常用统计学函数使用方法.doc

文档介绍：------SLOPE使用方法
返回根据 known_y's 和 known_x's 中的数据点拟合的线性回归直线的斜率。斜率为直线上任意两点的重直距离与水平距离的比值，也就是回归直线的变化率。
1．1语法
SLOPE(known_y's,known_x's)
Known_y's 为数字型因变量数组或单元格区域。Known_x's 为自变量数据点集合。

参数可以是数字，或者是涉及数字的名称、数组或引用。如果数组或引用参数里包含文本、逻辑值或空白单元格，这些值将被忽略。但包含零值的单元格将计算在内。如果 known_y's 和 known_x's 为空或其数据点数目不同，函数 SLOPE 返回错误值 #N/A。
: SLOPE({2,3,9,1,8,7,5},{6,5,11,7,5,4,4}) 等于 。
------INTERCEPT使用方法
利用已知的 x 值与 y 值计算直线与 y 轴的截距。截距为穿过 known_x's 和 known_y's 数据点的线性回归线与 y 轴交点。当已知自变量为零时，利用截距可以决定因变量的值。例如，当所有的数据点都是在室温或更高的温度下取得的，可以用函数 INTERCEPT 预测在 0℃ 时金属的电阻。

INTERCEPT(known_y's,known_x's)
Known_y's 所观察的因变量数据或数据组。Known_x's 所观察的自变量数据或数据组。

参数必须是数字、名称、数组或包含有数字的引用。如果数组或引用参数包含文字、逻辑值，或空白单元格，则忽略其值，但零值将考虑在内。
如果 known_y's 和 known_x's 的数据
点数目不相等或不包含任何数据点，
则函数 INTERCEPT 返回错误值 #N/A。
回归线的截距方程a为：
({2, 3, 9, 1, 8}, {6, 5, 11, 7, 5}) 等于 。
——CORREL使用方法
返回单元格区域 array1 和 array