Funzione STEYX di Excel
La funzione STEYX restituisce l'errore standard del valore y previsto per ogni x in una regressione lineare data da una serie di coordinate rappresentate da coppie di numeri.
Sintassi
=STEYX(known_ys, known_xs)
argomenti
- noto_ys (richiesto): Una matrice o un intervallo di variabili dipendenti.
- xs_noto (richiesto): Una matrice o un intervallo di variabili indipendenti.
Valore di ritorno
La funzione STEYX restituisce un valore numerico.
Note sulle funzioni
- Gli argomenti possono essere uno dei seguenti:
- Numeri;
- Nomi, matrici o riferimenti che contengono numeri.
- Verranno contati i valori logici e altri valori che possono essere convertiti in numeri digitati direttamente nell'elenco degli argomenti.
- Se si fa riferimento a testo o celle vuote come uno degli argomenti, i valori verranno ignorati.
- STEYX restituisce il #N / A errore se noto_ys esterni xs_noti hanno un numero diverso di punti dati.
- STEYX restituisce il # DIV / 0! errore se noto_ys esterni xs_noti sono vuoti o hanno meno di tre punti dati.
- L'equazione per l'errore standard del valore y previsto è:
Dove x esterni y sono le medie campionarie dei due array di valori, e n è la dimensione del campione.
Esempio
Prendi la tabella seguente come esempio. Per ottenere l'errore standard del valore y previsto per ogni x nella regressione, copiare o inserire la formula seguente nella cella del risultato e premere entrare per ottenere il risultato.
=STEYX(B6: B12,C6: C12)
Funzioni correlate
La funzione SLOPE restituisce la pendenza di una retta di regressione in base ai valori y e x forniti. La pendenza è il rapporto tra salita e discesa, il che significa la distanza verticale divisa per la distanza orizzontale tra due punti qualsiasi sulla linea.
Funzione di INTERCETTAZIONE di Excel
La funzione INTERCETTA calcola il punto in cui una retta di regressione lineare intersecherà l'asse y utilizzando i valori x e y indicati.
Funzione di PREVISIONE di Excel
La funzione PREVISIONE prevede un valore futuro in base ai valori esistenti utilizzando la regressione lineare.
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