ЛГРФПРИБЛ(известные_значения_у, известные_значения_х, конст, статистика)

Результат: Возвращает матрицу, описывающую экспоненциальную кривую (у = bm/\х), которая была рассчитана из заданных значений: первое значение результирующей матрицы есть основание экспоненты (т), второе значение - коэффициент (Ь).

Аргументы:

Известные_значения_у - множество значений у (если массив известные_значения_у имеет один столбец, то каждый столбец массива известные_значения_х интерпретируется как отдельная переменная; если массив извест-ные_значения_у имеет одну строку, то каждая строка массива известные_значения_х интерпретируется как отдельная переменная);

известные_значения_х - необязательное множество значений х, которые уже известны для соотношения у = mх + b (массив известиые_знанения_х может содержать одно или несколько множеств переменных; если используется только одна переменная, то аргументы известные_значения_у известные_значения_х могут быть массивами любой формы при условии, что они имеют одинаковую размерность; если используется более одной переменной, то аргумент извест-ные_значения_у должен быть вектором (то есть интервалом высотой в одну строку или шириной в один столбец); если аргумент известные_значения_х опущен, то предполагается, что это массив {1; 2; 3;...} такого же размера, как и массив известные_значе-ния_у);

конст - логическое значение; если аргумент отсутствует или имеет значение ИСТИНА, то b вычисляется обычным способом; если аргумент имеет значение ЛОЖЬ, то Ь полагается равным 1 и знамения т подбираются так, чтобы выполнялось соотношение у = m/\х;

статистика - логическое значение, которое указывает, требуется ли возвращать дополнительную статистику по регрессии (если аргумент имеет значение ИСТИНА, то функция ЛГРФПРИБЛ возвращает дополнительную регрессионную статистику, так что возвращаемый массив будет иметь вид: {mn; mn-1;...; m1; b: sen; sen-1;...; se1; seb: r2; sey: F; df: ssreg; ssresid}; если аргумент имеет значение ЛОЖЬ или опущен, то функция ЛГРФПРИБЛ возвращает только коэффициенты т и постоянную Ь).

ЛИНЕЙН

Синтаксис:

ЛИНЕЙН(известные_значения_у, известные_значения_х, конст, статистика)

Результат: Эта функция использует метод наименьших квадратов, чтобы найти уравнение прямой линии, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные. Функция возвращает массив, который описывает полученную прямую. Уравнение прямой линии имеет следующий вид:

у = m1*1+m2*2+...+b или у=mх+b

Где зависимое значение у является функцией независимого значения х, т - матрица значений углового коэффициента результирующей прямой, а Ь - абсцисса точки пересечения прямой с Y-осью. Аргумент ЛИНЕЙН может также возвращать дополнительную регрессионную статистику.

Аргументы: