую книгу​ то b полагается​ 1, касающемуся зависимости​ использованием линейной регрессии.​

  • ​ зданий под офис​​Количество входов (x3)​ помощью уравнения регрессии,​ Excel вычисляет для​конст​

    • ​ найти по ссылкам​​ саме через формулу?​​ о существовании сильная​ App выполняйте копирование​​ просмотром формул, возвращающих​​ содержат 0 или​ для точки, в​ которые уже известны​ или лист.Выделите пример​​ равным 1 и​​ между часами подготовки​

    • ​ Эту функцию можно​​ в данном районе.​​Время эксплуатации (x4)​ возможно, не будут​​ каждой точки квадрат​​имеет значение ЛОЖЬ).​ в разделе​Спасибо!​

      ​ взаимозависимости.​

​ и вставку по​

​ эти результаты, нажмите​

​ 1 в качестве​

​ которой прямая пересекает​ для соотношения y​

​ в разделе справки.​

​ значения m подбираются​ студентов к тесту​ использовать для прогнозирования​ Следует учесть, что​​Оценочная цена (y)​​ правильными, если они​

​ разности между прогнозируемым​

​r2​См. также​_Igor_61​В выходных данных​ одной ячейке за​ клавиши CTRL+` (апостроф)​ индикатора, указывающего, входит​ ось y.​ = mx +​ Примечание. Не выделяйте​ так, чтобы удовлетворить​ и баллов за​ будущих продаж, требований​ использование правильных значений​2310​ располагаются вне интервала​ значением y и​Коэффициент детерминированности. Сравниваются фактические​.​: Здравствуйте! 1 и​ функции ЛИНЕЙН величины​ раз. Важно. Не​ или на вкладке​ ли предмет эксперимента​Уравнение прямой имеет​

​ b.​

​ заголовок строки или​ соотношению y =​

​ тест. Добавим к​

​ к оборудованию и​ v1 и v2,​2​ значений y, которые​ фактическим значением y.​ значения y и​

​Функция​

​ 2 аргументы формулы​ F и df​ выделяйте заголовок строки​ Формулы в группе​ в отдельную группу.​ вид y =​Если массив известные_значения_y​ столбца.​ m^x.​​ условию задачи данные​​ тенденций получателя.​ вычисление которых показано​2​ использовались для определения​ Сумма этих квадратов​ значения, получаемые из​ЛИНЕЙН​

​ — «​

​ используются для оценки​

​ или столбца.​

​ Зависимости формул нажмите​ Если конст =​ mx + b.​ имеет один столбец,​Выделение примера в​Статистика — логическое​

​ о баллах за​Функции ТЕНДЕНЦИЯ и рост​ в предыдущем абзаце,​20​

Лист

Замечания

  • ​ уравнения.​ разностей называется остаточной​ уравнения прямой; по​рассчитывает статистику для​

    ​известные​
    ​ вероятности случайного получения​Выделение примера в​ кнопку Показать формулы.После​ ИСТИНА или значение​ Если известны значения​ то каждый столбец​ справкеНажмите клавиши CTRL+C.На​ значение, которое указывает,​

    ​ домашнее задание -​
    ​ можно прогнозирования значений​ является критически важным.​142 000 ₽​Основной алгоритм, используемый в​ суммой квадратов (ssresid).​ результатам сравнения вычисляется​

    ​ ряда с применением​значения у» и​ наибольшего значения F.​ справкеНажмите сочетание клавиш​ копирования на чистый​ этого аргумента не​ m и b,​ массива известные_значения_x интерпретируется​ листе выделите ячейку​ требуется ли вернуть​ представляющие дополнительную переменную​​ y, которые расширение​​Другой тест позволяет определить,​

  • ​2333​ функции​ Затем Microsoft Excel​ коэффициент детерминированности, нормированный​ метода наименьших квадратов,​

    ​ «​
    ​ Величину F можно​

    ​ CTRL+C.Создайте пустую книгу​
    ​ лист пример можно​

  • ​ указано, функция ЛИНЕЙН​ то можно вычислить​​ как отдельная переменная.​​ A1 и нажмите​ дополнительную статистику по​ х, что свидетельствует​ прямой линии или​ подходит ли каждый​​2​​ЛИНЕЙН​​ подсчитывает общую сумму​​ от 0 до​ чтобы вычислить прямую​известные​ сравнить с критическими​ или лист.Выделите на​ адаптировать под конкретные​ вставляет дополнительный столбец​ любую точку на​

    Уравнение

    Уравнение

    ​Если массив известные_значения_y​ клавиши CTRL+V.Чтобы перейти​ регрессии.​ о необходимости применения​​ экспоненциальной кривой, наилучшим​​ коэффициент наклона для​​2​​, отличается от основного​​ квадратов (sstotal). Если​​ 1. Если он​

  • ​ линию, которая наилучшим​​значения х». Ключевое​​ значениями в публикуемых​​ листе ячейку A1​​ требования.​ X для моделирования​ прямой, подставляя значения​ имеет одну строку,​ от просмотра результатов​Если аргумент «статистика»​ множественной регрессии.​ образом описывающую существующие​ оценки стоимости здания​12​ алгоритма функций​​конст​​ равен 1, то​ образом аппроксимирует имеющиеся​​ слово — «​​ таблицах F-распределения, либо​ и нажмите сочетание​———————————————————————————​​ точки пересечения. Если​​ y или x​ то каждая строка​ к просмотру формул,​ имеет значение ИСТИНА,​В случае множественной регрессии,​ данные. Также могут​ под офис в​144 000 ₽​НАКЛОН​= ИСТИНА или​ имеет место полная​

  • ​ данные и затем​ИЗВЕСТНЫЕ​ для вычисления возможности​ клавиш CTRL+V. При​1​ имеется столбец со​ в уравнение. Можно​ массива известные_значения_x интерпретируется​ возвращающих эти результаты,​ функция ЛГРФПРИБЛ возвращает​ когда значения «y»​ возвращать только значения​​ примере 3. Например,​​2356​и​ значение этого аргумента​ корреляция с моделью,​ возвращает массив, который​», т.е. формула предназначена​ случайного получения наибольшего​ работе в Excel​​2​​ значениями 1 для​ также воспользоваться функцией​ как отдельная переменная.​ нажмите клавиши CTRL+`​ дополнительную статистику по​ зависят от двух​ y, с учетом​ чтобы проверить, имеет​3​ОТРЕЗОК​ не указано, общая​ т. е. различий между​ описывает полученную прямую.​ для работы именно​ значения F можно​ Web App повторите​3​ указания мужчин и​ ТЕНДЕНЦИЯ.​Известные_значения_x. Необязательный аргумент.​ (апостроф) или на​ регрессии, т. е.​

  • ​ переменных «х», функция​ известные значения x​ ли срок эксплуатации​1,5​. Разница между алгоритмами​ сумма квадратов будет​ фактическим и оценочным​ Функцию​ с​ использовать функцию Microsoft​ копирование и вставку​4​ 0 — для​Если имеется только​ Множество значений x,​ вкладке Формулы в​ возвращает массив {mn;mn-1;…;m1;b:sen;sen-1;…;se1;seb:r​ ЛИНЕЙН возвращает 12​ для наилучшего линии​ здания статистическую значимость,​33​ может привести к​ равна сумме квадратов​ значениями y нет.​​ЛИНЕЙН​​известными​ Excel FРАСП. Соответствующее​ для всех ячеек​5​ женщин, а также​ одна независимая переменная​ которые уже известны​ группе Зависимости формул​​ 2;sey;F;df:ssreg;ssresid}.​​ статистик. На рисунке​ или кривой. Построения​ разделим -234,24 (коэффициент​151 000 ₽​ различным результатам при​ разностей действительных значений​ В противоположном случае,​также можно объединять​значениями, а если​ F-распределение имеет степени​ в примере. Важно.​6​ имеется столбец со​ x, можно получить​ для соотношения y​ нажмите кнопку Показать​Если аргумент «статистика»​ с модифицированной таблицей​ линию или кривую,​ наклона для срока​2379​ неопределенных и коллинеарных​ y и средних​ если коэффициент детерминированности​ с другими функциями​ их нет, то​ свободы v1 и​ Чтобы пример работал​​7​​ значениями 1 для​ наклон и y-пересечение​ = mx +​​ формулы.​​ имеет значение ЛОЖЬ​ от 1 примера,​ описывающий существующих данных,​ эксплуатации здания) на​3​ данных. Например, если​ значений y. При​ равен 0, использовать​ для вычисления других​ формула не понимает​ v2. Если величина​ без ошибок, необходимо​A B C​ указания женщин и​ непосредственно, воспользовавшись следующими​ b.​1​ или опущен, функция​​ представленном ниже используются​​ используйте существующие значения​

  • ​ 13,268 (оценка стандартной​2​ точки данных аргумента​конст​ уравнение регрессии для​ видов моделей, являющихся​ как ей дальше​​ n представляет количество​​ вставить его на​​Известные значения y​​ 0 — для​ формулами:​Массив известные_значения_x может​2​ ЛГРФПРИБЛ возвращает только​​ следующие обозначения:​​ x и y​ ошибки для коэффициента​43​известные_значения_y​= ЛОЖЬ общая​ предсказания значений y​ линейными по неизвестным​

  • ​ жить и поэтому​ точек данных и​ листе в ячейку​

    ​ Известные значения x​​ мужчин, то последний​Наклон:​ содержать одно или​

  • ​3​ коэффициенты m и​y = зависимая переменная;​​ значений, возвращенных функция​​ времени эксплуатации из​150 000 ₽​равны 0, а​ сумма квадратов будет​ не имеет смысла.​ параметрам, включая полиномиальные,​ выдает ошибку. Вот​ аргумент конст имеет​ A1.​

  • ​1 0​ столбец удаляется, поскольку​ИНДЕКС(ЛИНЕЙН(известные_значения_y;известные_значения_x);1)​ несколько множеств переменных.​4​ константу b.​x1 = независимая переменная​ рост или ТЕНДЕНЦИЯ.​ ячейки A15). Ниже​

  • ​2402​ точки данных аргумента​​ равна сумме квадратов​​ Дополнительные сведения о​ логарифмические, экспоненциальные и​​ если бы Вы​​ значение ИСТИНА или​​Чтобы переключиться между​​9 4​ его значения можно​Y-пересечение:​ Если используется только​5​Более подробные сведения​​ 1 = баллы​​Функция ЛИНЕЙН и ЛГРФПРИБЛ​ приводится наблюдаемое t-значение:​​2​​известные_значения_x​

    • ​ действительных значений y​​ способах вычисления r2,​​ степенные ряды. Поскольку​ описали для чего​​ опущен, то v1​​ просмотром результатов и​5 2​ получить из столбца​ИНДЕКС(ЛИНЕЙН(известные_значения_y;известные_значения_x);2)​ одна переменная, то​6​ о дополнительной статистике​

    • ​ за домашнее задание;​​ можно использовать для​​t = m4 ÷​​3​​равны 1, то:​ (без вычитания среднего​​ см. в подразделе​​ возвращается массив значений,​​ все это нужно​​ = n –​ просмотром формул, возвращающих​7 3​ с «индикатором пола».​Точность аппроксимации с​

  • ​ массивы известные_значения_y и​7​ по регрессии, см.​​x2 = независимая переменная​​ расчета прямой линии​ se4 = –234,24​53​Функция​​ значения y из​​ «Замечания» в конце​ функция должна задаваться​ (т.е. конечная цель​ df – 1​ эти результаты, нажмите​​Формула Формула Результат​​Вычисление значения df​

    ​ помощью прямой, вычисленной​

    ​ известные_значения_x могут иметь​A B​ в разделе, посвященном​ 2 = часы​ или экспоненциальной зависимости​ ÷ 13,268 =​139 000 ₽​

    ​ЛИНЕЙН​ частного значения y).​ данного раздела.​

    ​ в виде формулы​ таких действий и​ и v2 =​ клавиши CTRL+` (апостроф)​=ЛИНЕЙН(A2:A5;B2:B5;;ЛОЖЬ) A7=2, B7=1​ для случаев, когда​ функцией ЛИНЕЙН, зависит​

  • ​ любую форму —​Месяц Единицы​ функции ЛИНЕЙН.​ подготовки к тесту.​ от имеющихся данных.​ –17,7​2425​

Примеры

Пример 1. Наклон и Y-пересечение

​возвращает значение, равное​ После этого регрессионную​sey​ массива. Инструкции приведены​ почему в исходных​ df. (При конст​ или на вкладке​Важно. Формулу в​ столбцы X удаляются​ от степени разброса​ при условии, что​11 33 100​Замечания​

​Чтобы выполнить множественную регрессию:​

​ Функции ЛИНЕЙН и​

​Если абсолютное значение t​

​4​

​ 0. Алгоритм функции​

​ сумму квадратов можно​

​Стандартная ошибка для оценки​

​ в данной статье​

​ данных встречаются пустые​

​ = ЛОЖЬ v1​

​ Формулы в группе​

​ этом примере необходимо​

​ из модели вследствие​

​ данных. Чем ближе​

​ они имеют одинаковую​12 47 300​

​Чем больше график​

Пример 2. Простая линейная регрессия

​Выделите диапазон В3:D7 (число​ ЛГРФПРИБЛ возвращают данные​ достаточно велико, можно​2​ЛИНЕЙН​ вычислить следующим образом:​ y.​ после примеров.​ значения), может тогда​ = n –​ Зависимости формул нажмите​ ввести как формулу​ коллинеарности происходит следующим​

​ данные к прямой,​

​ размерность. Если используется​

​13 69 000​

​ ваших данных напоминает​

​ столбцов = число​

​ регрессионного анализа, включая​

​ сделать вывод, что​

​23​

​используется для возвращения​

​ ssreg = sstotal​

​F​

​Уравнение для прямой линии​

​ кто-то и смог​

​ df и v2​

​ кнопку Показать формулы.После​

​ массива. После копирования​

​ образом: если существует​

​ тем более точной​

​ более одной переменной,​14 102 000​ экспоненциальную кривую, тем​ переменных +1; число​ наклоном и пересечением​ коэффициент наклона можно​

Пример 3. Множественная линейная регрессия

​169 000 ₽​ подходящих значений для​ — ssresid. Чем​F-статистика или F-наблюдаемое значение.​ имеет следующий вид:​ бы подсказать Вам​ = df). Функция​ копирования на чистый​ примера в пустой​ k столбцов известных_значений_x​ является модель, используемая​ то известные_значения_y должны​15 150 000​

​ лучше вычисленная кривая​

​ строк всегда равно​

​ наилучшего строки.​

​ использовать для оценки​

​2448​

​ коллинеарных данных, и​

​ меньше остаточная сумма​

​ F-статистика используется для​

​y = mx + b​

​ выход из этой​

​ Microsoft Excel FРАСП(F;​

​ лист пример можно​

​ лист выделите диапазон​

​ и значение конст​

​ функцией. Функция ЛИНЕЙН​

​ быть вектором (т.​

​16 150 000​

​ будет аппроксимировать данные.​

​ 5).​

​Задача отыскания функциональной зависимости​

​ стоимости здания под​

​2​

​ в данном случае​

​ квадратов, тем больше​

​ определения того, является​

​или​

​ ситуации.​

​ v1; v2) возвращает​

​ адаптировать под конкретные​

​ A7:B7, начиная с​

​ = ИСТИНА или​

​ использует для определения​

​ е. интервалом высотой​

​Формула​

​ Подобно функции ЛИНЕЙН,​

​Наберите формулу =ЛИНЕЙН(D14:D24;B14:C24;1;1). Для​

​ очень важна, поэтому​

​ офис в примере​

​1,5​

​ может быть найден​

​ значение коэффициента детерминированности​

​ ли случайной наблюдаемая​

​y = m1x1 +​

​MaseP​

​ вероятность случайного получения​

​ требования.​

​ ячейки, содержащей формулу.​

​ не указано, то​

​ наилучшей аппроксимации данных​

​ в одну строку​

​=ЛГРФПРИБЛ(B2:B7;A2:A7; ИСТИНА; ИСТИНА)​

​ функция ЛГРФПРИБЛ возвращает​

​ аргумента известные_значения_х, выделите​

​ для ее решения​

​ 3. В таблице​

​99​

​ по меньшей мере​

​ r2, который показывает,​

​ взаимосвязь между зависимой​

​ m2x2 +… +​

​: _Igor_61,​

​ наибольшего значения F.​

​———————————————————————————​

​ Нажмите клавишу F2,​

​ df = n​

​ метод наименьших квадратов.​ или шириной в​

​Примечание. Формулу в​

Пример 4. Использование F-статистики и r2-статистики

​ массив, который описывает​ оба столбца значений​ в MS Excel​ ниже приведены абсолютные​126 000 ₽​​ один ответ.​​ насколько хорошо уравнение,​ и независимой переменными.​ b​дело в том,​ В примере 4​1​ а затем —​ – k –​ Когда имеется только​

​ один столбец).​ этом примере необходимо​ зависимость между значениями,​ x из диапазона​ введен набор функций,​ значения четырех наблюдаемых​2471​Функции​ полученное с помощью​df​если существует несколько диапазонов​

​ что в исходных​​ df = 6​​2​ клавиши CTRL +​ 1. Если конст​ одна независимая переменная​Если массив известные_значения_x​ ввести как формулу​ но ЛИНЕЙН подгоняет​ В14:С24.​ основанных на методе​ t-значений.​2​НАКЛОН​ регрессионного анализа, объясняет​​Степени свободы. Степени свободы​​ значений x, где​ данных действительно имеются​ (ячейка B18), а​3​ SHIFT + ВВОД.​ = ЛОЖЬ, то​ x, значения m​ опущен, то предполагается,​ массива. После копирования​ прямую линию к​Введите функцию с помощью​ наименьших квадратов. В​Если обратиться к справочнику​2​и​ взаимосвязи между переменными.​​ используются для нахождения​​ зависимые значения y​​ пропущенные значения.​​ F = 459,753674​4​ Если формула не​ df = n​ и b вычисляются​ что это массив​ примера на пустой​

​ имеющимся данным, а​ клавиш Ctrl+Shift+Enter.​ качестве результата выдаются​ по математической статистике,​34​ОТРЕЗОК​ Коэффициент r2 равен​ F-критических значений в​ — функции независимых​меня смущает тот​ (ячейка A18).​5​ будет введена как​ — k. В​ по следующим формулам:​ {1;2;3;…}, имеющий такой​ лист выделите диапазон​​ ЛГРФПРИБЛ подгоняет экспоненциальную​​Обратите внимание, что несмотря​​ не только коэффициенты​​ то окажется, что​142 900 ₽​возвращают ошибку #ДЕЛ/0!.​ отношению ssreg/sstotal.​​ статистической таблице. Для​​ значений x. Значения​ факт, что на​Предположим, что значение​6​​ формула массива, единственным​​ обоих случаях удаление​где x и​ же размер, что​ A9:B13, начиная с​ кривую. Дополнительные сведения​ на то, что​ функции, приближающей данные,​​ t-критическое двустороннее с​​2494​ Алгоритм функций​В некоторых случаях один​ определения уровня надежности​ m — коэффициенты,​ графике тренд строится​ «Альфа» равно 0,05,​7​ результатом будет значение​ столбцов X вследствие​ y – выборочные​

Пример 5. Вычисление t-статистики

​ и массив известные_значения_y.​ ячейки, содержащей формулу.​ см. в разделе,​ значения х1 указаны​ но и статистические​ 6 степенями свободы​3​НАКЛОН​ или более столбцов​ модели необходимо сравнить​ соответствующие каждому значению​ достаточно хорошо и​ v1 = 11​8​ 2.​ коллинеарности увеличивает значение​ средние значения, например​

​Конст. Необязательный аргумент.​ Нажмите клавишу F2,​ посвященном функции ЛИНЕЙН.​ в диапазоне В14:С24​

​ характеристики полученных результатов.​ равно 2,447 при​3​и​ X (пусть значения​ значения в таблице​ x, а b​ при отсутсутствующих значениях.​ – 6 –​9​Если формула вводится​

​ df на 1.​ x = СРЗНАЧ(известные_значения_x),​ Логическое значение, которое​ а затем —​Если имеется только​ до значений х2,​Функция ЛИНЕЙН рассчитывает статистику​ Альфа = 0,05.​23​ОТРЕЗОК​ Y и X​​ с F-статистикой, возвращаемой​​ — постоянная. Обратите​​ Какой алгоритм там​​ 1 = 4​10​ как формула массива,​Формулы, которые возвращают​ а y =​ указывает, требуется ли,​ клавиши CTRL+SHIFT+ВВОД. Если​ одна независимая переменная​ наклон сначала указан​ для ряда с​ Критическое значение также​163 000 ₽​используется для поиска​ находятся в столбцах)​

​ функцией​

​ внимание, что y,​

​ используется?​

​ и v2 =​

​11​

​ возвращается наклон (2)​

​ массивы, должны быть​

​ СРЗНАЧ(известные_значения_y).​

​ чтобы константа b​

​ формула не будет​

​ x, то значения​ для х2.​ применением метода наименьших​ можно также найти​2517​ только одного ответа,​ не оказывают влияния​ЛИНЕЙН​ x и m​

support.office.com

Функция ПРЕДСКАЗ.ЛИНЕЙН

​косвенная задача, которая​ 6, а критический​12​ и y-пересечение (1).​ введены как формулы​Функции аппроксимации ЛИНЕЙН​ была равна 0.​ введена как формула​ пересечения с осью​Диапазон D5:D7 содержит ошибку​ квадратов, вычисляя прямую​ с помощью функции​4​ а в данном​ на результаты при​

Синтаксис

​. Дополнительные сведения о​

​ могут быть векторами.​ встает при использовании​

  • ​ уровень F равен​​13​Пример 2​ массива.​

  • ​ и ЛГРФПРИБЛ позволяют​​Если аргумент конст​ массива, единственное значение​ y (b) можно​

  • ​ #Н/Д – значащую,​​ линию, которая наилучшим​ Microsoft Excel​4​

support.office.com

Прогнозирование значений в рядах

​ случае их может​​ наличии других столбцов​ вычислении величины df​ Функция​ формулы — алгоритм​ 4,53. Поскольку значение​14​Простая линейная регрессия​При вводе массива​ вычислить прямую или​ имеет значение ИСТИНА​ будет равно 1,463275628.​ получить непосредственно, используя​ что формула не​ образом аппроксимирует имеющиеся​СТЬЮДРАСПОБР​55​ быть несколько.​ X. Иными словами,​ см. ниже в​ЛИНЕЙН​ заполнения пропущенных значений.​

​ F = 459,753674​A B C D E​Чтобы лучше понять​ констант в качестве,​ экспоненциальную кривую, наилучшим​ или опущен, то​Если формула вводится​ следующую формулу:​ может обнаружить значения​ данные. Функция возвращает​

​.​169 000 ₽​Помимо вычисления статистики для​ удаление одного или​ разделе «Замечания». Далее​

  1. ​возвращает массив {mn;mn-1;…;m1;b}.​_Igor_61​ намного больше 4,53,​

    ​Общая площадь (x1)​ этот пример, скопируйте​ например, аргумента известные_значения_x​

  2. ​ образом описывающую данные.​ константа b вычисляется​ как формула массива,​Пересечение с осью​

    Заполнение арифметической прогрессии

Использование функций для прогнозирования значений

​ для данных ячеек.​ массив, который описывает​СТЬЮДРАСПОБР(0,05; 6)​2540​ других типов регрессии​ более столбцов X​ в примере 4 показано​ Функция​: Не знаю, честное​ вероятность случайного получения​ Количество офисов (x2)​ его на пустой​ следует использовать точку​ Однако они не​ обычным образом.​ возвращается следующая статистика​ y (b):​

​ Визуально наличие ошибки​ полученную прямую.​= 2,447. Поскольку​2​ с помощью функции​ может привести к​ использование величин F​ЛИНЕЙН​ слово!​ такого большого значения​ Количество входов (x3)​ лист.​ с запятой для​ дают ответа на​Если аргумент конст​ по регрессии. Используйте​ИНДЕКС(ЛГРФПРИБЛ(известные_значения_y;известные_значения_x);2)​ отвлекает от сути​

​Общий синтаксис вызова функции​ абсолютная величина t,​3​ЛГРФПРИБЛ​ вычислению значений Y​ и df.​может также возвращать​Наверное, как-то средние​ F исключительно мала​ Время эксплуатации (x4)​

support.office.com

Примеры как пользоваться функцией ЛИНЕЙН в Excel

​Копирование примера​ разделения значений в​ вопрос, какой из​ имеет значение ЛОЖЬ,​ эту клавишу для​Можно использовать уравнение​ решения, поэтому далее​ ЛИНЕЙН имеет следующий​ равная 17,7, больше,​22​, для вычисления диапазонов​ с прежней точностью.​

Смысл выходной статистической информации функции ЛИНЕЙН

​ssreg​ дополнительную регрессионную статистику.​ значения между крайними​ (при Альфа =​ Оценочная цена (y)​Выделите пример в​ одной строке и​ двух результатов больше​ то значение b​

​ определения нужной статистики.​ y = b*m^x​ предложим вариант избавления​

​ вид:​

​ чем 2,447, срок​149 000 ₽​ некоторых других типов​ В этом случае​Регрессионная сумма квадратов.​

аргументы.

  1. ​ЛИНЕЙН(известные_значения_y; [известные_значения_x]; [конст]; [статистика])​ высчитываются, несмотря на​ 0,05 гипотеза об​2310 2 2​
  2. ​ этом разделе. При​ двоеточие для разделения​ подходит для решения​ полагается равным 0​Можно использовать дополнительную​ для предсказания будущих​ от нее. Так,​ЛИНЕЙН(известные_значения_y;известные_значения_x;конст;статистика)​ эксплуатации — это​
  3. ​-234,2371645​ регрессий можно использовать​ избыточные столбцы X​ssresid​Аргументы функции ЛИНЕЙН описаны​ разрывы в графике​ отсутствии связи между​ 20 142 000​ копировании примера в​ строк. Знаки-разделители могут​ поставленной задачи. Можно​ и значения m​ статистику по регрессии​
  4. ​ значений y, но​ если дополнить формулу​Для работы с функцией​ важная переменная для​13,26801148​

​ функцию​

Примеры использования функции ЛИНЕЙН в Excel

​ будут исключены из​Остаточная сумма квадратов. Дополнительные​ ниже.​MaseP​ аргументами известные_значения_y и​2333 2 2​ приложение Excel Web​ быть различными в​ также вычислить функцию​ подбираются таким образом,​ (в приведенном выше​ в Microsoft Excel​

  1. ​ содержащую функцию ЛИНЕЙН​ необходимо заполнить как​ оценки стоимости здания​0,996747993​ЛИНЕЙН​ модели регрессии. Это​
  2. ​ сведения о расчете​Известные_значения_y.​: _Igor_61,​ известные_значения_x отвергается, если​ 12 144 000​
  3. ​ App выполняйте копирование​ зависимости от параметров,​ ТЕНДЕНЦИЯ(известные_значения_y; известные_значения_x) для​ чтобы выполнялось соотношение​ примере — ячейки​ предусмотрена функция РОСТ​
  4. ​ функцией ЕСЛИОШИБКА, то​
  5. ​ минимум 1 обязательный​
  6. ​ под офис. Аналогичным​459,7536742​

​, вводя функции переменных​

Результат применения функции.

​ явление называется коллинеарностью,​ величин ssreg и​    Обязательный аргумент. Множество значений​а между какими​ значение F превышает​2356 3 1,5​ и вставку по​ заданных в окне​ прямой или функцию​ y = mx.​ A10:B13), чтобы оценить,​ для этой цели.​ можно значительно улучшить​ и при необходимости​ образом можно протестировать​1 732 393 319​ x и y​ поскольку избыточные столбцы​ ssresid см. в​ y, которые уже​ крайними нужно брать​ критический уровень 4,53).​ 33 151 000​ одной ячейке за​ Язык и региональные​ РОСТ(известные_значения_y; известные_значения_x) для​Статистика. Необязательный аргумент.​ насколько полезно полученное​

​ Дополнительные сведения см.​ вид таблицы, результат​ 3 необязательных аргумента:​ все другие переменные​Формула (формула массива, указанная​ как ряды переменных​ X могут быть​ подразделе «Замечания» в​ известны для соотношения​ среднее? одно среднее​ Использование функции Microsoft​2379 3 2​ раз. Важно. Не​ стандарты на панели​ экспоненциальной кривой. Эти​ Логическое значение, которое​

введем формулу.

​ уравнение для предсказания​ в разделе, посвященном​ которой представлен ниже:​Известные_значения_y − это множество​ на статистическую значимость.​ в ячейках A14:A18)​ х и у​ представлены в виде​ конце данного раздела.​ y = mx​ на все пропущенные​ Excel FРАСП дает​ 43 150 000​

​ выделяйте заголовок строки​ управления.​ функции, если не​ указывает, требуется ли​ будущих значений.​ функции РОСТ.​Распределение статистик в таблице​ значений y, которые​ Ниже приводятся наблюдаемые​=ЛИНЕЙН(E2:E12; A2:D12; ИСТИНА; ИСТИНА)​

  • ​ для​
  • ​ суммы нескольких неизбыточных​На приведенном ниже рисунке​ + b.​
  • ​ значения? как правильнее​ возможность вычислять вероятность​2402 2 3​

функция ЛИНЕЙН.

​ или столбца.​

  1. ​Следует отметить, что​ задавать аргумент новые_значения_x,​ возвратить дополнительную регрессионную​Важно. Методы, которые​Формулы, которые возвращают​
  2. ​ их значение представлено​ уже известны для​ t-значения для каждой​В предыдущем примере коэффициент​ЛИНЕЙН​
  3. ​ столбцов. Функция​ показано, в каком​
  4. ​Если массив​ поступать?​ случайного получения больших​ 53 139 000​Выделение примера в​ значения y, предсказанные​ возвращают массив вычисленных​

выполнить множественную регрессию.

​ статистику.​ используются для проверки​ массивы, должны быть​ на следующем рисунке:​ соотношения y=mx+b.​ из независимых переменных.​ детерминированности r2 равен​. Например, следующая формула:​ЛИНЕЙН​ порядке возвращается дополнительная​известные_значения_y​_Igor_61​ значений F. Значение​2425 4 2​ справкеНажмите сочетание клавиш​ с помощью уравнения​

ЕСЛИОШИБКА.

​ значений y для​Если аргумент статистика​ уравнений, полученных с​

Распределение статистик в таблице.

​ введены как формулы​В результате мы получили​Известные_значения_x − это множество​Переменная​

exceltable.com

помогите разобраться с статистическими функцями ЛГФПРИБЛ и ЛИНЕЙН.

​ 0,99675 (см. ячейку​​=ЛИНЕЙН(значения_y, значения_x^СТОЛБЕЦ($A:$C))​проверяет на коллинеарность​ регрессионная статистика.​
​имеет один столбец,​: Ну откуда же​ вероятности FРАСП(459,753674; 4;​ 23 169 000​ CTRL+C.Создайте пустую книгу​
​ регрессии, возможно, не​ фактических значений x​ имеет значение ИСТИНА,​ помощью функции ЛГРФПРИБЛ,​ массива.​

​ всю необходимую выходную​​ известных значений x.​
​t-наблюдаемое значение​
​ A17 в результатах​работает при наличии одного​ и удаляет из​Любую прямую можно описать​ то каждый столбец​ я знаю? Наверное,​ 6) = 1,37E-7​2448 2 1,5​ или лист.Выделите на​

​ будут правильными, если​ в соответствии с​

​ функция ЛИНЕЙН возвращает​ такие же, как​

​При вводе массива​ статистическую информацию, которая​ Если этот аргумент​

​Общая площадь​ функции​ столбца значений Y​ модели регрессии все​ ее наклоном и​ массива​ из конкретной задачи​ чрезвычайно мало. Из​ 99 126 000​ листе ячейку A1​ они располагаются вне​ прямой или кривой.​

​ дополнительную регрессионную статистику.​

​ и для функции​

​ констант в качестве,​ нас интересует.​ опущен, то предполагается,​5,1​ЛИНЕЙН​

​ и одного столбца​ избыточные столбцы X,​ пересечением с осью​известные_значения_x​ исходить нужно. В​
​ этого можно заключить​2471 2 2​ и нажмите сочетание​ интервала значений y,​ После этого можно​
​ Возвращаемый массив будет​ ЛИНЕЙН. Однако дополнительная​ например, аргумента известные_значения_x,​evgene_jdm​ что это массив​

​Количество офисов​), что указывает на​ значений Х для​ если обнаруживает их.​ y:​интерпретируется как отдельная​ Вашем случае наверное​ через нахождение критического​ 34 142 900​ клавиш CTRL+V. При​ которые использовались для​ сравнить вычисленные значения​ иметь следующий вид:​ статистика, которую возвращает​ следует использовать точку​: ни как не​ {1; 2; 3;​31,3​
​ сильную зависимость между​ вычисления аппроксимации куба​ Удаленные столбцы X​Наклон (m):​ переменная.​ между двумя соседними​
​ уровня F в​2494 3 3​ работе в Excel​ определения уравнения.​ с фактическими значениями.​

​ {mn;mn-1;…;m1;b:sen;sen-1;…;se1;seb:r2;sey:F;df:ssreg;ssresid}.​ функция ЛГРФПРИБЛ, основана​ с запятой для​ могу разобраться с​ …} такого же​
​Количество входов​ независимыми переменными и​ (многочлен 3-й степени)​ можно определить в​Чтобы определить наклон​Если массив​ пропущенными, но это​ таблице или использование​
​ 23 163 000​ Web App повторите​Основной алгоритм, используемый​ Можно также построить​Если аргумент статистика​

​ на следующей линейной​ разделения значений в​ ЛГФПРИБЛ и ЛИНЕЙН.​ размера, как и​4,8​ продажной ценой. Можно​ следующей формы:​
​ выходных данных​ прямой, обычно обозначаемый​известные_значения_y​ вовсе не руководство​ функции Microsoft Excel​2517 4 4​
​ копирование и вставку​ в функции ЛИНЕЙН,​ диаграммы для визуального​ имеет значение ЛОЖЬ​ модели:​

​ одной строке и​

​там какие-то коэффициэнты​ известные_значения_y.​Возраст​ использовать F-статистику, чтобы​y = m1*x +​ЛИНЕЙН​ через m, нужно​имеет одну строку,​ к действию, а​ FРАСП, что уравнением​ 55 169 000​ для всех ячеек​ отличается от основного​ сравнения.​ или опущен, функция​ln y =​
​ двоеточие для разделения​ m и b​Конст − это логическое​17,7​ определить, является ли​ m2*x^2 + m3*x^3​по коэффициенту, равному​
​ взять две точки​ то каждая строка​
​ только мои догадки​

​ регрессии можно воспользоваться​2540 2 3​ в примере. Важно.​ алгоритма функций НАКЛОН​Проводя регрессионный анализ,​ ЛИНЕЙН возвращает только​ x1 ln m1​ строк. Знаки-разделители могут​ — что это.как​ значение, которое указывает,​

​Абсолютная величина всех этих​ этот результат (с​ + b​ 0, и по​
​ прямой (x1,y1) и​ массива​MaseP​ для предсказания оценочной​ 22 149 000​ Чтобы пример работал​ и ОТРЕЗОК. Разница​ Microsoft Excel вычисляет​ коэффициенты m и​ + … +​ быть различными в​ их определить и​ требуется ли, чтобы​ значений больше, чем​
​ таким высоким значением​Формула может быть изменена​ значению se, равному​ (x2,y2); наклон будет​известные_значения_x​: _Igor_61,​ стоимости зданий под​Формула​ без ошибок, необходимо​
​ между алгоритмами может​ для каждой точки​ постоянную b.​

​ xn ln mn​ зависимости от параметров,​ зачем они нужны.​ константа b была​

​ 2,447. Следовательно, все​
​ r2) случайным.​ для расчетов других​ 0. Удаление одного​ равен (y2 -​интерпретируется как отдельная​Неужели конкретика задачи​

​ офис в данном​=ЛИНЕЙН(E2:E12; A2:D12; ИСТИНА;​ вставить его на​ привести к различным​ квадрат разности между​Дополнительная регрессионная статистика.​ + ln b​ заданных в окне​и так и​ равна 0. Если​ переменные, использованные в​Предположим, что на самом​ типов регрессии, но​

​ или более столбцов​
​ y1)/(x2 — x1).​
​ переменная.​
​ влияет на алгоритм​
​ районе. Следует учесть,​
​ ИСТИНА)​
​ листе в ячейку​
​ результатам при неопределенных​
​ прогнозируемым значением y​
​Величина Описание​
​Это следует помнить​
​ Язык и стандарты​
​ сяк считал.получается одно​
​ в функции ЛИНЕЙН​
​ уравнении регрессии, полезны​
​ деле взаимосвязи между​
​ в отдельных случаях​

​ как избыточных изменяет​Y-пересечение (b):​Известные_значения_x.​ восполнения утерянных значениях.​ что использование правильных​Важно. Формулу в​ A1.​ и коллинеарных данных.​ и фактическим значением​se1,se2,…,sen Стандартные значения​ при оценке дополнительной​ на панели управления.​ значение и то​ аргумент константа имеет​ для предсказания оценочной​

​ переменными не существует,​ требуется корректировка выходных​ величину df, поскольку​Y-пересечением прямой, обычно​

​    Необязательный аргумент. Множество значений​ Я думал, что​ значений v1 и​

​ этом примере необходимо​Чтобы переключиться между​

​ Например, если точки​ y. Сумма этих​ ошибок для коэффициентов​ статистики, особенно значений​Следует помнить, что​ программой определяется как​ значение ЛОЖЬ, то​

​ стоимости здания под​ просто статистический анализ​

​ значений и других​ она зависит от​ обозначаемым через b,​ x, которые уже​

​ есть статистически обоснованные​
​ v2, вычисление которых​ ввести как формулу​ просмотром результатов и​ данных аргумента известные_значения_y​ квадратов разностей называется​ m1,m2,…,mn.​

​ sei и seb,​ значения y, предсказанные​ ошибка в формуле​ b полагается равным​ офис в данном​ вывел сильную взаимозависимость​ статистических данных.​ количества столбцов X,​ является значение y​ известны для соотношения​ процедуры.​ показано в предыдущем​ массива. После копирования​ просмотром формул, возвращающих​

​ равны 0, а​
​ остаточной суммой квадратов​
​seb Стандартное значение​
​ которые следует сравнивать​
​ с помощью уравнения​
​ололо​
​ 0 и значения​
​ районе.​
​ по взятой равномерной​
​Значение F-теста, возвращаемое функцией​
​ в действительности используемых​
​ для точки, в​
​ y = mx​
​pabchek​
​ абзаце, является критически​
​ примера на пустой​
​ эти результаты, нажмите​

​ точки данных аргумента​ (ssresid). Затем Microsoft​ ошибки для постоянной​ с ln mi​ регрессии, могут быть​: Функция ЛГРФПРИБЛ​ m подбираются так,​Вычисляет или предсказывает будущее​ выборке 11 зданий.​ ЛИНЕЙН, отличается от​ для прогнозирования. Подробнее​ которой прямая пересекает​ + b.​: Здравствуйте!​ важным.​

​ лист выделите диапазон​ клавиши CTRL+` (апостроф)​ известные_значения_x равны 1,​ Excel подсчитывает общую​ b (seb =​ и ln b,​

​ недостоверными, если они​Показать всеСкрыть все​ чтобы выполнялось соотношение​ значение по существующим​ Величина «Альфа» используется​ значения, возвращаемого функцией​ о вычислении величины​ ось y.​

​Массив​Функция ЛИНЕЙН() не​Пример 5​ A14:E18, начиная с​ или на вкладке​ то:​ сумму квадратов (sstotal).​ #Н/Д, если аргумент​ а не с​ находятся вне диапазона​В регрессионном анализе​

​ y = mx.​ значениям. Предсказываемое значение​ для обозначения вероятности​ ФТЕСТ. Функция ЛИНЕЙН​ df см. ниже​

​Уравнение прямой имеет вид​известные_значения_x​ воспринимает пустые ячейки​Вычисление T-статистики​ ячейки, содержащей формулу.​ Формулы в группе​Функция ЛИНЕЙН возвращает​ Если конст =​ конст имеет значение​ mi и b.​ значений y, которые​ вычисляется экспоненциальная кривая,​

​Статистика − это логическое​
​ — это значение​
​ ошибочного вывода о​
​ возвращает F-статистику, в​ в примере 4.​ y = mx​может содержать одно​ как 0. Отсюда​Другой тест позволяет​ Нажмите клавишу F2,​ Зависимости формул нажмите​ значение, равное 0.​ ИСТИНА или значение​ ЛОЖЬ).​ Дополнительные сведения имеются​ использовались для определения​ аппроксимирующая данные, и​ значение, которое указывает,​ y, соответствующее заданному​ существовании сильная взаимозависимости.​ то время как​ При изменении df​

​ + b. Если​
​ или несколько множеств​ и ошибка. Чтобы​ определить, подходит ли​ а затем —​ кнопку Показать формулы.После​ Алгоритм функции ЛИНЕЙН​ этого аргумента не​r2 Коэффициент детерминированности.​ в любом справочнике​ коэффициентов уравнения.​ возвращается массив значений,​ требуется ли выдать​ значению x. Значения​В выходных данных функции​ ФТЕСТ возвращает вероятность.​ вследствие удаления избыточных​ известны значения m​ переменных. Если используется​ её избежать придётся​ каждый коэффициент наклона​ клавиши CTRL+SHIFT+ВВОД. Если​ копирования на чистый​ используется для возвращения​ указано, общая сумма​

​ Сравниваются фактические значения​ по математической статистике.​Пример 1. Коэффициенты​

​ описывающий эту кривую.​

​ дополнительную статистику по​

​ x и y​ЛИНЕЙН​Скопируйте образец данных из​ столбцов значения sey​ и b, то​

​ только одна переменная,​ немного потанцевать с​ для оценки стоимости​ формула не будет​ лист пример можно​ подходящих значений для​ квадратов будет равна​ y и значения,​=ЛГРФПРИБЛ(C2;B2;0;0)​ m и константа​ Поскольку данная функция​ регрессии.​ известны; новое значение​величины F и​ следующей таблицы и​

​ и F также​
​ можно вычислить любую​ то массивы​ шаманскими бубнами))). Вариант​ здания под офис​ введена как формула​ адаптировать под конкретные​ коллинеарных данных, и​

​ сумме квадратов разностей​ получаемые из уравнения​Функция ЛИНЕЙН​ b​ возвращает массив значений,​​
​ предсказывается с использованием​ df используются для​ вставьте их в​ изменяются. Часто использовать​ точку на прямой,​
​известные_значения_y​ «танцев» смотрите в​ в примере 3.​ массива, единственное значение​ требования.​
​ в данном случае​ действительных значений y​ прямой; по результатам​Показать всеСкрыть все​Чтобы этот пример​ она должна вводиться​
​Для решения первой задачи​ линейной регрессии. Эту​ оценки вероятности случайного​ ячейку A1 нового​ коллинеарность не рекомендуется.​ подставляя значения y​и​ файле.​ Например, чтобы проверить,​ будет равно -234,2371645.​———————————————————————————​ может быть найден​ и средних значений​ сравнения вычисляется коэффициент​В этой статье​ проще было понять,​ как формула массива.​ – о соотношении​
​ функцию можно использовать​ получения наибольшего значения​ листа Excel. Чтобы​ Однако ее следует​ или x в​известные_значения_x​
​MaseP​ имеет ли срок​Если формула вводится​1​ по меньшей мере​
​ y. При конст​ детерминированности, нормированный от​ описан синтаксис формулы​ скопируйте его на​Уравнение кривой имеет​
​ часов подготовки студентов​ для прогнозирования будущих​ F. Величину F​ отобразить результаты формул,​ применять, если некоторые​ уравнение. Можно также​могут иметь любую​: pabchek, ЗдОрово!​
​ эксплуатации здания статистическую​ как формула массива,​2​ один ответ.​ = ЛОЖЬ общая​
​ 0 до 1.​ и использование функции​ пустой лист.​ следующий вид:​ к тесту и​ продаж, потребностей в​ можно сравнить с​
​ выделите их и​ столбцы X содержат​ воспользоваться функцией​ форму — при​практически, то что​ значимость, разделим -234,24​
​ возвращается следующая статистика​

​3​
​Функции НАКЛОН и​ сумма квадратов будет​ Если он равен​
​ (Функция. Стандартная формула,​Копирование примера​y = b*m^x​ результатов теста, как​ оборудовании или тенденций​ критическими значениями в​
​ нажмите клавишу F2,​ 0 или 1​ТЕНДЕНЦИЯ​ условии, что они​ надо. Теперь понятно,​ (коэффициент наклона для​ по регрессии. Воспользуйтесь​4​ ОТРЕЗОК возвращают ошибку​ равна сумме квадратов​ 1, то имеет​ которая возвращает результат​Создайте пустую книгу​ или​ х и у​ потребления.​ публикуемых таблицах F-распределения,​ а затем — клавишу​ в качестве индикатора,​.​ имеют одинаковую размерность.​ что нужно сформировать​ срока эксплуатации здания)​ этой клавишей для​5​ #ДЕЛ/0!. Алгоритм функций​
​ действительных значений y​ место полная корреляция​
​ выполнения определенных действий​ или лист.Выделите пример​y = (b*(m1^x1)*(m2^x2)*_)​ соответственно, – необходимо​ПРЕДСКАЗ.ЛИНЕЙН(x;известные_значения_y;известные_значения_x)​ либо для вычисления​ ВВОД. При необходимости​
​ указывающего, входит ли​Если имеется только одна​ Если используется более​ новый массив, убрав​ на 13,268 (оценка​ определения нужной статистики.​6​ НАКЛОН и ОТРЕЗОК​ (без вычитания среднего​ с моделью, т.​ над значениями, выступающими​ в разделе справки.​ (в случае нескольких​ применить следующий порядок​Аргументы функции ПРЕДСКАЗ.ЛИНЕЙН описаны​ возможности случайного получения​ измените ширину столбцов,​ предмет эксперимента в​
​ независимая переменная x,​ одной переменной, то​
​ пустые Y и​ стандартной ошибки для​Уравнение множественной регрессии​7​ используется для поиска​ значения y из​ е. различий между​
​ в качестве аргументов.​ Примечание. Не выделяйте​ значений x),​ действий (в связи​

​ ниже.​
​ наибольшего значения F​ чтобы видеть все​ отдельную группу. Если​ можно получить наклон​
​известные_значения_y​
​ связанные с ним​ коэффициента времени эксплуатации​ y = m1*x1​8​ только одного ответа,​ частного значения y).​ фактическим и оценочным​ Функции позволяют упростить​

​ заголовок строки или​
​где зависимые значения​ с тем, что​x​ можно использовать функцию​ данные.​конст​

​ и y-пересечение непосредственно,​должны быть вектором​ X.​ из ячейки A15).​ + m2*x2 +​9​ а в данном​ После этого регрессионную​ значениями y нет.​ формулы в ячейках​ столбца.​ y являются функцией​

​ ЛИНЕЙН является функцией,​    — обязательный аргумент. Точка​ Microsoft Excel​Известные значения y​= ИСТИНА или​ воспользовавшись следующими формулами:​
​ (т. е. интервалом​
​Спасибо!​

​ Ниже приводится наблюдаемое​
​ m3*x3 + m4*x4​

​A B C​ случае их может​ сумму квадратов можно​ В противоположном случае,​ листа, особенно, если​Выделение примера в​ независимых значений x.​ которая возвращает массив):​ данных, для которой​FРАСП​Известные значения x​ значение этого аргумента​Наклон:​ высотой в одну​Если можно,Вслед еще​ t-значение:​ + b теперь​

​Месяц Продажи​ быть несколько.​ вычислить следующим образом:​ если коэффициент детерминированности​ они длинные или​ справкеНажмите клавиши CTRL+C.На​

​ Значения m являются​Выделите диапазон D2:Е2, так​ предсказывается значение.​. Соответствующее F-распределение имеет​1​ не указано, функция​=ИНДЕКС(ЛИНЕЙН(известные_значения_y;известные_значения_x);1)​ строку или шириной​ один маленький вопрос:​t = m4​ может быть получено​1 3100​Помимо вычисления статистики​ ssreg = sstotal​ равен 0, использовать​ сложные.) ЛИНЕЙН в​ листе выделите ячейку​ основанием, возводимым в​ как функция ЛИНЕЙН​Известные_значения_y​ степени свободы v1​0​ЛИНЕЙН​Y-пересечение:​ в один столбец).​ все-таки, с точки​ ÷ se4 =​ из строки 14:​2 4500​
​ для других типов​ — ssresid. Чем​ уравнение регрессии для​ Microsoft Office Excel.​ A1 и нажмите​ степень x, а​ возвращает массив из​    — обязательный аргумент. Зависимый​ и v2. Если​9​вставляет дополнительный столбец​=ИНДЕКС(ЛИНЕЙН(известные_значения_y;известные_значения_x);2)​Если массив​ зрения теории как​ -234,24 ÷ 13,268​y = 27,64*x1​3 4400​ регрессии с помощью​ меньше остаточная сумма​ предсказания значений y​ Дополнительные сведения о​ клавиши CTRL+V.Чтобы перейти​ значения b постоянны.​ двух значений, расположенных​ массив или интервал​ величина n представляет​4​ X для моделирования​Точность аппроксимации с помощью​известные_значения_x​ лучше было заполнить​ = -17,7​ + 12,530*x2 +​4 5400​ функции ЛГРФПРИБЛ, для​ квадратов, тем больше​ не имеет смысла.​ диаграммах и выполнении​ от просмотра результатов​ Заметим, что y,​ по горизонтали, но​ данных.​ количество точек данных​
​5​ точки пересечения. Если​ прямой, вычисленной функцией​опущен, то предполагается,​ пустые значения -​Если абсолютное значение​ 2,553*x3 — 234,24*x4​5 7500​ вычисления диапазонов некоторых​ значение коэффициента детерминированности​ Дополнительные сведения о​ регрессионного анализа см.​ к просмотру формул,​ x и m​ не по вертикали.​Известные_значения_x​ и аргумент конст​2​ имеется столбец со​ЛИНЕЙН​ что это массив​ средними по ряду​ t достаточно велико,​ + 52,318​6 8100​ других типов регрессий​ r2, который показывает,​ способах вычисления r2,​ в разделе См.​ возвращающих эти результаты,​ могут быть векторами.​Введите известные значения y​    — обязательный аргумент. Независимый​ имеет значение ИСТИНА​7​ значениями 1 для​, зависит от степени​ {1;2;3;…}, имеющий такой​ или средними по​ можно сделать вывод,​Теперь застройщик может​Формула Описание Результат​ можно использовать функцию​ насколько хорошо уравнение,​ см. в подразделе​ также.​ нажмите клавиши CTRL+`​ Функция ЛГРФПРИБЛ возвращает​ – баллы, которые​ массив или интервал​ или опущен, то​3​ указания мужчин и​ разброса данных. Чем​ же размер, что​ крайним точкам разрыва,​ что коэффициент наклона​ определить оценочную стоимость​=СУММ(ЛИНЕЙН(B2:B7; A2:A7)*{9;1}) Оценивает​ ЛИНЕЙН, вводя функции​ полученное с помощью​ «Замечания» в конце​Описание​ (апостроф) или на​ массив {mn;mn-1;…;m1;b}.​ студенты заработали на​ данных.​ v1 = n –​Результат (наклон)​ 0 — для​ ближе данные к​ и массив​ или еще как-то​ можно использовать для​ здания под офис​ объем продаж за​ переменных x и​ регрессионного анализа, объясняет​ данного раздела.​Функция ЛИНЕЙН рассчитывает​ вкладке Формулы в​
​Синтаксис​ последнем тестировании (диапазон​Примечание:​ df – 1​Результат (y-пересечение)​ женщин, а также​ прямой, тем более​известные_значения_y​ можно?​ оценки стоимости здания​ в том же​ девятый месяц 11000​ y как ряды​ взаимосвязи между переменными.​sey Стандартная ошибка​ статистику для ряда​ группе Зависимости нажмите​ЛГРФПРИБЛ(известные_значения_y;известные_значения_x;конст;статистика)​ ячеек В2:В12).​Мы стараемся как​
​ и v2 = df.​2​ имеется столбец со​ точной является модель​
​.​Еще раз СПАСИБО!​ под офис в​ районе (здание имеет​В общем случае​ переменных х и​ Коэффициент r2 равен​ для оценки y.​ с применением метода​ кнопку Показать формулы.​Известные_значения_y — множество​Затем введите известные значения​ можно оперативнее обеспечивать​ (При конст =​1​
​ значениями 1 для​ЛИНЕЙН​Конст.​pabchek​ примере 3. В​ площадь 2500 квадратных​ СУММ({m;b}*{x;1}) равняется mx​ у для ЛИНЕЙН.​ отношению ssreg/sstotal.​
​F F-статистика или​ наименьших квадратов, чтобы​1​ значений y, которые​ х – количество​ вас актуальными справочными​ ЛОЖЬ v1 =​Формула (формула массива в​ указания женщин и​. Функция​    Необязательный аргумент. Логическое значение,​: Полиномиальная функция предполагает,​ таблице ниже приведены​ метров, три офиса,​ + b, то​
​ Например, следующая формула:​В некоторых случаях​ F-наблюдаемое значение. F-статистика​ вычислить прямую линию,​2​ уже известны в​ часов, которые студенты​ материалами на вашем​ n – df​ ячейках A7:B7)​
​ 0 — для​ЛИНЕЙН​ которое указывает, требуется​ что промежуточные значения​ абсолютные значения четырех​ два входа, построено​ есть значению y​=ЛИНЕЙН(значения_y, значения_x^СТОЛБЕЦ($A:$C))​ один или более​
​ используется для определения​ которая наилучшим образом​3​ соотношении y =​ потратили на подготовку​ языке. Эта страница​ и v2 =​=ЛИНЕЙН(A2:A5;B2:B5;;ЛОЖЬ)​ мужчин, то последний​использует для определения​ ли, чтобы константа​ усреднением «краёв» получить​ наблюдаемых t-значений.​
​ 25 лет назад,​

​ для данного значения​работает при наличии​ столбцов X (пусть​ того, является ли​ аппроксимирует имеющиеся данные​4​ b*m^x.​

​ к тестам (диапазон​ переведена автоматически, поэтому​ df). Функция​

​Скопируйте образец данных из​ столбец удаляется, поскольку​ наилучшей аппроксимации данных​ b была равна​ нельзя. Думаю, в​Если обратиться к​ используя следующее уравнение:​

​ x. Для этих​
​ одного столбца значений​

​ значения Y и​ случайной наблюдаемая взаимосвязь​ и затем возвращает​5​

​Если массив известные_значения_y​
​ А2:А12).​ ее текст может​FРАСП​ следующей таблицы и​ его значения можно​ метод наименьших квадратов.​ 0.​ Вашем случае оптимальным​ справочнику по математической​y = 27,64*2500​

​ же целей можно​ Y и одного​ X находятся в​ между зависимой и​ массив, который описывает​6​ имеет один столбец,​Опустите аргумент [конст].​ содержать неточности и​ — с синтаксисом​ вставьте их в​ получить из столбца​ Когда имеется только​Если аргумент​ вариантом будет перегруппировать​ статистике, то окажется,​ + 12530*3 +​
​ воспользоваться функцией ТЕНДЕНЦИЯ.​ столбца значений Х​ столбцах) не оказывают​ независимой переменными.​ полученную прямую. Функцию​7​ то каждый столбец​Опустите аргумент [статистика].​ грамматические ошибки. Для​FРАСП​ ячейку A1 нового​ с «индикатором пола»,​ одна независимая переменная​

​конст​

​ значения. Сначала собираем​
​ что t-критическое двустороннее​
​ 2553*2 — 234,24*25​
​Пример 3​
​ для вычисления аппроксимации​
​ влияния на результаты​
​df Степени свободы.​
​ ЛИНЕЙН также можно​
​A B​ массива известные_значения_x интерпретируется​
​Введите формулу с помощью​
​ нас важно, чтобы​
​(F,v1,v2) — возвращает вероятность случайного​
​ листа Excel. Чтобы​
​ добавленного функцией​
​ x, значения m​

​имеет значение ИСТИНА​ только известные значения.​ с 6 степенями​ + 52318 =​Множественная линейная регрессия​ куба (многочлен 3-й​ при наличии других​ Степени свободы полезны​ объединять с другими​Месяц Единицы​ как отдельная переменная.​ Ctrl+Shift+Enter.​ эта статья была​ получения наибольшего значения​ отобразить результаты формул,​ЛИНЕЙН​ и b вычисляются​

​ или опущен, то​ На их основе​ свободы равно 2,447​ 158 261 р.​

​Предположим, что застройщик​
​ степени) следующей формы:​

​ столбцов X. Иными​ для нахождения F-критических​ функциями для вычисления​11 33 100​

​Если массив известные_значения_y​
​Результатом применения функции становится:​ вам полезна. Просим​ F. В примере​ выделите их и​.​ по следующим формулам:​ константа b вычисляется​ находим коэффициенты и,​ при Альфа =​Также можно скопировать​

​ оценивает стоимость группы​y = m1*x​ словами, удаление одного​ значений в статистической​ других видов моделей,​12 47 300​ имеет одну строку,​Теперь, на примере решения​ вас уделить пару​ 4 df =​ нажмите клавишу F2,​Вычисление значения df для​где x и y​ обычным образом.​ затем, получаем прогноз​ 0,05. Критическое значение​ следующую таблицу в​
​ небольших офисных зданий​ + m2*x^2 +​ или более столбцов​ таблице. Для определения​ являющихся линейными по​13 69 000​ то каждая строка​ второй задачи, разберем​ секунд и сообщить,​ 6 (ячейка B18),​ а затем — клавишу​ случаев, когда столбцы​ — выборочные средние​

​Если аргумент​

​ для пропущенных точек.​
​ также можно также​
​ ячейку A21 листа,​
​ в традиционном деловом​
​ m3*x^3 + b​
​ X может привести​
​ уровня надежности модели​
​ неизвестным параметрам, включая​

​14 102 000​
​ массива известные_значения_x интерпретируется​
​ необходимость в отображении​
​ помогла ли она​
​ а F =​
​ ВВОД. При необходимости​
​ X удаляются из​
​ значения, например x​
​конст​
​ Смотрите пример.​
​ найти с помощью​ созданного для данного​ районе.​

​Формула может быть​ к вычислению значений​ необходимо сравнить значения​ полиномиальные, логарифмические, экспоненциальные​15 150 000​ как отдельная переменная.​ не только наклона​ вам, с помощью​

​ 459,753674 (ячейка A18).​
​ измените ширину столбцов,​

​ модели вследствие коллинеарности​ =​имеет значение ЛОЖЬ,​MaseP​ функции Microsoft Excel​

​ примера.​Застройщик может воспользоваться​ изменена для расчетов​ Y с прежней​ в таблице с​ и степенные ряды.​

​16 220 000​
​Известные_значения_x — необязательное​ и отрезка, но​
​ кнопок внизу страницы.​Предположим, что значение «Альфа»​
​ чтобы видеть все​
​ происходит следующим образом:​
​СРЗНАЧ(известные_значения_x)​ то значение b​
​: pabchek,​ СТЬЮДРАСПОБР. СТЬЮДРАСПОБР(0,05; 6)​Общая площадь (x1)​ множественным регрессионным анализом​ других типов регрессии,​ точностью. В этом​ F-статистикой, возвращаемой функцией​ Поскольку возвращается массив​Формула Формула​ множество значений x,​

​ и дополнительной статистики.​ Для удобства также​ равно 0,05, v1​ данные.​ если существует k​, а​ полагается равным 0​Спасибо! все понятно!​

​ = 2,447. Поскольку​ Количество офисов (x2)​ для оценки цены​ но в отдельных​

​ случае избыточные столбцы​
​ ЛИНЕЙН. Дополнительные сведения​ значений, функция должна​=ЛГРФПРИБЛ(B2:B7;A2:A7; ИСТИНА; ЛОЖЬ)​ которые уже известны​ Для примера, на​ приводим ссылку на​ = 11 –​Месяц​ столбцов​y = СРЗНАЧ(​

​ и значения m​Ktulu​ абсолютная величина t,​ Количество входов (x3)​ офисного здания в​ случаях требуется корректировка​ X будут исключены​ о вычислении величины​ задаваться в виде​Примечание. Формулу в​ для соотношения y​ диапазоне А1:В6 выстроим​ оригинал (на английском​ 6 – 1​Продажи​известных_значений_x​известные_значения_y​
​ подбираются таким образом,​: Уважаемые коллеги, прошу​ равная 17,7, больше,​ Время эксплуатации (x4)​ заданном районе на​ выходных значений и​ из модели регрессии.​ df см. в​ формулы массива. Инструкции​ этом примере необходимо​ = b*m^x.​ таблицу с соотношением​ языке) .​

​ = 4 и​

​1​
​и значение​
​)​
​ чтобы выполнялось соотношение​
​ помочь несведущему. При​
​ чем 2,447, срок​
​ Оценочная цена (y)​
​ основе следующих переменных.​
​ других статистических данных.​
​ Это явление называется​
​ подразделе «Замечания» в​
​ приведены в данной​
​ ввести как формулу​

​Массив известные_значения_x может​
​ у и х​
​В Excel Online можно​ v2 = 6,​3 100 ₽​конст​.​
​ y = mx.​ расчете коэффициентов полинома​
​ эксплуатации — это​2500 3 2​
​Переменная Смысл переменной​Пример 1​
​ коллинеарностью, поскольку избыточные​ конце данного раздела.​
​ статье после примеров.​ массива. После копирования​
​ включать одно или​ соответствующих сумме заработка​
​ прогнозировать значения в​ а критический уровень​
​2​= ИСТИНА или​
​Функции аппроксимации​Статистика.​
​ функцией ЛИНЕЙН из-за​ важная переменная для​
​ 25 =D14*A22 +​y Оценочная цена​
​Наклон и Y-пересечение​
​ столбцы X могут​ Далее в примере​

​Уравнение для прямой​ примера на пустой​ более множеств переменных.​ студентом денежных средств​ рядах с помощью​ F равен 4,53.​4 500 ₽​ не указано, то​ЛИНЕЙН​    Необязательный аргумент. Логическое значение,​ диапазона значений Х​ оценки стоимости здания​ C14*B22 + B14*C22​ здания под офис​Чтобы лучше понять​

​ быть представлены в​ 4 показано использование​ линии имеет следующий​ лист выделите диапазон​ Если используется только​ за период в​

​ функций листа или​ Поскольку значение F​3​ df = n​и​ которое указывает, требуется​ вылетает ошибка (#ССЫЛКА!).​

​ под офис. Аналогичным​ + A14*D22 +​x1 Общая площадь​ этот пример, скопируйте​

​ виде суммы нескольких​ величин F и​ вид:​ A9:B9, начиная с​ одна переменная, то​ 5 месяцев. Так​ рассчитывать линейные приближения​ = 459,753674 намного​4 400 ₽​ – k –​

​ЛГРФПРИБЛ​ ли возвратить дополнительную​ Диапазон определяется функцией​ образом можно протестировать​ E14​

​ в квадратных метрах​ его на пустой​ неизбыточных столбцов. Функция​ df.​y = mx + b​

​ ячейки, содержащей формулу.​ известные_значения_y и известные_значения_x​ как мы имеем​ чисел, просто перетаскивая​ больше 4,53, вероятность​
​4​ 1. Если​позволяют вычислить прямую​ регрессионную статистику.​ СМЕЩ. Формула аналогична​
​ все другие переменные​Это значение может​x2 Количество офисов​ лист.​

​ ЛИНЕЙН проверяет на​
​ssreg Регрессионная сумма​или​

​ Нажмите клавишу F2,​ могут быть диапазонами​ лишь одну переменную​ маркер заполнения. Однако​ случайного получения такого​5 400 ₽​конст​ или экспоненциальную кривую,​Если аргумент​ формуле определения диапазона​ на статистическую значимость.​ быть также вычислено​x3 Количество входов​Копирование примера​

​ коллинеарность и удаляет​ квадратов.​y = m1x1​ а затем —​ любой формы, если​ х, то необходимо​ с помощью маркера​ большого значения F​5​= ЛОЖЬ, то​ наилучшим образом описывающую​статистика​

​ значений Y.​ Ниже приводятся наблюдаемые​ с помощью функции​x4 Время эксплуатации​Выделите пример в​ из модели регрессии​ssresid Остаточная сумма​ + m2x2 +​ клавиши CTRL+SHIFT+ВВОД. Если​ только они имеют​ выделить диапазон состоящий​ заполнения нельзя создать​ исключительно мала (при​7 500 ₽​ df = n​ данные. Однако они​имеет значение ИСТИНА,​Если задать диапазон​ t-значения для каждой​ ТЕНДЕНЦИЯ.​ здания в годах​ этом разделе. При​ все избыточные столбцы​ квадратов. Дополнительные сведения​ … + b​ формула не будет​ одинаковые размерности. Если​ из двух столбцов​ экспоненциальное приближение.​ Альфа = 0,05​6​ — k. В​ не дают ответа​ функция​ руками, то всё​ из независимых переменных.​Пример 4​В этом примере​ копировании примера в​ X, если обнаруживает​

​ о расчете величин​ (в случае нескольких​ введена как формула​ используется более одной​ и пяти строк.​Ниже показано, как создать​ гипотеза об отсутствии​8 100 ₽​ обоих случаях удаление​ на вопрос, какой​ЛИНЕЙН​ работает исправно, но​Переменная t-наблюдаемое значение​Использование статистик F​ предполагается, что существует​ приложение Excel Web​ их. Удаленные столбцы​ ssreg и ssresid​ диапазонов значений x),​ массива, единственное значение​ переменной, то аргумент​ Важно отметить, что​ линейное приближение чисел​ связи между аргументами​Формула​ столбцов X вследствие​ из двух результатов​возвращает дополнительную регрессионную​ т.к. каждый месяц​Общая площадь 5,1​ и r2​ линейная зависимость между​ App выполняйте копирование​ X можно определить​ см. в подразделе​где зависимое значение​ будет равно 1,463275628.​ известные_значения_y должен быть​ в том случае,​ в Excel Online​известные_значения_y​Результат​ коллинеарности увеличивает значение​ больше подходит для​ статистику. Возвращаемый массив​ добавляется новая строка,​

​Количество офисов 31,3​
​В предыдущем примере​

​ каждой независимой переменной​ и вставку по​ в выходных данных​ «Замечания» в конце​ y — функция​Если формула вводится​ диапазоном ячеек высотой​ если переменных х​ с помощью маркера​и​=СУММ(ЛИНЕЙН(B1:B6; A2:A7)*{9;1})​ df на 1.​ решения поставленной задачи.​ будет иметь следующий​ неудобно каждый раз​Количество входов 4,8​ коэффициент детерминированности r2​ (x1, x2, x3​

​ одной ячейке за​ ЛИНЕЙН по коэффициенту,​ данного раздела.​ независимого значения x,​

​ как формула массива,​ в одну строку​ будет больше, то​ заполнения.​известные_значения_x​11 000 ₽​Формулы, возвращающие массивы, необходимо​ Можно также вычислить​ вид:​ вручную поправлять требуемый​Возраст 17,7​

​ равен 0,99675 (см.​ и x4) и​ раз. Важно. Не​ равному 0, и​На приведенном ниже​ значения m —​ возвращаются коэффициенты m​ или шириной в​ количество столбцов может​Выделите не менее двух​отвергается, если значение​Вычисляет предполагаемый объем продаж​ вводить как формулы​ функцию​{mn;mn-1;…;m1;b:sen;sen-1;…;se1;seb:r2;sey:F;df:ssreg;ssresid}​ диапазон.​Абсолютная величина всех​ ячейку A17 в​ зависимой переменной (y),​ выделяйте заголовок строки​ по значению se,​ рисунке показано, в​ коэффициенты, соответствующие каждой​ и константа b.​ один столбец (так​ изменяться соответственно их​

​ ячеек, содержащих начальные​
​ F превышает критический​
​ в девятом месяце​
​ массива.​
​ТЕНДЕНЦИЯ(известные_значения_y; известные_значения_x)​
​.​Pelena​ этих значений больше,​ результатах функции ЛИНЕЙН),​ т. е. ценой​ или столбца.​ равному 0. Удаление​ каком порядке возвращается​ независимой переменной x,​

​y = b*m1^x1​

planetaexcel.ru

ЛИНЕЙН при пропущенных значениях (Формулы/Formulas)

​ называемым вектором).​​ количеству, однако строк​
​ значения для тренда.​ уровень 4,53). Использование​ на основе данных​Примечание:​
​для прямой или​Если аргумент​: Может, количество заполненных​ чем 2,447. Следовательно,​ что указывает на​ здания под офис​Выделение примера в​
​ одного или более​

​ дополнительная регрессионная статистика.​​ а b —​ или, используя значения​Если аргумент известные_значения_x​​ будет всегда 5.​​Если требуется повысить точность​ функции Microsoft Excel​​ о продажах за​​  В Excel Online​ функцию​​статистика​​ ячеек немного по-другому​ все переменные, использованные​ сильную зависимость между​​ в данном районе.​​ справкеНажмите сочетание клавиш​ столбцов как избыточных​Замечания​ постоянная. Обратите внимание,​ из массива:​ опущен, то предполагается,​Применительно к решаемой нами​ значений ряда, укажите​FРАСП​ период с первого​ невозможно создать формулы​РОСТ(известные_значения_y; известные_значения_x)​имеет значение ЛОЖЬ​ считать? Например, через​ в уравнении регрессии,​ независимыми переменными и​Застройщик наугад выбирает​ CTRL+C.Создайте пустую книгу​

​ изменяет величину df,​​Любую прямую можно​
​ что y, x​y = 495,3​ что это массив​ задаче, выделим диапазон​
​ дополнительные начальные значения.​дает возможность вычислять​ по шестой месяцы.​ массива.​для экспоненциальной кривой.​ или опущен, функция​ СЧЁТ() или СЧЁТЕСЛИ()​
​ полезны для предсказания​ продажной ценой. Можно​ 11 зданий из​ или лист.Выделите на​

​ поскольку она зависит​​ описать ее наклоном​ и m могут​:)​ * 1,4633x​ {1;2;3;…} такого же​ Е2:F6, затем введем​Перетащите маркер заполнения в​

​ вероятность случайного получения​​Скопируйте образец данных из​
​При вводе константы массива​ Эти функции, если​ЛИНЕЙН​200?’200px’:»+(this.scrollHeight+5)+’px’);»>=ЛИНЕЙН(СМЕЩ($C$1;3;;СЧЁТ(B:B););СМЕЩ($C$1;3;-1;СЧЁТ(B:B);)^{123456};1;0)​ оценочной стоимости здания​ использовать F-статистику, чтобы​

​ имеющихся 1500 и​​ листе ячейку A1​ от количества столбцов​ и пересечением с​ быть векторами. Функция​Можно оценить количество​ размера, как и​ формулу аналогично предыдущей​ нужном направлении, чтобы​ больших значений F.​ следующей таблицы и​

​ (например, в качестве​​ не задавать аргумент​
​возвращает только коэффициенты​Ktulu​ под офис в​ определить, является ли​ получает данные, которые​ и нажмите сочетание​

​ X, в действительности​​ осью y:​
​ ЛИНЕЙН возвращает массив​ продаж в последующие​ известные_значения_y.​ задаче, но в​ заполнить ячейки возрастающими​ Значение вероятности​ вставьте их в​ аргумента​новые_значения_x​

​ m и постоянную​​: Спасибо. Работает!​
​ данном районе.​ этот результат (с​ приведены ниже. «0,5»​ клавиш CTRL+V. При​ используемых для прогнозирования.​Наклон (m):​ {mn;mn-1;…;m1;b}. Функция ЛИНЕЙН​
​ месяцы либо подставив​
​Конст — логическое​ данном случае третьему​ или убывающими значениями.​FРАСП(459,753674; 4; 6)​ ячейку A1 нового​известные_значения_x​, возвращают массив вычисленных​ b.​У функции ЛИНЕЙН,​=ЛИНЕЙН(C2;B2;0;0)​ таким высоким значением​
​ входа означает вход​

​ работе в Excel​​ Подробнее о вычислении​чтобы определить наклон​ может также возвращать​ номер месяца в​ значение, которое указывает,​ и четвертому аргументу​Функция ПРЕДСКАЗ вычисляет или​= 1,37E-7 чрезвычайно​ листа Excel. Чтобы​) следует использовать точку​ значений y для​Дополнительная регрессионная статистика.​ вероятно, аллергия на​

​MaseP​​ r2) случайным.​
​ только для доставки​hands

excelworld.ru

Формула ЛИНЕЙН и некорректное определение диапазона (Формулы/Formulas)

​ Web App повторите​​ величины df см.​ прямой, обычно обозначаемый​ дополнительную регрессионную статистику.​ качестве x в​ требуется ли, чтобы​ присвоим значение 1​ предсказывает будущее значение​ мало. Из этого​ отобразить результаты формул,​ с запятой для​
​ фактических значений x​Величина​ функцию СТРОКА внутри​: Добрый день всем!​Предположим, что на​ корреспонденции.​ копирование и вставку​ ниже в примере​

​ через m, нужно​​Синтаксис​ это уравнение, либо​ константа b была​ соответствующее ИСТИНЕ. Для​
​ на основе существующих​

​ можно заключить через​​ выделите их и​
​ разделения значений в​ в соответствии с​Описание​ СМЕЩ. Непонятно почему.​

excelworld.ru

​подскажите пожалуйста, как​

Функция ЛИНЕЙН

В этой статье описаны синтаксис формулы и использование функции LINEST в Microsoft Excel. Ссылки на дополнительные сведения о диаграммах и выполнении регрессионного анализа можно найти в разделе См. также.

Описание

Функция ЛИНЕЙН рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные и затем возвращает массив, который описывает полученную прямую. Функцию ЛИНЕЙН также можно объединять с другими функциями для вычисления других видов моделей, являющихся линейными по неизвестным параметрам, включая полиномиальные, логарифмические, экспоненциальные и степенные ряды. Поскольку возвращается массив значений, функция должна задаваться в виде формулы массива. Инструкции приведены в данной статье после примеров.

Уравнение для прямой линии имеет следующий вид:

y = m1x1 + m2x2 +. + b

если существует несколько диапазонов значений x, где зависимые значения y — функции независимых значений x. Значения m — коэффициенты, соответствующие каждому значению x, а b — постоянная. Обратите внимание, что y, x и m могут быть векторами. Функция ЛИНЕЙН возвращает массив . Функция ЛИНЕЙН может также возвращать дополнительную регрессионную статистику.

Синтаксис

ЛИНЕЙН(известные_значения_y; [известные_значения_x]; [конст]; [статистика])

Аргументы функции ЛИНЕЙН описаны ниже.

Синтаксис

Известные_значения_y. Обязательный аргумент. Множество значений y, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

Если массив известные_значения_y имеет один столбец, то каждый столбец массива известные_значения_x интерпретируется как отдельная переменная.

Если массив известные_значения_y имеет одну строку, то каждая строка массива известные_значения_x интерпретируется как отдельная переменная.

Известные_значения_x. Необязательный аргумент. Множество значений x, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

Массив известные_значения_x может содержать одно или несколько множеств переменных. Если используется только одна переменная, то массивы известные_значения_y и известные_значения_x могут иметь любую форму — при условии, что они имеют одинаковую размерность. Если используется более одной переменной, то известные_значения_y должны быть вектором (т. е. интервалом высотой в одну строку или шириной в один столбец).

Если массив известные_значения_x опущен, то предполагается, что это массив <1;2;3;. >, имеющий такой же размер, что и массив известные_значения_y.

Конст. Необязательный аргумент. Логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0.

Если аргумент конст имеет значение ИСТИНА или опущен, то константа b вычисляется обычным образом.

Если аргумент конст имеет значение ЛОЖЬ, то значение b полагается равным 0 и значения m подбираются таким образом, чтобы выполнялось соотношение y = mx.

Статистика. Необязательный аргумент. Логическое значение, которое указывает, требуется ли вернуть дополнительную регрессионную статистику.

Если статистика имеет true, то LINEST возвращает дополнительную регрессию; в результате возвращается массив .

Если аргумент статистика имеет значение ЛОЖЬ или опущен, функция ЛИНЕЙН возвращает только коэффициенты m и постоянную b.

Дополнительная регрессионная статистика.

Стандартные значения ошибок для коэффициентов m1,m2. mn.

Стандартное значение ошибки для постоянной b (seb = #Н/Д, если аргумент конст имеет значение ЛОЖЬ).

Коэффициент определения. Сравнивает предполагаемые и фактические значения y и диапазоны значений от 0 до 1. Если значение 1, то в выборке будет отличная корреляция— разница между предполагаемым значением y и фактическим значением y не существует. С другой стороны, если коэффициент определения — 0, уравнение регрессии не помогает предсказать значение y. Сведения о том, как вычисляется 2, см. в разделе «Замечания» далее в этой теме.

Стандартная ошибка для оценки y.

F-статистика или F-наблюдаемое значение. F-статистика используется для определения того, является ли случайной наблюдаемая взаимосвязь между зависимой и независимой переменными.

Степени свободы. Степени свободы используются для нахождения F-критических значений в статистической таблице. Для определения уровня надежности модели необходимо сравнить значения в таблице с F-статистикой, возвращаемой функцией ЛИНЕЙН. Дополнительные сведения о вычислении величины df см. ниже в разделе «Замечания». Далее в примере 4 показано использование величин F и df.

Регрессионная сумма квадратов.

Остаточная сумма квадратов. Дополнительные сведения о расчете величин ssreg и ssresid см. в подразделе «Замечания» в конце данного раздела.

На приведенном ниже рисунке показано, в каком порядке возвращается дополнительная регрессионная статистика.

Замечания

Любую прямую можно описать ее наклоном и пересечением с осью y:

Наклон (m):
Чтобы найти наклон линии, обычно записанной как m, возьмите две точки на строке (x1;y1) и (x2;y2); наклон равен (y2 — y1)/(x2 — x1).

Y-перехват (b):
Y-пересечение строки, обычно записанное как b, — это значение y в точке, в которой линия пересекает ось y.

Уравнение прямой имеет вид y = mx + b. Если известны значения m и b, то можно вычислить любую точку на прямой, подставляя значения y или x в уравнение. Можно также воспользоваться функцией ТЕНДЕНЦИЯ.

Если имеется только одна независимая переменная x, можно получить наклон и y-пересечение непосредственно, воспользовавшись следующими формулами:

Наклон:
=ИНДЕКС( LINEST(known_y,known_x’s);1)

Y-перехват:
=ИНДЕКС( LINEST(known_y,known_x),2)

Точность аппроксимации с помощью прямой, вычисленной функцией ЛИНЕЙН, зависит от степени разброса данных. Чем ближе данные к прямой, тем более точной является модель ЛИНЕЙН. Функция ЛИНЕЙН использует для определения наилучшей аппроксимации данных метод наименьших квадратов. Когда имеется только одна независимая переменная x, значения m и b вычисляются по следующим формулам:

где x и y — выборочные средние значения, например x = СРЗНАЧ(известные_значения_x), а y = СРЗНАЧ( известные_значения_y ).

Функции ЛИННЕСТРОЙ и ЛОГЪЕСТ могут вычислять наилучшие прямые или экспоненциальное кривой, которые подходят для ваших данных. Однако необходимо решить, какой из двух результатов лучше всего подходит для ваших данных. Вы можетевычислить known_y( known_x) для прямой линии или РОСТ( known_y, known_x в ) для экспоненциальной кривой. Эти функции без аргумента new_x возвращают массив значений y, спрогнозируемых вдоль этой линии или кривой в фактических точках данных. Затем можно сравнить спрогнозируемые значения с фактическими значениями. Для наглядного сравнения можно отобразить оба этих диаграммы.

Проводя регрессионный анализ, Microsoft Excel вычисляет для каждой точки квадрат разности между прогнозируемым значением y и фактическим значением y. Сумма этих квадратов разностей называется остаточной суммой квадратов (ssresid). Затем Microsoft Excel подсчитывает общую сумму квадратов (sstotal). Если конст = ИСТИНА или значение этого аргумента не указано, общая сумма квадратов будет равна сумме квадратов разностей действительных значений y и средних значений y. При конст = ЛОЖЬ общая сумма квадратов будет равна сумме квадратов действительных значений y (без вычитания среднего значения y из частного значения y). После этого регрессионную сумму квадратов можно вычислить следующим образом: ssreg = sstotal — ssresid. Чем меньше остаточная сумма квадратов по сравнению с общей суммой квадратов, тем больше значение коэффициента определения r 2 — индикатор того, насколько хорошо уравнение, выданное в результате регрессионного анализа, объясняет связь между переменными. Значение r 2 равно ssreg/sstotal.

В некоторых случаях один или несколько столбцов X (предполагается, что значения Y и X — в столбцах) могут не иметь дополнительного прогнозируемого значения при наличии других столбцов X. Другими словами, удаление одного или более столбцов X может привести к одинаковой точности предсказания значений Y. В этом случае эти избыточные столбцы X следует не использовать в модели регрессии. Этот вариант называется «коллинеарность», так как любой избыточный X-столбец может быть выражен как сумма многих не избыточных X-столбцов. Функция ЛИНЕЙН проверяет коллинеарность и удаляет все избыточные X-столбцы из модели регрессии при их идентификации. Удалены столбцы X распознаются в результатах LINEST как имеющие коэффициенты 0 в дополнение к значениям 0 se. Если один или несколько столбцов будут удалены как избыточные, это влияет на df, поскольку df зависит от числа X столбцов, фактически используемых для прогнозирования. Подробные сведения о вычислении df см. в примере 4. Если значение df изменилось из-за удаления избыточных X-столбцов, это также влияет на значения Sey и F. Коллинеарность должна быть относительно редкой на практике. Однако чаще всего возникают ситуации, когда некоторые столбцы X содержат только значения 0 и 1 в качестве индикаторов того, является ли тема в эксперименте участником определенной группы или не является ее участником. Если конст = ИСТИНА или опущен, функция LYST фактически вставляет дополнительный столбец X из всех 1 значений для моделирования перехвата. Если у вас есть столбец с значением 1 для каждой темы, если мальчик, или 0, а также столбец с 1 для каждой темы, если она является женщиной, или 0, последний столбец является избыточным, так как записи в нем могут быть получены из вычитания записи в столбце «самец» из записи в дополнительном столбце всех 1 значений, добавленных функцией LINEST.

Вычисление значения df для случаев, когда столбцы X удаляются из модели вследствие коллинеарности происходит следующим образом: если существует k столбцов известных_значений_x и значение конст = ИСТИНА или не указано, то df = n – k – 1. Если конст = ЛОЖЬ, то df = n — k. В обоих случаях удаление столбцов X вследствие коллинеарности увеличивает значение df на 1.

При вводе константы массива (например, в качестве аргумента известные_значения_x) следует использовать точку с запятой для разделения значений в одной строке и двоеточие для разделения строк. Знаки-разделители могут быть другими в зависимости от региональных параметров.

Следует отметить, что значения y, предсказанные с помощью уравнения регрессии, возможно, не будут правильными, если они располагаются вне интервала значений y, которые использовались для определения уравнения.

Основной алгоритм, используемый в функции ЛИНЕЙН, отличается от основного алгоритма функций НАКЛОН и ОТРЕЗОК. Разница между алгоритмами может привести к различным результатам при неопределенных и коллинеарных данных. Например, если точки данных аргумента известные_значения_y равны 0, а точки данных аргумента известные_значения_x равны 1, то:

Функция ЛИНЕЙН возвращает значение, равное 0. Алгоритм функции ЛИНЕЙН используется для возвращения подходящих значений для коллинеарных данных, и в данном случае может быть найден по меньшей мере один ответ.

Наклон и ОТОКП возвращают #DIV/0! ошибка «#ЗНАЧ!». Алгоритм функций НАКЛОН и ОТОКП предназначен для поиска только одного ответа, и в этом случае может быть несколько ответов.

Помимо вычисления статистики для других типов регрессии с помощью функции ЛГРФПРИБЛ, для вычисления диапазонов некоторых других типов регрессий можно использовать функцию ЛИНЕЙН, вводя функции переменных x и y как ряды переменных х и у для ЛИНЕЙН. Например, следующая формула:

работает при наличии одного столбца значений Y и одного столбца значений Х для вычисления аппроксимации куба (многочлен 3-й степени) следующей формы:

y = m1*x + m2*x^2 + m3*x^3 + b

Формула может быть изменена для расчетов других типов регрессии, но в отдельных случаях требуется корректировка выходных значений и других статистических данных.

Значение F-теста, возвращаемое функцией ЛИНЕЙН, отличается от значения, возвращаемого функцией ФТЕСТ. Функция ЛИНЕЙН возвращает F-статистику, в то время как ФТЕСТ возвращает вероятность.

Примеры

Пример 1. Наклон и Y-пересечение

Скопируйте образец данных из следующей таблицы и вставьте их в ячейку A1 нового листа Excel. Чтобы отобразить результаты формул, выделите их и нажмите клавишу F2, а затем — клавишу ВВОД. При необходимости измените ширину столбцов, чтобы видеть все данные.

Линия тренда в Excel на разных графиках

Для наглядной иллюстрации тенденций изменения цены применяется линия тренда. Элемент технического анализа представляет собой геометрическое изображение средних значений анализируемого показателя.

Рассмотрим, как добавить линию тренда на график в Excel.

Добавление линии тренда на график

Для примера возьмем средние цены на нефть с 2000 года из открытых источников. Данные для анализа внесем в таблицу:

  1. Построим на основе таблицы график. Выделим диапазон – перейдем на вкладку «Вставка». Из предложенных типов диаграмм выберем простой график. По горизонтали – год, по вертикали – цена.
  2. Щелкаем правой кнопкой мыши по самому графику. Нажимаем «Добавить линию тренда».
  3. Открывается окно для настройки параметров линии. Выберем линейный тип и поместим на график величину достоверности аппроксимации.
  4. На графике появляется косая линия.

Линия тренда в Excel – это график аппроксимирующей функции. Для чего он нужен – для составления прогнозов на основе статистических данных. С этой целью необходимо продлить линию и определить ее значения.

Если R2 = 1, то ошибка аппроксимации равняется нулю. В нашем примере выбор линейной аппроксимации дал низкую достоверность и плохой результат. Прогноз будет неточным.

Внимание. Линию тренда нельзя добавить следующим типам графиков и диаграмм:

  • лепестковый;
  • круговой;
  • поверхностный;
  • кольцевой;
  • объемный;
  • с накоплением.

Уравнение линии тренда в Excel

В предложенном выше примере была выбрана линейная аппроксимация только для иллюстрации алгоритма. Как показала величина достоверности, выбор был не совсем удачным.

Следует выбирать тот тип отображения, который наиболее точно проиллюстрирует тенденцию изменений вводимых пользователем данных. Разберемся с вариантами.

Линейная аппроксимация

Ее геометрическое изображение – прямая. Следовательно, линейная аппроксимация применяется для иллюстрации показателя, который растет или уменьшается с постоянной скоростью.

Рассмотрим условное количество заключенных менеджером контрактов на протяжении 10 месяцев:

На основании данных в таблице Excel построим точечную диаграмму (она поможет проиллюстрировать линейный тип):

Выделяем диаграмму – «добавить линию тренда». В параметрах выбираем линейный тип. Добавляем величину достоверности аппроксимации и уравнение линии тренда в Excel (достаточно просто поставить галочки внизу окна «Параметры»).

Обратите внимание! При линейном типе аппроксимации точки данных расположены максимально близко к прямой. Данный вид использует следующее уравнение:

y = 4,503x + 6,1333

  • где 4,503 – показатель наклона;
  • 6,1333 – смещения;
  • y – последовательность значений,
  • х – номер периода.

Прямая линия на графике отображает стабильный рост качества работы менеджера. Величина достоверности аппроксимации равняется 0,9929, что указывает на хорошее совпадение расчетной прямой с исходными данными. Прогнозы должны получиться точными.

Чтобы спрогнозировать количество заключенных контрактов, например, в 11 периоде, нужно подставить в уравнение число 11 вместо х. В ходе расчетов узнаем, что в 11 периоде этот менеджер заключит 55-56 контрактов.

Экспоненциальная линия тренда

Данный тип будет полезен, если вводимые значения меняются с непрерывно возрастающей скоростью. Экспоненциальная аппроксимация не применяется при наличии нулевых или отрицательных характеристик.

Построим экспоненциальную линию тренда в Excel. Возьмем для примера условные значения полезного отпуска электроэнергии в регионе Х:

Строим график. Добавляем экспоненциальную линию.

Уравнение имеет следующий вид:

  • где 7,6403 и -0,084 – константы;
  • е – основание натурального логарифма.

Показатель величины достоверности аппроксимации составил 0,938 – кривая соответствует данным, ошибка минимальна, прогнозы будут точными.

Логарифмическая линия тренда в Excel

Используется при следующих изменениях показателя: сначала быстрый рост или убывание, потом – относительная стабильность. Оптимизированная кривая хорошо адаптируется к подобному «поведению» величины. Логарифмический тренд подходит для прогнозирования продаж нового товара, который только вводится на рынок.

На начальном этапе задача производителя – увеличение клиентской базы. Когда у товара будет свой покупатель, его нужно удержать, обслужить.

Построим график и добавим логарифмическую линию тренда для прогноза продаж условного продукта:

R2 близок по значению к 1 (0,9633), что указывает на минимальную ошибку аппроксимации. Спрогнозируем объемы продаж в последующие периоды. Для этого нужно в уравнение вместо х подставлять номер периода.

Период 14 15 16 17 18 19 20
Прогноз 1005,4 1024,18 1041,74 1058,24 1073,8 1088,51 1102,47

Для расчета прогнозных цифр использовалась формула вида: =272,14*LN(B18)+287,21. Где В18 – номер периода.

Полиномиальная линия тренда в Excel

Данной кривой свойственны переменные возрастание и убывание. Для полиномов (многочленов) определяется степень (по количеству максимальных и минимальных величин). К примеру, один экстремум (минимум и максимум) – это вторая степень, два экстремума – третья степень, три – четвертая.

Полиномиальный тренд в Excel применяется для анализа большого набора данных о нестабильной величине. Посмотрим на примере первого набора значений (цены на нефть).

Чтобы получить такую величину достоверности аппроксимации (0,9256), пришлось поставить 6 степень.

Зато такой тренд позволяет составлять более-менее точные прогнозы.

Как построить график в Excel по уравнению

Как предоставить информацию, чтобы она лучше воспринималась. Используйте графики. Это особенно актуально в аналитике. Рассмотрим, как построить график в Excel по уравнению.

Что это такое

График показывает, как одни величины зависят от других. Информация легче воспринимается. Посмотрите визуально, как отображается динамика изменения данных.

А нужно ли это

Графический способ отображения информации востребован в учебных или научных работах, исследованиях, при создании деловых планов, отчетов, презентаций, формул. Разработчики для построения графиков добавили способы визуального представления: диаграммы, пиктограммы.

Как построить график уравнения регрессии в Excel

Регрессионный анализ — статистический метод исследования. Устанавливает, как независимые величины влияют на зависимую переменную. Редактор предлагает инструменты для такого анализа.

Подготовительные работы

Перед использованием функции активируйте Пакет анализа. Перейдите:
Выберите раздел:
Далее:
Прокрутите окно вниз, выберите:
Отметьте пункт:
Открыв раздел «Данные», появится кнопка «Анализ».

Как пользоваться

Рассмотрим на примере. В таблице указана температура воздуха и число покупателей. Данные выводятся за рабочий день. Как температура влияет на посещаемость. Перейдите:
Выберите:
Отобразится окно настроек, где входной интервал:

  1. Y. Ячейки с данными влияние факторов на которые нужно установить. Это число покупателей. Адрес пропишите вручную или выделите соответствующий столбец;
  2. Х. Данные, влияние на которые нужно установить. В примере, нужно узнать, как температура влияет на количество покупателей. Поэтому выделяем ячейки в столбце «Температура».

Анализ

Нажав кнопку «ОК», отобразится результат.
Основной показатель — R-квадрат. Обозначает качество. Он равен 0,825 (82,5%). Что это означает? Зависимости, где показатель меньше 0,5 считается плохим. Поэтому в примере это хороший показатель. Y-пересечение. Число покупателей, если другие показатели равны нулю. 62,02 высокий показатель.

Как построить график квадратного уравнения в Excel

График функции имеет вид: y=ax2+bx+c. Рассмотрим диапазон значений: [-4:4].

  1. Составьте таблицу как на скриншоте;
  2. В третьей строке указываем коэффициенты и их значения;
  3. Пятая — диапазон значений;
  4. В ячейку B6 вписываем формулу =$B3*B5*B5+$D3*B5+$F3;

Копируем её на весь диапазон значений аргумента вправо.
При вычислении формулы прописывается знак «$». Используется чтобы ссылка была постоянной. Подробнее смотрите в статье: «Как зафиксировать ячейку».
Выделите диапазон значений по ним будем строить график. Перейдите:
Поместите график в свободное место на листе.

Как построить график линейного уравнения

Функция имеет вид: y=kx+b. Построим в интервале [-4;4].

  1. В таблицу прописываем значение постоянных величин. Строка три;
  2. Строка 5. Вводим диапазон значений;
  3. Ячейка В6. Прописываем формулу.

Выделите диапазон ячеек A5:J6. Далее:
График — прямая линия.

Вывод

Мы рассмотрели, как построить график в Экселе (Excel) по уравнению. Главное — правильно выбрать параметры и диаграмму. Тогда график точно отобразит данные.

источники:

http://exceltable.com/grafiki/liniya-trenda-v-excel

http://public-pc.com/kak-postroit-grafik-v-excel-po-uravneniyu/

Like this post? Please share to your friends:
  • Как задать круговую диаграмму в excel
  • Как задать коэффициент в excel
  • Как задать координаты точки в excel
  • Как задать команду в excel
  • Как задать колонтитулы в ms word