Конст - це логічне значення, яке указує, чи потрібний, щоб константа bбула рівна 0

· Якщо конст має значення ІСТИНА або опущено, то b обчислюється звичайним способом.

· Якщо конст має значення БРЕХНЯ, то b вважається рівним 0 і значення m підбираються так, щоб виконувалося співвідношення у = mx.

Статистика - це логічне значення, яке указує, чи потрібно повернути додаткову статистику по регресії.

· Якщо статистика має значення ІСТИНА, то функція ЛИНЕЙН повертає додаткову регресійну статистику, так що повертаний масив матиме вигляд: {mn;mn-1;...;m1;b:sen;sen-1;...;se1;seb:r2;sey:F;df:ssreg;ssresid}.

· Якщо статистика має значення БРЕХНЯ або опущена, то функція ЛИНЕЙН повертає тільки|лише| коефіцієнти m і постійну b.

Вид повертаних функцією ЛИНЕЙН|() значень:

mn	Mn-1	.	M1	B
sen	Sen-1	.	Se1	Seb
R^2	Sey
F	Df
ssreg	ssresid

m, n – коефіцієнти;

se - стандартні значення помилок;

r2 – коефіцієнт детермінованої;

F- статистика. Використовується для визначення того, чи є спостережуваний взаємозв'язок між залежною і незалежною змінними випадкової чи ні

ssreg - регресійна сума квадратів;

ssresid - залишкова сума квадратів.

df – міри свободи корисні для знаходження F-критичних значень в статистичній таблиці. Для визначення рівня надійності моделі потрібне сравнивнить значення в таблиці з F- критичною, повертаною функцією ЛИНЕЙН|.

seb - стандартне значення помилки для постійної b (seb=#Р/Д, якщо конст має значення БРЕХНЯ).

Коефіцієнт детермінованої – проводячи регресійний аналіз, Excel обчислює для кожної крапки квадрат різниці між прогнозованим значенням Y і фактичним значенням Y. Сума цих квадратів різниць називається залишковою сумою квадратів. Потім Excel підраховує суму квадратів різниць між фактичними значеннями Y і середніми значеннями Y, яка називається загальною сумою квадратів (регресійна сума квадратів + залишкова сума квадратів). Чим менше залишкова сума квадратів в порівнянні із загальною сумою квадратів, тим більше значення коефіцієнта детермінованої R², який показує, наскільки добре рівняння, одержане за допомогою регресійного аналізу, пояснює взаємозв'язки між змінними.

Порівнюються фактичні значення Y і значення, що одержуються з рівняння прямої; за наслідками порівняння обчислюється коефіцієнт детермінованої, що нормується від 0 до 1. Якщо він рівний 1, то має місце повна кореляція з моделлю – немає відмінності між фактичним і оцінним значеннями Y. Інакше, якщо коефіцієнт детермінованої рівний 0, то рівняння регресії невдало для прогнозу значення Y.

Розрахувати Yрасчетное для лінійної функції, використовуючи одержані коефіцієнти і дані (Х) з таблиці. Порівняти значення Y і Yрасчетное. Зробити висновок, чи існує залежність даних різниця Y і Yрасч (прагнути до нуля). Одержати бракуючі дані, розповсюдивши формулу у відповідні комірки.

ЛОГАРИФМІЧНА (ЛГРФПРИБЛ)

У регресивному аналізі обчислює експоненціальну криву, що апроксимує дані і повертає масив значень, що описує цю криву. Оскільки дана функція повертає масив значень, вона повинна вводитися як формула для роботи з масивами.

Чим більше графік даних нагадує експоненціальну криву, тим краще обчислена крива апроксимуватиме дані. Так само, як функція ЛИНЕЙН, функція ЛГРФПРИБЛ повертає масив, який описує залежність між значеннями, але ЛИНЕЙН підганяє пряму лінію до наявних даних, а ЛГРФПРИБЛ підганяє експоненціальну криву.

Рівняння кривої наступне:

у = b*m^x або у, = (b*(m1^x1)*(m2^x2)*_) (за наявності декількох значень x),

де залежні значення у є функцією незалежних значень x. Значення m є підставою для зведення в ступінь x, а значення b постійні. Відмітимо, що у, x і m можуть бути векторами. Функція ЛГРФПРИБЛ повертає масив {mn;mn-1;.;m1;b}.

Синтаксис (ЛОГАРИФМІЧНА):

ЛГРФПРИБЛ (известные_значения_y;известные_значения_x;конст;статистика)

Известные_значения_y - це безліч значень у, які вже відомі для співвідношення у = b*m^x.

· Массив известные_значения_x може включати одне або більш безлічі змінних. Якщо використовується тільки одна змінна, то известные_значения_y і известные_значения_x можуть бути інтервалами будь-якої форми, якщо тільки вони мають однакові розмірності.

Дата добавления: 2015-05-24