Excel中的有关预测函数及其应用(1)

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好酷屋教程网小编为您收集和整理了Excel中的有关预测函数及其应用(1)的相关教程:[导读]Excel提供了关于估计线性模型和指数模型参数的几个预测函数。线性模型和指数模型的数学表达式如下:线性模型:y=mx+b或y=m1x1+m2x2+…+b指数模型:或式中,y为因变量;x是自变量

[导读]Excel提供了关于估计线性模型和指数模型参数的几个预测函数。线性模型和指数模型的数学表达式如下:线性模型:y=mx+b或y=m1x1+m2x2+…+b指数模型:或式中,y为因变量;x是自变量;m、m1、…、mn-1、mn、b分别为预测模型的待估计参数。Excel提供的预测函数主要有LINEST函数、LOGEST函数、TREND函数、GROWTH函数

Excel提供了关于估计线性模型和指数模型参数的几个预测函数。线性模型和指数模型的数学表达式如下:

线性模型:

y=mx+b或y=m1x1+m2x2+…+b

指数模型:

式中,y为因变量;x是自变量;m、m1、…、mn-1、mn、b分别为预测模型的待估计参数。

Excel提供的预测函数主要有LINEST函数、LOGEST函数、TREND函数、GROWTH函数、FORECAST函数、SLOpE函数和INTERCEpT函数,它们所使用的参数都基本相同,现列于表4-1中,以供参考。

表4-1预测函数的参数及含义

参数

含义

known_y’s

因变量y的观测值集合

known_x’s

自变量x的观测值集合。它可以是一个变量(即一元模型)或多个变量(即多元模型)的集合。

如果只用到一个变量,只要known-y’s和known-x’s维数相同,它们可以是任何形状的选定区域。如果用到不只一个变量,known_y’s必须是向量(也就是说,必须是一行或一列的区域)。如果省略known_x’s,则假设该数组是{1,2,3…},其大小与known_y’s相同

const

逻辑值,指明是否强制使常数b为0(线性模型)或为1(指数模型)。如果const为TRUE或省略,b将被正常计算。如果const为FALSE,b将被设为0(线性模型)或设为1(指数模型)

stats

逻辑值,指明是否返回附加回归统计值。如果stats为TRUE,则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或省略,函数只返回系数预测模型的待估计参数m、mn、mn-1、…、m1和b。

附加回归统计值返回的顺序见表4-2。

表4-2中的各参数说明见表4-3。

如果要得到附加回归统计值数组中的值,需用INDEX函数将其取出

表4-2附加回归统计值返回的顺序

1

2

3

4

5

6

1

mn

mn-1

m2

m1

b

2

sen

sen-1

se2

se1

seb

3

r2

sey

4

F

df

5

ssreg

ssresid

表4-3各参数说明

参数

说明

se1,se2,…,sen

系数m1,m2,…,mn的标准误差值

Seb

常数项b的标准误差值(当const为FALSE时,seb=#N/A)

参数

说明

r2

相关系数,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。反之,如果相关系数为0,则回归方程不能用来预测Y值

sey

Y估计值的标准误差

F

F统计值或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观察到的关系

Df

自由度。用于在统计表上查找F临界值。所查得的值和函数LINEST返回的F统计值的比值可用来判断模型的置信度

ssreg

回归平方和

ssresid

残差平方和

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