錦子老師

LINEST函數

函數類別：統計

說明：  使用「最小平方」法計算資料最適合的直線，以計算出該線的統計資料，然後傳回描述該線的陣列。 您也可以結合 LINEST 與其他函數來計算其他不明參數的線性模型統計資料，包括多項式、對數、指數和冪級數。 因為此函數傳回的是數值陣列，所以它必須以陣列公式的方式輸入。
此直線的方程式為：
y = mx + b
-或-
y = m1x1 + m2x2 + ... + b
如果有多個範圍的 x 值，其中因變數 y 值是自變數 x 值的函數。 m 值為對應每一個 x 值的係數，而 b 則為常數值。 請注意 y、x 與 m 可以為向量。 LINEST 函數傳回的陣列為 {mn,mn-1,...,m1,b}。 LINEST 也可以傳回額外的迴歸統計值。

語法：  LINEST(Known_y's, [Known_x's], [Const], [Stats])

引數：  Known_y's 為必要參數。這是在 y = mx + b 關係中一組已知的 y 值。
如果 known_y's 的範圍在單一欄中，則 known_x's 的每一欄將被視為一個獨立的變數。
如果 known_y's 的範圍是包含在單一列中，則 known_x's 的每一列將被視為一個獨立的變數。
known_x's    選擇性。 這是在 y = mx +b 關係中一組已知的 x 值。
known_x's 的範圍可包含一或多組變數。 如果只用到一個變數，known_y's 與 known_x's 可以是任何圖形的範圍，只要兩者有相同的維數即可。 如果使用多個變數，則 known_y's 必須是個向量 (也就是，高度為一列或寬度為一欄的範圍)。
如果省略 known_x's，則假定它是與 known_y's 大小相同的陣列 {1,2,3,...}。
const    選擇性。 這是指定是否強迫常數 b 等於 0 的邏輯值。
如果 const 為 TRUE 或被省略了，b 會以正常方式計算。
如果 const 為 FALSE，b 將被設定為 0，並調整 m 值使其符合 y = mx。
stats    選擇性。 這是一個指定是否要傳回額外迴歸統計值的邏輯值。
如果 stats 為 TRUE，LINEST 會傳回額外的迴歸統計值；因此，傳回的陣列為 {mn,mn-1,...,m1,b;sen,sen-1,...,se1,seb;r2,sey;F,df;ssreg,ssresid}。
如果 stats 為 FALSE 或省略，LINEST 就只會傳回 m 係數和常數 b。

秘訣：  不必手動輸入範圍。輸入後= 轉置 (您可以使用滑鼠選取範圍。只要按一下，並將該範圍的開頭到結尾。但是請記住︰ 按下 CTRL + SHIFT + ENTER，完成後，不要輸入本身。