WPS 加载项开发 > 表格 API 参考 > WorksheetFunction > 方法 > WorksheetFunction.LinEst 方法
使用最小二乘法对已知数据进行最佳直线拟合,并返回描述此直线的数组。因为此函数返回数值数组,所以必须以数组公式的形式输入。

语法

表达式.LinEst(Arg1, Arg2, Arg3, Arg4)

表达式   一个代表 WorksheetFunction 对象的变量。

参数

名称必选/可选数据类型说明
Arg1必选VariantKnown_y's - 关系表达式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。
Arg2可选VariantKnown_x's - 关系表达式 y = mx + b 中可能已知的可选 x 值集合。
Arg3可选VariantConst - 一个逻辑值,用于指定是否强制常量 b 等于 0。
Arg4可选VariantStats - 一个逻辑值,指定是否返回附加回归统计值。

返回值
Variant

说明

直线的公式为:

y = mx + b 或者

y = m1x1 + m2x2 + ... + b(如果有多个区域的 x 值)

式中,因变量 y 是自变量 x 的函数值。M 值是与每个 x 值相对应的系数,b 为常量。注意 y、x 和 m 可以是向量。LINEST 函数返回的数组为 {mn,mn-1,...,m1,b}。LINEST 函数还可返回附加回归统计值。

附加回归统计值如下:

统计值说明
se1,se2,...,sen系数 m1,m2,...,mn 的标准误差值。
seb常量 b 的标准误差值(当 const 为 FALSE 时,seb = #N/A)。
r2判定系数。Y 的估计值与实际值之比,范围在 0 到 1 之间。如果为 1,则样本有很好的相关性,Y 的估计值与实际值之间没有差别。如果判定系数为 0,则回归公式不能用来预测 Y 值。有关计算 r2 的方法的详细信息,请参阅本主题后面的“注解”。
seyy 估计值的标准误差。
FF 统计或 F 观察值。使用 F 统计可以判断因变量和自变量之间是否偶尔发生过可观察到的关系。
df自由度。用于在统计表上查找 F 临界值。所查得的值和 LINEST 函数返回的 F 统计值的比值可用来判断模型的置信度。有关如何计算 df,请参阅在此主题中后面的“注解”。示例 4 注解了 F 和 df 的使用。
ssreg回归平方和。
ssresid残差平方和。有关计算 ssreg 和 ssresid 的方法的详细信息,请参阅本主题后面的“注解”。

下面的图示显示了附加回归统计值返回的顺序。

Worksheet