ЛГРФПРИБЛ

ЛГРФПРИБЛ

Уравнение кривой имеет следующий вид:

y = b*m^x или

y = (b*(m1^x1)*(m2^x2)*_) (в случае нескольких значений x),

где зависимые значения y являются функцией независимых значений x. Значения m являются основанием, возводимым в степень x, а значения b постоянны. Заметим, что y, x и m могут быть векторами. Функция ЛГРФПРИБЛ возвращает массив {mn;mn-1;...;m1;b}.

Синтаксис

ЛГРФПРИБЛ(известные_значения_y;известные_значения_x;конст;статистика)

Известные_значения_y — множество значений y, которые уже известны в соотношении y = b*m^x.

• Если массив известные_значения_y имеет один столбец, то каждый столбец массива известные_значения_x интерпретируется как отдельная переменная.
• Если массив известные_значения_y имеет одну строку, то каждая строка массива известные_значения_x интерпретируется как отдельная переменная.

Известные_значения_x — необязательное множество значений x, которые уже известны для соотношения y = b*m^x.

Конст — логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 1.

• Если аргумент «конст» имеет значение ИСТИНА или опущен, то b вычисляется обычным образом.
• Если аргумент «конст» имеет значение ЛОЖЬ, то b полагается равным 1 и значения m подбираются так, чтобы удовлетворить соотношению y = m^x.

Статистика — логическое значение, которое указывает, требуется ли вернуть дополнительную статистику по регрессии.

ЛИНЕЙН

Рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные. Функция возвращает массив, который описывает полученную прямую. Поскольку возвращается массив значений, функция должна задаваться в виде формулы массива.

Уравнение для прямой линии имеет следующий вид:

y = mx + b или

y = m1x1 + m2x2 +... + b (в случае нескольких диапазонов значений x),

где зависимое значение y — функция независимого значения x, значения m — коэффициенты, соответствующие каждой независимой переменной x, а b — постоянная. Заметим, что y, x и m могут быть векторами. Функция ЛИНЕЙН возвращает массив {mn;mn-1;...;m1;b}. ЛИНЕЙН может также возвращать дополнительную регрессионную статистику.

Синтаксис

ЛИНЕЙН(известные_значения_y;известные_значения_x;конст;статистика)

Известные_значения_y — множество значений y, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

Известные_значения_x — необязательное множество значений x, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

Конст — логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0.

• Если конст имеет значение ИСТИНА или опущено, то b вычисляется обычным образом.
• Если аргумент конст имеет значение ЛОЖЬ, то b полагается равным 0 и значения m подбираются так, чтобы выполнялось соотношение y = mx.

Статистика — логическое значение, которое указывает, требуется ли вернуть дополнительную статистику по регрессии.

РОСТ

Рассчитывает прогнозируемый экспоненциальный рост на основании имеющихся данных. Функция РОСТ возвращает значения y для последовательности новых значений x, задаваемых с помощью существующих x- и y-значений. Функция рабочего листа РОСТ может применяться также для для аппроксимации существующих x- и y-значений экспоненциальной кривой.

Синтаксис

РОСТ(известные_значения_y;известные_значения_x;новые_значения_x;конст)

Известные_значения_y — это множество значений y, которые уже известны в соотношении y = b*m^x.

Известные_значения_x — это необязательное множество значений x, которые уже известны для соотношения y = b*m^x.

Новые_значения_x — это новые значения x, для которых РОСТ возвращает соответствующие значения y.

Конст — логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 1.

ПРЕДСКАЗ

Вычисляет или предсказывает будущее значение по существующим значениям. Предсказываемое значение — это y-значение, соответствующее заданному x-значению. Известные значения — это x- и y-значения, а новое значение предсказывается с использованием линейной регрессии. Эту функцию можно использовать для предсказания будущих продаж, потребностей в оборудовании или тенденций потребления.

Синтаксис

ПРЕДСКАЗ(x;известные_значения_y;известные_значения_x)

x — это точка данных, для которой предсказывается значение.

Известные_значения_y — это зависимый массив или интервал данных.

Известные_значения_x — это независимый массив или интервал данных.

 

ТЕНДЕНЦИЯ

Возвращает значения в соответствии с линейным трендом. Аппроксимирует прямой линией (по методу наименьших квадратов) массивы "известные_значения_y" и "известные_значения_x". Возвращает значения y, соответствующие этой прямой для заданного массива "новые_значения_x".

Синтаксис

ТЕНДЕНЦИЯ(известные_значения_y; [Известные_значения_x]; [новые_значения_x]; [конст])

Известные_значения_y Обязательный. Множество значений y, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

Известные_значения_x Обязательный. Множество значений x, которые могут быть уже известны для соотношения y = mx + b.

Новые_значения_x Обязательный. Новые значения x, для которых функция ТЕНДЕНЦИЯ возвращает соответствующие значения y.

Конст Необязательный. Логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0.

Скользящие среднее - рассчитывает значение в прогнозируемом периоде на основе среднего значения переменной для указанного числа предшествующих периодов; накапливая тем самым сведения о тенденциях изменения данных.