Difference between revisions of "RU/kb/00000715"
From Wiki
Jump to navigationJump to search (Основной текст) |
|||
Line 6: | Line 6: | ||
<section begin=toc /> | <section begin=toc /> | ||
=== INTERCEPT === | === INTERCEPT === | ||
− | Функция подбирает прямую линию к данным, используя линейную регрессию и возвращает её точку пересечения с осью Y. | + | <section begin=description />Функция подбирает прямую линию к данным, используя линейную регрессию и возвращает её точку пересечения с осью Y.<section end=description /> |
==== Синтаксис функции: ==== | ==== Синтаксис функции: ==== |
Latest revision as of 12:26, 13 March 2012
< Энциклопедия | База знаний | Модули OpenOffice.org | Calc | Справочник функций | Статистические функции
INTERCEPT
Функция подбирает прямую линию к данным, используя линейную регрессию и возвращает её точку пересечения с осью Y.
Синтаксис функции:
=INTERCEPT(yvalues; xvalues) |
---|
где:
- yvalues; xvalues — одностроковые или одностолбцовые диапазоны, определяющие точки в наборе данных.
Диапазоны yvalues и xvalues должны быть одинакового размера.
Функция INTERCEPT подбирает прямую линию через эти точки данных, используя метод линейной регрессии (наименьших квадратов[1]). Она возвращает значение y, где эта прямая линия пересекает ось Y.
Уравнение прямой линии можно задать как y = a + bx. Метод линейной регрессии вычисляет (1) и (2) точку пересечения с осью Y, возвращаемая этой функцией.
(1) | |
(2) |
Параметры xvalues и yvalues всегда оцениваются как формулы массива.
На рис. 1:
- в ячейке B8 возвращается 0,2. Найденное уравнение прямой линии — почти y = 2x (и было бы им, если бы ячейка B4 содержала 6) — таким образом, прямая линия проходит почти (но не совсем) через начало координат.
InfraOffice.pro 3.1.x
- ↑ Метод наименьших квадратов — один из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Метод наименьших квадратов применяется также для приближённого представления заданной функции другими (более простыми) функциями и часто оказывается полезным при обработке наблюдений.