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+...+ m_n X_n+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 = bm^X (5)

или

Y = bm ₁ ¹ m₂ ² •... • m_n 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.