Funzione STEYX di Excel
La funzione STEYX restituisce l’errore standard del valore Y previsto per ciascun x in una regressione lineare definita da una serie di coordinate costituite da coppie di numeri.
Sintassi
=STEYX()known_ys, known_xs)
Argomenti
- known_ys (obbligatorio): Una matrice o un intervallo di variabili dipendenti.
- known_xs (obbligatorio): Una matrice o un intervallo di variabili indipendenti.
Valore restituito
La funzione STEYX restituisce un valore numerico.
Note sulla funzione
- Gli argomenti possono essere uno dei seguenti:
- Numeri;
- Nomi, matrici o riferimenti contenenti numeri.
- I valori logici e gli altri valori convertibili in numeri, se inseriti direttamente nell'elenco degli argomenti, verranno conteggiati.
- Se del testo o celle vuote vengono utilizzati come uno degli argomenti, i relativi valori verranno ignorati.
- STEYX restituisce l'errore #N/D se known_ys e known_xs contengono un numero diverso di punti dati.
- STEYX restituisce l'errore #DIV/0! se known_ys e known_xs sono vuoti o contengono meno di tre punti dati.
- L'equazione per l'errore standard del valore previsto Y è:
dove x e y sono le medie campionarie delle due matrici di valori e n è la dimensione del campione.
Esempio
Prendendo come esempio la tabella seguente, per ottenere l'errore standard del valore y previsto per ciascun x nella regressione, copiare o inserire la formula seguente nella cella dei risultati e premere Invioper ottenere il risultato desiderato.
=STEYX()B6:B12,C6:C12)
Funzioni correlate
La funzione PENDENZA restituisce la pendenza della retta di regressione calcolata in base ai valori forniti per Valore Y e Valore X. Tale pendenza rappresenta il rapporto tra il dislivello e la distanza orizzontale, ovvero la distanza verticale divisa per quella orizzontale tra due punti qualsiasi sulla retta.
La funzione INTERCETTA calcola il punto in cui una retta di regressione lineare interseca l’asse Y, utilizzando i valori X e Y forniti.
La funzione PREVISIONE stima un valore futuro sulla base di valori esistenti, utilizzando la regressione lineare.
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