double arrow

Предсказания и прогнозы на основе линейной модели регрессии

Построенная модель используется для определения значений y в точках x, которых нет в исходной таблице. Поиск значения y для x из исходного интервала называется предсказанием, а поиск значения y для x вне исходного интервала называется прогнозом. Чем дальше расположен x от интервала , тем менее точным будет прогноз.

Для прогноза значений переменной можно воспользоваться статистической функцией ТЕНДЕНЦИЯ(изв_значение_y; изв_значение_x; нов_значение_x; константа), где нов_значение_x ¾ ссылка на ячейки, содержащие значения переменной x, для которых делается прогноз. Аргумент константа является необязательным. Если он равен 0, то коэффициент в уравнении линейной регрессии . Функция сама подбирает уравнение прямой линии и дает прогноз.

Можно использовать функцию ПРЕДСКАЗ(x; изв_значение_y; изв_значение_x), где x ¾ это значение переменной x, для которой делается прогноз.



Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



Сейчас читают про: