У регресивному аналізі обчислюють експонентну криву, що апроксимує дані відповідно до рівняння виду

y = b·mх

або y = (b· (m1x1) · (m2x2) ·...) (при наявності декількох значень x),

В Excel для цих цілей існує статистична функція ЛГРФПРБЛ. Так само, як функція ЛИНЕЙН, функція ЛГРФПРИБЛ розраховує масив, що описує залежність між значеннями, але ЛИНЕЙН підганяє пряму лінію до наявним даних, а ЛГРФПРИБЛ підганяє експонентну криву. Так само є можливість одержання даних додаткової статистики. Порядок роботи аналогічний описаному вище в даній роботі.

Функції апроксимації ЛИНЕЙН і ЛГРФПРИБЛ можуть обчислити пряму або експонентну криву, що щонайкраще описує Ваші дані. Однак, Вам самим має бути вирішувати, який із двох результатів найбільшою мірою підходить до Вашим даним.

ПРАКТИЧНА РОБОТА 4

ВИКОРИСТАННЯ РЕЗУЛЬТАТІВ РЕГРЕСІЇ В ПРОГНОЗУВАННІ

Існує два методи знаходження розрахункових значень показника. Перший полягає в підстановці конкретних значень факторів у рівняння регресії, отримане за допомогою функцій ЛИНЕЙН або ЛГРФПРИБЛ. Значення y, передвіщені за допомогою рівняння регресії, можливо, не будуть правильними, якщо вони розташовуються поза інтервалом значень y, які використалися для визначення рівняння.

Інший метод знаходження розрахункових значень показника складається у використанні убудованих статистичних функцій ТЕНДЕНЦИЯ й РОСТ.

Послідовність дій: