63. Функция квпирсон
Описание:Возвращает квадрат коэффициента корреляции Пирсона для точек данных в аргументах известные_значения_y и известные_значения_x. Дополнительные сведения см. в описании функции ПИРСОН. Значение r-квадрат можно интерпретировать как отношение дисперсии для y к дисперсии для x.
Синтаксис:
КВПИРСОН(известные_значения_y;известные_значения_x)
Известные_значения_y— массив или интервал точек данных.
Известные_значения_x— массив или интервал точек данных.
Замечания:
- Аргументы должны быть либо числами, либо содержащими числа именами, массивами или ссылками.
- Учитываются логические значения и текстовые представления чисел, которые введены непосредственно в список аргументов.
- Если аргумент, который является массивом или ссылкой, содержит текст, логические значения или пустые ячейки, эти значения игнорируются; ячейки, содержащие нулевые значения, учитываются.
- Аргументы, которые представляют собой значения ошибок или текст, не преобразуемый в числа, приводят к возникновению ошибки.
- Если аргументы известные_значения_y и известные_значения_x пусты или указанное в них количество число точек данных не совпадает, функция КВПИРСОН возвращает значение ошибки #Н/Д.
- Если аргументы известные_значения_y и известные_значения_x содержат только одну точку данных, функция КВПИРСОН возвращает значение ошибки #ДЕЛ/0!.
- Коэффициент корреляции Пирсона (r) вычисляется с помощью следующего уравнения:
где x и y — выборочные средние значения СРЗНАЧ(массив1) и СРЗНАЧ(массив2).
Функция КВПИРСОН возвращает значение r2, являющееся квадратом коэффициента корреляции.
64. Функция скос
Описание:Возвращает асимметрию распределения. Асимметрия характеризует степень несимметричности распределения относительно его среднего. Положительная асимметрия указывает на отклонение распределения в сторону положительных значений. Отрицательная асимметрия указывает на отклонение распределения в сторону отрицательных значений.
Синтаксис:
СКОС(число1;число2; ...)
Число1, число2, ...— от 1 до 255 аргументов, для которых вычисляется асимметрия. Вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой, можно использовать один массив или одну ссылку на массив.
Замечания:
- Аргументы должны быть либо числами, либо содержащими числа именами, массивами или ссылками.
- Учитываются логические значения и текстовые представления чисел, которые введены непосредственно в список аргументов.
- Если аргумент, который является массивом или ссылкой, содержит текст, логические значения или пустые ячейки, эти значения игнорируются; ячейки, содержащие нулевые значения, учитываются.
- Аргументы, которые представляют собой значения ошибок или текст, не преобразуемый в числа, приводят к возникновению ошибки.
- Если имеется менее трех точек данных или стандартное отклонение равно нулю, функция СКОС возвращает значение ошибки #ДЕЛ/0!.
- Уравнение для асимметрии имеет следующий вид:
65. Функция наклон
Описание:Возвращает наклон линии линейной регрессии для точек данных в аргументах известные_значения_y и известные_значения_x. Наклон определяется как частное от деления расстояния по вертикали на расстояние по горизонтали между двумя любыми точками прямой; иными словами, наклон — это скорость изменения значений вдоль прямой.
Синтаксис:
НАКЛОН(известные_значения_y;известные_значения_x)
Известные_значения_y— массив или интервал ячеек, содержащих числовые зависимые точки данных.
Известные_значения_x— множество независимых точек данных.
Замечания:
- Аргументы должны быть либо числами, либо содержащими числа именами, массивами или ссылками.
- Если аргумент, который является массивом или ссылкой, содержит текст, логические значения или пустые ячейки, эти значения игнорируются; ячейки, содержащие нулевые значения, учитываются.
- Если аргументы известные_значения_y и известные_значения_x пусты или количество содержащихся в них точек не совпадает, функция НАКЛОН возвращает значение ошибки #Н/Д.
- Уравнение наклона линии регрессии имеет следующий вид:
где x и y — выборочные средние значения СРЗНАЧ(массив1) и СРЗНАЧ(массив2).
- Основной алгоритм, используемый в функциях НАКЛОН и ОТРЕЗОК, отличается от основного алгоритма функции ЛИНЕЙН. Разница между алгоритмами может привести к различным результатам при неопределенных и коллинеарных данных. Например, если точки данных аргумента известные_значения_y равны 0, а точки данных аргумента известные_значения_x равны 1, то справедливо указанное ниже.
- Функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК возвращают значение ошибки #ДЕЛ/0!. Алгоритм функций НАКЛОН и ОТРЕЗОК используется для поиска только одного ответа, а в данном случае их может быть несколько;
- Функция ЛИНЕЙН возвращает значение, равное 0. Алгоритм функции ЛИНЕЙН используется для возвращения подходящих значений для коллинеарных данных, и в данном случае может быть найден хотя бы один ответ.