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無論你在哪一個行業，有時候需要用到對數據進行預測，如未來銷售額、庫存需求、消費趨勢等，進而制定下一步的策略 。對于預測模型 ， 我們常用到的方法是回歸分析，通過擬合已知數據來預測未知數據 。
今天，木木老師教大家用Excel函數做回歸分析 ， 趕緊看看！
FORECAST函數 根據已知的一些x,y值和給定的x值，來推導出y值 。
函數語法：
FORECAST(x,known_y's,known_x's) 參數解釋：
x：為需要進行預測的數據點 。
known_y's：為因變量數組或數據區域 。
known_x's：為自變量數組或數據區域 。
GROWTH函數 根據已知的x,y值，得出新的x值對應的y值 。
函數語法：
GROWTH(known_y's,known_x's,new_x's,const) 參數解釋：
known_y's：表示滿足指數回歸擬合曲線的一組已知的y值 。
known_x's：表示滿足指數回歸擬合曲線的一組已知的x值 。
new_x's：表示一組新的x值，可通過GROWTH函數返回各自對應的y值 。
const：表示一邏輯值，指明是否將系數b強制設為1 。若const為TRUE或省略，則b將參與正常計算；若const為FALSE，則b將被設為1 。
INTERCEPT函數 根據已知的x,y值計算直線與y軸的截距，即線性回歸線與y軸的交點 。
函數語法：
INTERCEPT(known_y's,known_x's) 參數解釋：
known_y's：表示因變量的觀察值或數據集合 。
known_x's：表示自變量的觀察值或數據集合 。
LINEST函數 用最小二乘法對已知數據進行最佳直線擬合 。
函數語法：
LINEST(known_y's,known_x's,const,stats) 參數解釋：
known_y's：表示表達式y=mx+b中已知的y值集合 。
known_x's：表示關系表達式y=mx+b中已知的可選x值集合 。
const：表示一邏輯值 ， 指明是否強制使常數b為0 。若const為TRUE或省略，b將參與正常計算；若const為FALSE，b將被設為0，并同時調整m值使得y=mx 。
stats：表示為一邏輯值，指明是否返回附加回歸統計值 。若stats為TRUE ， 則函數返回附加回歸統計值；若stats為FALSE或省略，則函數返回系數m和常數項b 。
LOGEST函數 計算最符合觀測數據組的指數回歸擬合曲線 。
函數語法：
LOGEST(known_y's,known_x's,const,stats) 參數解釋：
known_y's：表示一組符合y=b*m^x函數關系的y值的集合 。
known_x's：表示一組符合y=b*m^x運算關系的可選x值集合 。
const：表示一邏輯值，指明是否強制使常數b為0 。若const為TRUE或省略，b將參與正常計算；若const為FALSE，b將被設為0 ， 并同時調整m值使得y=mx 。
stats：表示一個邏輯值，指明是否返回附加回歸統計值 。若stats為TRUE，則函數返回附加回歸統計值；若stats為FALSE或省略 ， 則函數返回系數m和常數項b 。
SLOPE函數 根據已知的x,y值中的數據點，擬合的線性回歸直線的斜率 。
函數語法：
SLOPE(known_y's,known_x's) 參數解釋：
known_y's：為數字型因變量數據點數組或單元格區域 。
known_x's：為自變量數據點集合 。
STEYX函數 用線性回歸計算每個x的y預測值時產生的標準誤差，來度量誤差量 。
【8個回歸分析函數了解一下 如何用excel做回歸分析方程】 函數語法：
STEYX(known_y's,known_x's) 參數解釋：
known_y's：表示因變量數據點數組或區域 。
known_x's：表示自變量數據點數組或區域 。
TREND函數 用最小二乘法擬合線性回歸的直線，并根據給定的x值返回直線上對應的y值 。
函數語法：
TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const) 參數解釋：
known_y's：表示已知關系y=mx+b中的y值集合 。
known_x's：表示已知關系y=mx+b中可選的x值的集合 。
new_x's：表示需要函數TREND返回對應y值的新x值 。
const：表示邏輯值，指明是否將常量b強制為0 。
看完記得收藏一下，下次需要預測數據的時候，可以參考來看 。
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