Page 39 - 674

=ТЕНДЕНЦИЯ(известные_значения_у;
известные_значения_х; новые_значения_х; конст)
Перші два аргументи- відомі значення. Третій і
четвертий- необов’язкові. Аргумент конст є логічним, якщ
конст задано як ИСТИНА, то функція ТЕНДЕНЦИЯ
встановлює b=0. Для екстраполяції на основ відомих даних
слід задати аргумент новые_значения_х, під який можна
виділити будь-яку кількість клатинок.
- експоненційна залежність: використаємо
статистичну функцію ЛГРФПРИБЛ, яка працює
аналогічно функції ЛИНЕЙН, але використовується
при аналізі нелінійних залежностей. Функція
P
використовує рівняння Qd=b de і повертає
коефіцієнти m i b для заданих множин відомих
значень у і незалежної змінної х. Функція має такий
синтаксис:
=ЛГРФПРИБЛ (известные_значения_у;
известные_значения_х; конст; статистика)
Функція має ті ж чотири аргументи, що і функція
ЛИНЕЙН та повертає аналогічний масив результатів. Якщо
необов’язковому аргументу статистика присвоєно значення
ИСТИНА, то масив, що повертає функція ЛГРФПРИБЛ,
містить значення додаткових регресійних статистик.
В той час, як функція ЛГРФПРИБЛ повертає
математичний опис кривої експоненційної регресії, яка
апроксимує множину відомих даних, функція РОСТ дозволяє
знаходити точки, що лежать на цій кривій. Дана фунція
працює аналогічно функції ТЕНДЕНЦИЯ та має синтаксис-
=РОСТ(известные_значения_у; известные_значения_х;
новые_значения_х; конст)
Але, ні функція ТЕНДЕНЦИЯ, ні функция РОСТ не
містять жодної інформації про те, наскільки добре ця лінія
прогнозує майбутні значення. Висновок про це можуть
зробити лише значення додаткових регресійних статистик,
визначених функціями ЛИНЕЙН та ЛГРФПРИБЛ.

41