excel做预测的方法集合

首先，一元线性回归的方程：

y = a + bx

相应的，多元线性回归方程式：

y = a + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn

这里：

LINEST的可以返回回归方程的 截距(a) 和斜率( b**)**和其他回归统计值。

（1）LINEST 函数语法

LINEST(known_y's, [known_x's], [const], [stats])

known_y's (必须) 因变量，单行/单列
known_x's (必须) 自变量，单行/单列
const (可选) ：
- TRUE $默认$ ：正常计算截距 a
- FALSE：强制截距 a = 0 ，此时回归方程 y = bx
stats (可选) :
- TRUE：返回统计值
- FALSE $默认$ ：不返回统计值，只返回斜率和截距

注意 LINEST 函数返回值为数组，需要使用数组三键 CTRL + SHIFT + ENTER
**使用SLOPE得到的斜率结果与**LINEST 函数是一样的

（2）LINEST 返回的回归统计值

当LINEST函数参数 stats = TRUE，此时返回值包含统计值：

如果回归模型为多元线性方程：

LINEST函数返回值顺序：

最后三行，从第三列开始返回值为#NA，可以通过 IFERROR 函数进行嵌套以消除

（1）一元线性回归:

**【例1】**广告投入与雨伞的销量

这里：

-4.994 + 0.526*50 = 21.3

a）通过函数获取回归方程斜率

=SLOPE(C2:C13,B2:B13)

=INDEX(LINEST(C2:C13,B2:B13),1)

LINEST (C2:C13,B2:B13) 返回值为 1 行 2 列的数组

b）通过函数获取回归方程截距

=INTERCEPT(C2:C13,B2:B13)

=INDEX(LINEST(C2:C13,B2:B13),2)

函数对比：

（2）2. 多元线性回归：

**【例2】**广告投入，下雨量与雨伞的销量

如果存在两个或更多的自变量，�1，�2... ，那么这些自变量必须位于相邻列，整体作为 LINEST 函数的参数 known_x's .

注意，对于多元线性回归， LINEST函数以逆序的形式返回的「斜率」 ，从右往左分别为

对于例2：

Rainfall 是自变量 X1 (B2:B13)，Advertising 是自变量 X2 (C2:C13)，Umbrellas sold 是因变量 y (D2:D13)。
选中单元格 F2:H2 输入 = LINEST(D2:D13, B2:C13) ，CTRL + SHIFT + ENTER
这里 0.309 是斜率 b2 ，0.186 是斜率 b1 ，-10.739是截距
回归方程为： y=−10.739+0.186x1+0.309x2
预测：如果投入广告为 $50，当月平均降雨量为 100 mm，预测雨伞的销量为：-10.739 + 0.186 * 100 + 0.309 *50 = 23.31

（3）使用LINEST 函数进行一元线性回归预测

在一元线性回归的应用中，LINEST 除了可以直接返回斜率 b 以及截距 a 之外，通过结合函数**SUM / SUMPRODUCT** 可以实现给定自变量 (X) 预测因变量 (y)。

回到例1，当10月(Oct) 广告支出为 $50，此时预测雨伞销量为:

= SUM(LINEST(C2:C10, B2:B10)*{50,1})