Аргументы функции

" Известные значения Y" - это множество уже известных (заданных) значений Y.

Если массив "Известные значения Y" имеет один столбец (строку), то каждый столбец (строка) массива "Известные значения Y" интерпретируется как отдельная переменная.

"Известные значения Х" - это необязательное [11] множество уже известных (заданных) значений Х.

Массив данных "Известные значения Х " может содержать одно или несколько множеств переменных, В том случае, если используется только одна переменная (зависимость вида Y=b+mx или Y=b*m^x), то массивы "Известные значения Y" и "Известные значения X" могут иметь любую форму (но обязательно одну размерность). Если же в уравнение входят несколько переменных, то массив "Известные значения Y" должен быть представлен в виде вектора (занимать интервал ячеек в одной строке или столбце).

Константа- это логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна нулю.

F Внимание. Если " Константа" имеет значение " 1" (истина), то b вычисляется обычным образом.

Если "Константа" имеет значение " 0" (ложь), то b приравнивается нулю и рассчитываются коэффициенты для уравнения кривой, проходящей через начало координат.

Статистика - это логическое значение, которое указывает, требуется ли вывести (вернуть) на рабочем листе Excel дополнительную статистику по уравнению регрессии (линии тренда)

F Внимание. Если "Статистика" имеет значение " 1" (истина), то на рабочем листе (в выделенном диапазоне ячеек) выводится дополнительная статистика (табл. 3.1) по уравнению регрессии в виде массива (m_n; m_n-1;...m₁; b;se_n;se_n-1;....se₁;se_b;r²;se_y;F;df;ss_reg;ss_resid).

Если "Статистика" имеет значение " 0" (ложь) или опущена, рассчитываются только коэффициенты m и b

Табл. 3. 1

Дополнительная статистика

m1; m2; mn;b	Коэффициенты уравнения регрессии
se1;se2,.....sen	Стандартные значения ошибок для коэффициентов m1;m2;...mn
seb	Стандартное отклонение ошибки для постоянной b (если "константа" имеет значение "Ложь", то выводится признак ошибки "#Н.Д")
r^2	Коэффициент детерминированности. Сравниваются фактические значения y и значения, получаемые из уравнения прямой. По результатам сравнения вычисляется коэффициент детерминированности, нормированный от 0 до 1. Если он равен 1, то имеет место полная корреляция с моделью, т. е. нет различия между фактическим и оценочным значениями y. В противоположном случае, если коэффициент детерминированности равен 0, то уравнение регрессии неудачно для предсказания значений y.
see	Стандартная ошибка для оценки Y
F	F - статистика (Критерий Фишера). Используется для оценки того, является ли связь между зависимой и независимой переменными случайной. Оценка производится найденной величины F с табличным значением при заданном количестве степеней свободы.
df	Степени свободы. Степени свободы полезны для нахождения F-критических значений в статистической таблице. Для определения уровня надежности модели нужно сравнить значения в таблице с F-статистикой, возвращаемой функцией ЛИНЕЙН().
ssreg	Регрессионная сумма квадратов
ssresid	Остаточная сумма квадратов

Дополнительная регрессионная статистика выводится в виде таблицы в предварительно выделенном интервале ячеек (табл. 3.2)

.Табл. 3. 2

Таблица вывода дополнительной регрессионной статистики

mn	mn	....	m2	m1	b
sen	sen-1	....	se2	se1	seb
r	sey
F	df
ssrtg	ssresid

F Внимание. Методы, которые используются для проверки уравнений, полученных с помощью функции ЛГРФПРИБЛ(), такие же, как и для функции ЛИНЕЙН(). Однако, дополнительная статистика, которую возвращает функция ЛГРФПРИБЛ(), основана на следующей линейной модели:

ln y = х1* ln (m1) +... + xт *ln(mn) + ln(b) (3.4)

Это следует помнить при оценке дополнительной статистики, особенно значений se _i и se _b, которые следует сравнивать с ln(m_i) и ln (b), а не с m_i и b. Для получения более подробной информации можно посмотреть любой справочник по математической статистике.

F Внимание. Формулы, которые возвращают массивы, должны быть введены как формулы массивов. [12]

Дата добавления: 2015-07-16