Page 167 - 4671

ssreg Регресійна сума квадратів.
ssresid Остаточна сума квадратів.
Додаткова регресійна статистика повертається в такому порядку:

se 1 se 2 ... se n se b
2
r se y
F df
ssreg ssresid

Точність апроксимації з допомогою прямої, отриманої з допомогою функції
ЛИНЕЙН залежить від ступеня розкиду даних. Чим ближче дані до прямої, тим більш
точною є модель, яка використовується функцією ЛИНЕЙН.

Функція ЛГРФПРИБЛ

Обчислює експоненційну криву, яка апроксимує дані та повертає масив, що описує
цю криву. Рівняння кривої таке:
y = (b*(m 1^x 1)*(m 2^x 2)*_)
або
y = b*m^x ,
де y - функція незалежних значень x.
m - основа для піднесення до степеня x,
b - постійна.
Зауважимо, що y, x та m можуть бути векторами. Функція ЛГРФПРИБЛ повертає масив
{m n; m n-1; ...; m 1; b}.
Синтаксис функції ЛГРФПРИБЛ аналогічний синтаксису функції ЛИНЕЙН.
Величини додаткової регресійної статистики, яку повертає функція ЛГРФПРИБЛ
аналогічні відповідним величинам додаткової регресійної статистики, яку повертає
функція ЛИНЕЙН. Але додаткова статистика, яку повертає функція ЛГРФПРИБЛ,
ґрунтується на такій лінійній моделі:
ln y = x 1 ln m 1 + ... + x n ln m n + ln b.
Це слід пам’ятати при оцінці додаткової статистики, особливо значень se i та se b , які слід
порівнювати з ln m i та ln b, а не з m i та b.

Функція ТЕНДЕНЦИЯ

Повертає значення відповідно до лінійного тренду. Апроксимує прямою лінією (за
методом найменших квадратів) масиви известные_знач_y і известные_знач_x. Повертає
значення y, які відповідають цій прямій для заданого масиву новые_знач_x.

Синтаксис:
ТЕНДЕНЦИЯ(известные_знач_y;известные_знач_x;
новые_знач_x; конст)

165