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根據歷年訂單預測未來銷售量
假定有一組歷年每季度的銷售量數據如下圖 , 如何預測2019年1季度的銷售量?
1、計算a截距 。公式:
=Intercept(銷售量數據集 , X變量集)第一個參數:銷售量數據集相當于回歸方程y=a+bx中的y;
第二個參數:序號根相當于回歸方程y=a+bx中的x ;
本實例中公式如下:
=INTERCEPT(C2:C21,A2:A21)結果=62.94
2、計算b斜率 。公式:
=Slope(銷售量數據集 , X變量集)參數同Intercept函數 。
本實例中公式如下:
=SLOPE(C2:C21,A2:A21)結果=6.29
3、直接計算出預測銷售量 。公式:
=Forecast(預測的X變量 , 銷售量數據集 , X變量集)【如何用excel進行數據回歸分析 Excel做回歸分析】本實例中公式如下:
=FORECAST(A22,C2:C21,A2:A21)直接計算出2019年第1季度的預測銷售量為:195.06 。
預測結果
1、結果數據
是在掌握大量觀察數據的基礎上 , 利用數理統計方法建立因變量與自變量之間的回歸關系函數表達式(稱回歸方程式) ?;貧w分析中 , 當研究的因果關系只涉及因變量和一個自變量時 , 叫做一元回歸分析;當研究的因果關系涉及因變量和兩個或兩個以上自變量時 , 叫做多元回歸分析 。此外 , 回歸分析中 , 又依據描述自變量與因變量之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的 , 分為線性回歸分析和非線性回歸分析 。通常線性回歸分析法是最基本的分析方法 , 遇到非線性回歸問題可以借助數學手段化為線性回歸問題處理 。
回歸分析法的公式如下:
y=a+bxa稱為截距 , b稱為斜率 。a、b的計算方法如下:
b=∑xy-n·∑x∑y/[∑x2-n·(∑x)2]a=∑y-b·∑x/n
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