excel表格如何识别成系数

1.excel中公式系数提取

用自界说函数吧

Function tiqu(cl1 As Range, cl2 As Range)

Dim reg As Object, mhs

Dim strTmp As String

tiqu = ""

If cl1.Value = "" Or cl2.Value = "" Then

Exit Function

End If

strTmp = Replace(cl2.Value, "+", "\+")

Set reg = CreateObject("vbscript.regexp")

With reg

.Pattern = "(\d+(\.\d+)?)\*" & strTmp

.Global = True

.IgnoreCase = True

Set mhs = .Execute(cl1.Value)

If mhs.Count = 0 Then

Exit Function

Else

tiqu = mhs(0).submatches(0)

End If

End With

End Function

Alt+F11》弹出窗口中，选插入》模块》粘贴以上代码，封锁窗口，excel中输入公式=tiqu($A2,B$1)右拉再下拉

Excel 中已经有这个成果，是通过 最小二乘法 方法求线性方程的系数。

据我所知，在散点图表上可以自动添加公式。假如利用公式的话，则可以利用函数： INTERCEPT： 操作现有的 x 值与 y 值计较直线与 y 轴的截距。

语法 INTERCEPT(known_y's,known_x's) Known_y's 为因变的调查值或数据荟萃。 Known_x's 为自变的调查值或数据荟萃。

SLOPE 返回按照 known_y's 和 known_x's 中的数据点拟合的线性回归直线的斜率。斜率为直线上任意两点的重直间隔与程度间隔的比值，也就是回归直线的变革率。

语法 SLOPE(known_y's,known_x's) Known_y's 为数字型因变量数据点数组或单位格区域。 Known_x's 为自变量数据点荟萃。

Eviews时间序列阐明实例 时间序列是市场预测中常常涉及的一类数据形式，本书第七章对它举办了较量具体的先容。

通过第七章的进修，读者相识了什么是时间序列，并打仗到有关时间序列阐明方式的道理和一些阐明实例。本节的主要内容是说明怎么利用Eviews软件举办阐明。

一、指数滑腻法实例 所谓指数滑腻实际就是对汗青数据的加权平均。它可以用于任何一种没有明明函数纪律，但确实存在某种前后关联的时间序列的短期预测。

由于其他许多阐明方式都不具有这种特点，指数滑腻法在时间序列预测中仍然占据着相当重要的位置。 （-）一次指数滑腻 一次指数滑腻又称单指数滑腻。

它最突出的利益是方式很是简朴，甚至只要样本末期的滑腻值，就可以获得预测功效。 一次指数滑腻的特点是：可以或许跟踪数据变革。

这一特点所有指数都具有。预测进程中添加最新的样本数据后，新数据应代替老数据的职位，老数据会逐渐居于次要的职位，直至被裁减。

这样，预测值老是反应最新的数据布局。 一次指数滑腻有范围性。

第一，预测值不能反应趋势变换、季候颠簸等有纪律的变换；第二，这种方式多合用于短期预测，而不适相助中恒久的预测；第三，由于预测值是汗青数据的均值，因此与实际序列的变革对比有滞后现象。 指数滑腻预测是否抱负，很洪流平上取决于滑腻系数。

Eviews提供两种确定指数滑腻系数的方式：自动给定和人工确定。选择自动给定，系统将凭据预测误差平方和最小原则自动确定系数。

假如系数靠近1，说明该序列近似纯随机序列，这时最新的视察值就是最抱负的预测值。 出于预测的思量，有时系统给定的系数不是很抱负，用户需要本身指定滑腻系数值。

滑腻系数取什么值较量符合呢？一般来说，假如序列变革较量平缓，滑腻系数值应该较量小，好比小于0.l；假如序列变革较量猛烈，滑腻系数值可以取得大一些，如0.3~0.5。若滑腻系数值大于0.5才气跟上序列的变革，表白序列有很强的趋势，不能回收一次指数滑腻举办预测。

〔例1〕某企业食盐销售量预测。此刻拥有最近持续30个月份的汗青资料（见表l），试预测下一月份销售量。

表1 某企业食盐销售量 单元：吨 解：利用Eviews对数据举办阐明，第一步是成立事情文件和录入数据。有关操纵在本章第一节中已经阐发，这里不再赘述。

假设已经成立事情文件，并生成了一个样本期为l~30的序列，定名为SALES。序列SALES中包括例1中需要阐明的数据。

第二步，绘制序列图形。在序列工具窗口中，点击View→Line Graph。

屏幕显示图1所示图形。 图1 某企业近30个月的销售量动态图 从图1中可以看出，这个企业近30个月的销售量并不存在明明的趋势，而且没有明明的季候趋势。

因此，抖客教程网，从直观上判定可以回收一次指数滑腻法对企业下个月的销售量举办预测。 第三步，扩大样本期。

本例要求对下一个月的销售量举办预测，而事情文件的样本期是1~30，在Eviews中要求先变动样本期。变动样本期的操纵在本章第一节已经讲过，这里将样本期改为l~31。