Спосіб 2. Побудова графіка та застосування контекстного меню 1 страница

Перш ніж звернутися до майстра функцій, потрібно виокремити область, де міситиметься результат множення (G1:G4). Ця область матиме стільки ж рядків, скільки й перша вхідна (у даному прикладі – 4), і стільки ж стовпців, скільки друга (у прикладі – 1).

Далі в розділі Майстер функцій вибираємо функцію М Mult із категорії Math & Trig і вводимо вихідні матриці. Після виконання з явиться перший елемент матриці-результату. Для появи інших натиснемо спочатку F2, а потім одночасно Ctrl+Shift+Enter.

СТАТИСТИЧНІ ФУНКЦІЇEXCEL .

AVERAGE( number 1; number 2; … ) або СРЗНАЧ( число 1; число 2;.. .). Це функція обчислення середнього арифметичного.

f _x ® Statistical ® Average .

VAR( number 1; number 2; … ) або ДИСП( число 1; число 2; ...) (. Ця функція обчислює дисперсію випадково взятих п чисел, причому їх кількість не може перевищувати 30. Функція ДИСП передбачає, що елементи є вибіркою з генеральної сукупності. Якщо дані являють собою більшу сукупність, потрібно використовувати функцію ДИСПР.

f _x ® Statistical ® Var .

STDEV( number 1; number 2; … ) або КВАДРОТКЛ( число 1; число 2;. ..) – сума квадратів відхилень точок даних від їх середнього. Кількість аргументів має не перевищувати 30. Можна використовувати масив чи посилання на масив замість аргументів, що відокремлені крапкою чи комою.

f _x ® Statistical ® Stdev .

CORREL( array 1; array 2; … ) або КОРРЕЛ( масив 1; масив 2 ). Коефіцієнт кореляції між інтервалами клітинок „масив 1 та „масив 2 . Застосовується для визначення щільності лінійного зв язку між двома показниками.

f _x ® Statistical ® Correl .

LINEST( known_y; known _ x ; const ; statistica ) або ЛИНЕЙН( відомі_значення_у; відомі_значення_х; конст; статистика ). Ця функція застосовує метод найменших квадратів, щоб визначити оцінки параметрів b лінійної регресії:

.

Функція може додатково обчислювати регресійну статистику.

„ Відомі_значення_у – множина значень у . Якщо масив у має один стовпець, то кожний стовпець масиву „відомі_значення_х інтерпретується як окрема змін н а. Якщо масив „відомі_значення_у має один рядок, то кожний рядок „відомих_значень_х" інтерпретується як окрема змінна.

„ Відомі_значення_х – множина значень х, що враховує або одну (парна регресія), або кілька змінних (множинна регресія). Якщо „відомі_значення_хпропустити, то вважається, що це масив {1;2;3;...} такого самого розміру, як п „відомих_значень_у .

„ Конст – логічне значення. Якщо „конст" має значення „ ложь або" false ", то b ₀ беруть таким, що дорівнює нулю; значення b ₀ добирають так, щоб виконувалась рівність Y=X B (модель без вільного члена). Якщо „конст має значення „истина , то b ₀ обчислюється традиційно (модель з вільним членом).

„ Статистика – логічне значення, яке вказує, чи потрібно обчислювати додаткову статистику за регресію. Якщо „статистика має значення „ истина або " true " , то функція ЛИНЕЙН обчислює додаткову регресійну статистику у вигляді масиву:

		...
		...
	Ступінь свободи п-т

де - оцінка параметрів рівняння регресії, j= ;

- стандартна похибка оцінки параметра;

- коефіцієнт детермінації;

- стандартна похибка залишків;

- - критерій.

Ступінь свободи дорівнює ( п-т) , де п – кількість спостережень, т – кількість параметрів моделі; це значення необхідне для визначення табличного значення F-критерію;

- сума квадратів відхилень, що пояснюється регресією;

- сума квадратів відхилень, що пояснюється похибкою и .

Якщо статистика має значення „ ложь чи її пропустити, то функція ЛИНЕЙН обчислює лише коефіцієнти та константу .

Результат з явиться на екрані після послідовного натискання таких клавіш: F2, Ctrl+Shift+Enter.