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

Лінійна

Застосування стандартних статистичних функцій Excel.

Застосування пункту меню Пошук рішення

Для розрахунку моделей довільного вигляду при рішенні задачі регресійного аналізу засобами Excel, можна скористатися вбудованим інструментом Пошук рішення (пункт меню Сервіс).

В цьому випадку необхідно наперед визначитися з видом моделі (наприклад y=x1^a1+x2^a2). Потім розрахувати по моделі всі значення Y по кожному Х. После цього можна скористатися Пошуком рішення. Як початкові дані встановити:

· Цільова комірка – посилання на перший комірку, що містить розрахункове значениеY1.

· Змінні комірки – відведені для коефіцієнтів а0, а1, а2.

· Обмеження – визначити, що всі розрахункові значення Y повинні бути рівні фактичним.

· Якщо необхідно вказати додаткові параметри для пошуку рішення, можна скористатися кнопкою Параметри.

У таблиці приведені запропоновані дані для знаходження залежності:

№ п/п	Х	Y
1.	28873,34
2.	45223,07
3.	44234,12
4.	18356,98	16321,8
5.
6.	37113,1
7.		28345,8
8.	32567,45
9.	25332,3	21675,6
10.	15887,45
11.		11563,4
12.	8134,87	9543,56
13.	4876,45	5395,7
14.	7154,35	8584,45
15.	7332,87	6498,3
16.	7432,23	8845,67

Відсортуємо відомі значення Х за збільшенням.

№ п/п	Х	Y
1.	4876,45	5395,7
2.	7154,35	8584,45
3.	7332,87	6498,3
4.	7432,23	8845,67
5.	8134,87	9543,56
6.		11563,4
7.	15887,45
8.	18356,98	16321,8
9.
10.	25332,3	21675,6
11.		28345,8
12.	28873,34
13.	32567,45
14.	37113,1
15.	44234,12
16.	45223,07

Лінійна - розраховує статистику для ряду із застосуванням методу найменших квадратів, щоб обчислити пряму лінію, яка найкращим чином апроксимує наявні дані. Функція повертає масив, який описує одержану пряму. Оскільки повертається масив значень, функція повинна задаватися у вигляді формули масиву.

Зовнішній вигляд лінійної моделі наступний:

у = mx + b або у = m1x1 + m2x2 +... + b (у разі декількох інтервалів значень x)

де залежне значення у є функцією незалежного значення x. Значення m - це коефіцієнти, відповідні кожній незалежній змінній x, а b - це постійна.

Точність апроксимації за допомогою прямої, обчисленою функцією ЛИНЕЙН залежить від ступеня розкиду даних. Чим ближче дані до прямої, тим більше точної є модель, використовувана функцією ЛИНЕЙН. Функція використовує метод найменших квадратів для визначення якнайкращої апроксимації даних.

Для проведення розрахунків по лінійній моделі необхідно вказати параметри згідно синтаксису функції ЛИНЕЙН().

Синтаксис (лінійна):

ЛИНЕЙН (известные_значения_y;известные_значения_x;конст;статистика)

Известные_значения_y - це безліч значень у, які вже відомі для співвідношення у = mx + b.

Известные_значения_x - це необов'язкова безліч значень x, які вже відомі для співвідношення у = mx + b.

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

Примітки

Известные_значения_y - це безліч значень у, які вже відомі для співвідношення у = mx + b.

· Якщо масив известные_значения_y має один стовпець, то кожен стовпець масиву известные_значения_x інтерпретується як окрема змінна.

· Якщо масив известные_значения_y має один рядок, то кожен рядок масиву известные_значения_x інтерпретується як окрема змінна.

Известные_значения_x - це необов'язкова безліч значень x, які вже відомі для співвідношення у = mx + b.

· Масив известные_значения_x може містити одне або декілька безлічі змінних. Якщо використовується тільки одна змінна, то известные_значения_y і известные_значения_x можуть бути масивами будь-якої форми за умови, що вони мають однакову розмірність. Якщо використовується більше однієї змінної, то известные_значения_y повинні бути вектором (тобто інтервалом висотою в один рядок або вширшки в один стовпець).

· Якщо известные_значения_x опущені, то передбачається, що це масив {1;2;3;...} такого ж розміру як і известные_значения_y.

Дата добавления: 2015-05-24