TREND函数 预测线性增长值

发布时间:2019-05-29 难度:初级

返回一条线性回归拟合线的值。

即找到适合已知数组 known_y's 和 known_x's 的直线(用最小二乘法)

并返回指定数组 new_x's 在直线上对应的 y 值。 


语法 
TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const) 


■Known_y's 关系表达式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。 

若数组 known_y's 在单独一列中,则 known_x's 的每一列被视为一个独立的变量。

若数组 known-y's 在单独一行中,则 known-x's 的每一行被视为一个独立的变量。


■Known_x's 关系表达式 y = mx + b 中已知的可选 x 值集合。 

数组 known_x's 可以包含一组或多组变量。若只用到一个变量,只要 known_y's 和 known_x's 维数相同,它们

可以是任何形状的区域。若用到多个变量,known_y's 必须为向量(即必须为一行或一列)。

若省略 known_x's,则假设该数组为 {1,2,3,...},其大小与 known_y's 相同。


■New_x's 需要函数 TREND 返回对应 y 值的新 x 值。 

New_x's 与 known_x's 一样,每个独立变量必须为单独的一行(或一列)。

因此,若 known_y's 是单列的,known_x's 和 new_x's 应该有同样的列数。

若 known_y's 是单行的,known_x's 和 new_x's 应该有同样的行数。

若省略 new_x's,将假设它和 known_x's 一样。

若 known_x's 和 new_x's 都省略,将假设它们为数组 {1,2,3,...},大小与 known_y's 相同。


■Const 一逻辑值,用于指定是否将常量 b 强制设为 0。 

若 const 为 TRUE 或省略,b 将按正常计算。

若 const 为 FALSE,b 将被设为 0(零),m 将被调整以使 y = mx。


说明 

■有关WPS表格对数据进行直线拟合的详细信息,请参阅 LINEST 函数。


■对于返回结果为数组的公式,必须以数组公式的形式输入。


■可以使用 TREND 函数计算同一变量的不同乘方的回归值来拟合多项式曲线。

例如,假设 A 列包含 y 值,B 列含有 x 值。可以在 C 列中输入 x^2,在 D 列中输入 x^3等等,然后根据 A 列,

对 B 列到 D 列进行回归计算。


■当为参数(如 known_x's)输入数组常量时,应当使用逗号分隔同一行中的数据,用分号分隔不同行中的数据。