Excel求解线性回归详解(LINEST 函数)
本文介绍 Microsoft Office Excel 中 LINEST 函数的公式语法和用法。有关绘制图表和执行回归分析的详细信息LINEST 函数可通过使用最小二乘法计算与现有数据最佳拟合的直线,来计算某直线的统计值,然后返回描述此直线的数组。也可以将 LINEST 与其他函数结合使用来计算未知参数中其他类型的线性模型的统计值,包括多项式、对数、指数和幂级数。因为此函数返回数值数组,所以必须以数组公式的形式输入。
LINEST 函数
本文介绍 Microsoft Office Excel 中 LINEST 函数 (函数:函数是预先编写的公式,可以对一个或多个值执行运算,并返回一个或多个值。函数可以简化和缩短工作表中的公式,尤其在用公式执行很长或复杂的计算时。)的公式语法和用法。有关绘制图表和执行回归分析的详细信息,请点击“请参阅”部分中的链接。
说明
LINEST 函数可通过使用最小二乘法计算与现有数据最佳拟合的直线,来计算某直线的统计值,然后返回描述此直线的数组。也可以将 LINEST 与其他函数结合使用来计算未知参数中其他类型的线性模型的统计值,包括多项式、对数、指数和幂级数。因为此函数返回数值数组,所以必须以数组公式的形式输入。请按照本文中的示例使用此函数。 直线的公式为: y = mx + b - 或 -
y = m1x1 + m2x2 + ... + b(如果有多个区域的 x 值)
其中,因变量 y 是自变量 x 的函数值。m 值是与每个 x 值相对应的系数,b 为常量。注意,y、x 和 m 可以是向量。LINEST 函数返回的数组为 {mn,mn-1,...,m1,b}。LINEST 函数还可返回附加回归统计值。
语法
LINEST(known_y's, [known_x's], [const], [stats])
LINEST 函数语法具有以下参数 (参数:为操作、事件、方法、属性、函数或过程提供信息的值。):
Known_y's 必需。关系表达式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。
如果 known_y's 对应的单元格区域在单独一列中,则 known_x's 的每一列被视为一个独立的变量。 如果 known_y's 对应的单元格区域在单独一行中,则 known_x's 的每一行被视为一个独立的变量。
Known_x's 可选。关系表达式 y = mx + b 中已知的 x 值集合。
本文介绍 Microsoft Office Excel 中 LINEST 函数的公式语法和用法。有关绘制图表和执行回归分析的详细信息LINEST 函数可通过使用最小二乘法计算与现有数据最佳拟合的直线,来计算某直线的统计值,然后返回描述此直线的数组。也可以将 LINEST 与其他函数结合使用来计算未知参数中其他类型的线性模型的统计值,包括多项式、对数、指数和幂级数。因为此函数返回数值数组,所以必须以数组公式的形式输入。
known_x's 对应的单元格区域可以包含一组或多组变量。如果仅使用一个变量,那么只要 known_y's 和
known_x's 具有相同的维数,则它们可以是任何形状的区域。如果使用多个变量,则 known_y's 必须为向量(即必须为一行或一列)。
如果省略 known_x's,则假设该数组为 {1,2,3,...},其大小与 known_y's 相同。
const 可选。一个逻辑值,用于指定是否将常量 b 强制设为 0。
如果 const 为 TRUE 或被省略,b 将按通常方式计算。
如果 const 为 FALSE,b 将被设为 0,并同时调整 m 值使 y = mx。
stats 可选。一个逻辑值,用于指定是否返回附加回归统计值。
如果 stats 为 TRUE,则 LINEST 函数返回附加回归统计值,这时返回的数组为
{mn,mn-1,...,m1,b;sen,sen-1,...,se1,seb;r2,sey;F,df;ssreg,ssresid}。
如果 stats 为 FALSE 或被省略,LINEST 函数只返回系数 m 和常量 b。
附加回归统计值如下:
统计值 se1,se2,...,sen seb r2
系数 m1,m2,...,mn 的标准误差值。
常量 b 的标准误差值(当 const 为 FALSE 时,seb = #N/A)。
判定系数。y 的估计值与实际值之比,范围在 0 到 1 之间。如果为 1,则样本有很好的相关性,y 的估计值与实际值之间没有差别。相反,如果判定系数为 0,则回归公式不能用来预测 y 值。有关如何计算 r2 的信息,请参阅本主题下文中的“说明”。
sey F df
Y 估计值的标准误差。
F 统计或 F 观察值。使用 F 统计可以判断因变量和自变量之间是否偶尔发生过可观察到的关系。
自由度。用于在统计表上查找 F 临界值。将从表中查得的值与 LINEST 函数返回的 F 统计值进行比较可确定模型的置信区间。有关如何计算 df 的信息,请参阅本主题下文中的“说明”。示例 4 说明了 F 和 df 的用法。
ssreg ssresid
回归平方和。
残差平方和。有关如何计算 ssreg 和 ssresid 的信息,请参阅本主题下文中的“说明”。
说明
下面的图示显示了附加回归统计值返回的顺序。
本文介绍 Microsoft Office Excel 中 LINEST 函数的公式语法和用法。有关绘制图表和执行回归分析的详细信息LINEST 函数可通过使用最小二乘法计算与现有数据最佳拟合的直线,来计算某直线的统计值,然后返回描述此直线的数组。也可以将 LINEST 与其他函数结合使用来计算未知参数中其他类型的线性模型的统计值,包括多项式、对数、指数和幂级数。因为此函数返回数值数组,所以必须以数组公式的形式输入。
说明
可以使用斜率和 y 轴截距描述任何直线:
斜率 (m):
通常记为 m,如果需要计算斜率,则选取直线上的两点,(x1,y1) 和 (x2,y2);斜率等于 (y2 - y1)/(x2 - x1)。
Y 轴截距 (b):
通常记为 b,直线的 y 轴的截距为直线通过 y 轴时与 y 轴交点的数值。
直线的公式为 y = mx + b。如果知道了 m 和 b 的值,将 y 或 x 的值代入公式就可计算出直线上的任意一点。还可以使用 TREND 函数。
当只有一个自变量 x 时,可直接利用下面公式得到斜率和 y 轴截距值:
斜率:
=INDEX(LINEST(known_y's,known_x's),1) Y 轴截距:
=INDEX(LINEST(known_y's,known_x's),2)
数据的离散程度决定了 LINEST 函数计算的直线的精确度。数据越接近线性,LINEST 模型就越精确。LINEST 函数使用最小二乘法来判定数据的最佳拟合。当只有一个自变量 x 时,m 和 b 是根据下面的公式计算出的:
其中,x 和 y 是样本平均值;即,x = AVERAGE(known x's),y = AVERAGE(known_y's)。
直线和曲线拟合函数 LINEST 和 LOGEST 可用来计算与给定数据拟合程度最高的直线或指数曲线,但需要判断两者中哪一个与数据拟合程度最高。可以用函数 TREND(known_y's,known_x's) 来计算直线,或用函数 GROWTH(known_y's, known_x's) 来计算指数曲线。这些不带 new_x's 参数的函数可在实际数据
点
本文介绍 Microsoft Office Excel 中 LINEST 函数的公式语法和用法。有关绘制图表和执行回归分析的详细信息LINEST 函数可通过使用最小二乘法计算与现有数据最佳拟合的直线,来计算某直线的统计值,然后返回描述此直线的数组。也可以将 LINEST 与其他函数结合使用来计算未知参数中其他类型的线性模型的统计值,包括多项式、对数、指数和幂级数。因为此函数返回数值数组,所以必须以数组公式的形式输入。
上根据直线或曲线来返回 y 预测值的数组,然后可以将预测值与实际值进行比较。可能需要用图表方式来直观地比较二者。
回归分析时,Excel 会计算每一点的 …… 此处隐藏:3451字,全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……
相关推荐:
- [教育文库]夜场KTV服务员的岗位职责及工作流程[1]
- [教育文库]企划、网络、市场绩效考核方案
- [教育文库]学党史、知党情、强党性--“党的基本理
- [教育文库]2016年高考物理大一轮总复习(江苏专版
- [教育文库]干部廉洁自律自查自纠的报告
- [教育文库]2010年北京大学心理学系拟录取硕士研究
- [教育文库]资金时间价值练习题及答案
- [教育文库]保护环境的心得体会
- [教育文库]英语角内容:英语趣味小知识
- [教育文库]档案收集与管理工作通知
- [教育文库]劳动规章制度范本范本
- [教育文库]高考物理一轮复习课后限时作业1运动的
- [教育文库]机械工艺夹具毕业设计195推动架设计说
- [教育文库]通用技术教学比赛说课稿2
- [教育文库]2018年四年级英语下册 Module 7 Unit 2
- [教育文库]第2章 宽带IP网络的体系结构
- [教育文库]九年级化学第五单元课题3《根据化学方
- [教育文库]小学英语六年级情态动词用法归纳
- [教育文库]甲级单位编制窑井盖项目可行性报告(立
- [教育文库]2016-2021年中国城市规划行业全景调研
- 高考英语听力十大场景词汇总结
- 全省领导班子思想政治建设座谈会会议精
- 人教版新课标高一英语提优竞赛试题 下
- 江西省2014年生物中考试题
- 长沙镇食品药品安全事故应急预案
- 《金刚石、石墨和C60》片段教学设计
- 福州教育学院(王旭东)
- 基于EDA音乐播放器的设计
- 9、古诗两首《夜书所见》《九月九日忆
- 小学语文课外阅读有效策略探讨
- 贵州文化产业发展成支柱产业的问卷调查
- 膀胱类癌的诊治体会(附3例报告)
- 发动机积碳产生的原因
- Configuring Code Composer Studio for
- 学生良好的心理素质如何培养点滴谈
- 46 电沉积法制备锂离子电池用硅-锂薄膜
- 美舍雅阁公司管理中各部门职责
- 去壳剥皮的小妙招
- 六自由度运动平台的仿真研究
- Pride and Prejudice(傲慢与偏见)




