Статистические функции
ЛГРФПРИБЛ
Синтаксис:
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 (b).
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 известные_значения_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_значения_у);
- конст - логическое значение; если аргумент отсутствует или имеет значение ИСТИНА, то b вычисляется обычным способом; если аргумент имеет значение ЛОЖЬ, то b 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 b).
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:
y = m1 * 1 + m2 * 2 + ... + b или y = mx + bГде зависимое значение у является функцией независимого значения х, т – матрица значений углового коэффициента результирующей прямой, а b – абсцисса точки пересечения прямой с Y-осью. Аргумент ЛИНЕЙН может также возвращать дополнительную регрессионную статистику.
Аргументы:
См. функцию ЛГРФПИБЛ.
ЛОГНОРМОБР
Синтаксис:
ЛОГНОРМОБР (вероятность, среднее, стандартное_отклонение)
Результат:
Обратная функция логарифмического нормального распределения х, где 1/\ (х) имеет нормальное распределение с параметрами среднее и стандартное отклонение. Если р = ЛОГНОРМОБР (х, …), то ЛОГНОРМОБР (p, …)= х, Логарифмическое нормальное распределение используется для анализа логарифмически преобразованных данных.
Аргументы:
- вероятность - вероятность, связанная с нормальным логарифмическим распределением;
- среднее - среднее ln (x);
- стандартное_отклонение - стандартное отклонение ln (х).