SLOPE函数 计算线性回归线斜率

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SLOPE函数 计算线性回归线斜率

2023-09-26 07:51| 来源: 网络整理| 查看: 265

图文技巧案例

返回根据 known_y's 和 known_x's 中的数据点拟合的线性回归直线的斜率。

斜率为直线上任意两点的重直距离与水平距离的比值,也就是回归直线的变化率。 

语法 SLOPE(known_y's,known_x's) 

STDEV1.png

Known_y's 数字型因变量数据点数组或单元格区域。 Known_x's 自变量数据点集合。 

说明 

■参数可以是数字,或是包含数字的名称、数组或引用。

■若数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格,则这些值将被忽略;但包含零值的单元格将计算在内。

■若 known_y's 和 known_x's 为空或其数据点个数不同,则 SLOPE 返回错误值 #N/A。

STDEV2.png

■其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。

SLOPE函数的功能是把已知自变量和因变量座位数据点,计算线性回归线的斜率。

下面给大家示范一下如何使用SLOPE函数计算线性回归线的斜率。

分界线.png

■ 首先将光标放在B10处,点击插入函数-统计-SLOPE函数

此时弹出对话框,共两项参数:

“已知Y值集合”是已知Y值的区域;

“已知X值集合”是已知X值的区域。

SLOPE函数计算线性回归线斜率1.gif

■ 在“已知Y值集合”输入(B3:B8),在“已知X值集合”输入(C3:C8)。

点击确定,就能得出线性回归线的斜率了。

SLOPE函数计算线性回归线斜率2.gif



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