Методические рекомендации
1) выбрать команду «Анализ данных» меню Сервис;
выбрать функцию «Корреляция»;
в качестве диапазона указать статистические данные объясняющих и объясняемых переменных.
Для построения уравнения линейной регрессии в Excel применяется функция для массива ЛИНЕЙН().
Синтаксис функции:
ЛИНЕЙН(изв_зн_у;{ изв_зн_х};{константа};{статистика}) ,
где ИЗВ_ЗН_У - наблюдаемые значения переменной у;
изв_зн_х - наблюдаемые значения объясняющих переменных X;
константа - логическое значение: ИСТИНА (по умолчанию) - mo<>0, ЛОЖЬ - m0=0;
статистика - логическое значение: ИСТИНА - возврат статистики, ЛОЖЬ (по умолчанию) - нет статистики.
Для оценки качества уравнения необходима дополнительная статистика, поэтому функция ЛИНЕЙН() вводится в диапазон ячеек из (k+1) столбцов и пяти строк.
В этот диапазон функция возвращает следующие значения: mk mk-i M1 mo Smk Smk-i Smi Smo R2 Sy * * * F Df * * * Ssreg SSresid * * * -параметры уравнения;стандартные ошибки для к- тов mi;
к-т детерминации и стандартная ошибка для у;
F-статистика и степени свободы;
регрессионная сумма квадратов и остаточная сумма квадратов.
Параметризацию и оценку качества регрессионного уравнения можно реализовать с помощью функции «Регрессия» Пакета анализа (/Сервис/Анализ данных).
Для расчета модельных значений по уравнению применяется функция ТЕНДЕНЦИЯ(изв_зн_у;{ изв_зн_х};{ нов_зн_х};{константа}),
где нов_зн_х - значения объясняющих переменных X, при которых вычисляется значение у.
Рассчитать коэффициент корреляции факторов xi и у можно с помощью функции ПИРСОН().