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在日常管理中，经常需要分析变量与变量之间的关系，作为决策的基础。回归分析能够确定两个变量之间的相关关系，同时确定这种关系的强度。在回归分析中，主要根据各种变量的观察值，在所选择的精确度，预测未知变量的值。
在Excel中，提供了多种用于进行线性回归分析和预测的函数。本文将详细介绍这些函数的用法和使用技巧。
★FORECAST函数：预测未来值
FORECAST函数的功能是根据已有的数值计算或预测未来值。FORECAST函数的表达式为：
FORECAST(x,known_y's,known_x's)
参数x表示需要进行预测的数据点，参数known_y's表示因变量数组或数据区域；参数known_x's表示自变量数组或数据区域。
★CORREL函数：计算数据的相关系数
CORREL函数的功能是计算两个数组之间的相关系数。CORREL函数的表达式为：
CORREL(array1,array2)
参数array1和array2分别表示第一组和第二组数值单元格区域。
★GROWTH函数：预测指数增长值
GROWTH函数的功能是根据数据预测指数增长值。GROWTH函数的表达式为：
GROWTH(known_y's,known_x's,new_x's,const)
Known_y's：满足指数回归拟合曲线y=b*m^x的一组已知的y值。
Known_x's：满足指数回归拟合曲线y=b*m^x的一组已知的x值，为可选参数。
New_x's：为需要通过GROWTH函数返回的对应y值的一组新x值。
Const：为一逻辑值，用于指定是否将常数b强制设为1。
★LINEST函数：计算线性拟合的参数
LINEST函数的功能是使用最小二乘法对已知数据进行直线拟合，并计算线性拟合的参数。LINEST函数的表达式为：
LINEST(known_y's,known_x's,const,stats)
参数known_y's是表达式y=mx+b中己知的y值集合，参数known_x's是表达式中已知的
x值集合；参数const是逻辑值，用于指定是否将常量b强制设为0；参数stats是逻辑值， 指定是否返回附加回归统计值。
★INTERCEPT函数计算线性回归的截距
INTERCEPT函数的功能是计算穿过已知的known_x's和known_y's数据点的线性回归线与y轴的交点。INTERCEPT函数的表达式为：
INTERCEPT(known_y's,known_x's)
参数known_y's表示观察值或数据集合；参数known_x's表示自变值或数据集合。
★SLOPE函数：计算线性回归直线的斜率
SLOPE函数的功能是计算根据known_y's和known_x's中的数据点拟合的线性回归直线的斜率。SLOP 函数的表达式为：
SLOPE (known_y's,known_x's)
参数known_y's表示因变量数据点数组，参数known_x's表示自变量数据点集合。
★LOGEST函数：计算指数回归的参数
LOGEST函数的功能是计算最符合数据的指数回归拟合曲线，并计算描述该曲线的数值数组。LOGEST函数的表达式为：
LOGEST(known_y's,known_x's,const,stats)
Known_y's：满足指数回归拟合曲线 y=b*m^x的一组已知的y值。
Known_x's：满足指数回归拟合曲线 y=b*m^x的一组已知的x值，为可选参数。
Const：为一逻辑值，用于指定是否将常数b强制设为1。
Stats：为一逻辑值，指定是否返回附加回归统计值。
★STEYX函数：计算线性回归的标准误差
STEYX函数的功能是计算通过线性回归法计算每个x的y预测值时所产生的标准误差。STEYX函数的表达式为：
STEYX(known_y's,known_x's)
参数known_y's表示因变量数据点数组或区域，参数known_x's表示自变量数据点数组或区域。
★PEARSON函数：计算皮尔生乘积矩相关系数
PEARSON函数的功能是计算Pearson乘积矩相关系数r，这是一个范围在-1.0~1.0之间的无量纲指数，反映两个数据集合之间的线性相关程度。PEARSON函数的表达式为：
PEARSON(arrayl,array2)
参数array1和array2分别为自变量和因变量集合。
★RSQ函数：计算相关系数的平方
RSQ函数的功能是计算根据known_y's和known_x's中数据点计算得出的Pearson乘积矩相关系数的平方。RSQ函数的表达式为：
RSQ(known_y's,known_x's)
参数known_y's和known_x's表示数组或数据点区域。
★TREND函数计算线性趋势的数值
TREND函数的功能是根据已知数组known_y's和known_x's，找到线性拟合的直线，并计算指定数组new_x's在直线上对应的y值。TREND函数的表达式为：
TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const)
参数known_y's是关系式y=mx+b中的y值集合；参数known_x's是关系式y=mx+b中已知
的x值集合，参数new_x's是需要函数TREND返回对应y值的新x值，参数const是逻辑值，用于指定是否将常量b强制设为0 。 |