Прогнозирование с использованием статистических функций
Для оценки степени связи между переменными и прогнозирования можно использовать статистические функции: • ЛИНЕЙН - построение линейного приближения; • ЛГРФПРИБЛ - построение экспоненциального приближения; • ТЕНДЕНЦИЯ - прогнозирование линейной зависимости; • РОСТ - прогнозирование экспоненциальной зависимости; • ПРЕДСКАЗ - прогнозирование значений. Расчет коэффициентов m и b прямой линии (линейный тренд) Y = mX + b (3) или Y = m1X1+m2X2+...+ mn Xn+b (4) в случае нескольких диапазонов значений Х, аппроксимирующей исходные данные, производят с помощью функции ЛИНЕЙН(известные _значения у;известные значения х;конст; статистика) Для расчета по существующим данным коэффициентов m и b экспоненциальной кривой Y = bmX (5) или Y = bm 1 1 m2 2 •... • mn n (6) в случае нескольких диапазонов значений Х, используют функцию ЛГРФПРИБЛ(известные_значения_ у;известныезначения_x;конст;статистика) Аргументы функций ЛИНЕЙН и ЛГРФПРИБЛ: • известные_значения_y - столбец (строка) известных значений зависимой переменной (обязательный аргумент); • известные_значения_x - массив значений независимой переменной или нескольких переменных, расположенных в столбцах (строках); • конст - логическое значение, которое указывает (если ЛОЖЬ), что b = 0 для функции ЛИНЕЙН или b = 1 для функции ЛГРФПРИБЛ; • статистика - логическое значение, которое указывает (если ИСТИНА), что будет возвращена дополнительная регрессионная статистика.
|
