Page 22 - 674

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, грунтується
на наступній 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 у відповідності з лінійним трендом.
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)
Параметри функції ТЕНДЕНЦИЯ известные_знач_y,
известные_знач_x та конст аналогічні першим трьом
параметрам функції ЛИНЕЙН.
Новые_знач_x - це нові значення x, для яких функції
ТЕНДЕНЦИЯ повертає відповідні значення y.
Новые_знач_x повинні містити стовпчик (або рядок)
для кожної незалежної змінної, так само, як
известные_знач_x. Таким чином, якщо известные_знач_y має
один стовпчик, то известные_знач_x та новые_знач_x повинні
мати однакову кількість стовпчиків. Якщо известные_знач_y
має один рядок, то известные_знач_x та новые_знач_x
повинні мати однакову кількість рядків.
Якщо новые_знач_x опущені, то вважається, що вони
співпадають з известные_знач_x.

24