Bài viết an toàn dưới đây giới thiệu tới full crack các bạn hàm FORECAST - 1 trong số ứng dụng những hàm nằm trong nhóm hàm thống kê qua mạng rất tải về được ưa dùng trong Excel.
Mô tả: Hàm thực hiện tính toán phải làm sao hoặc dự đoán 1 giá trị tương lai bằng cách dùng ở đâu tốt các giá trị vô hiệu hóa hiện tại sử dụng hồi quy tuyến tính cài đặt . Trong Excel 2016 hàm này download được thay thể dịch vụ bởi hàm FORECAST.LINEAR.
Cú pháp: FORECAST(x giả mạo , known_y"s kích hoạt , known_x"s)
Trong đó:
- x: Điểm dữ liệu muốn dự đoán một giá trị cho nó qua mạng , là tham số bắt buộc.
- known_y"s: Mảng phụ thuộc hay nhất của mảng hay phạm vi dữ liệu.
- known_x"s: Mảng độc lập mật khẩu của mảng hay phạm vi dữ liệu.
Chú ý:
- tài khoản Nếu x không phải là số -> hàm trả về giá trị lỗi #VALUE!.
- mẹo vặt Nếu known_y"s kích hoạt hoặc known_x"s trống an toàn hoặc chứa số điểm dữ liệu khác nhau -> hàm trả về giá trị lỗi #N/A
- mật khẩu Nếu phương sai an toàn của known_x"s = 0 -> hàm trả về giá trị lỗi DIV/0!
- Phương trình biến đổi FORECAST là: A+BX trong đó:
(a = ar y - bar x)
(b = frac{{sum {(x - ar x)(y - ar y)} }}{{sum {{{(x - ar x)}^2}} }})
Và x sử dụng , y là công cụ các số trung bình mẫu AVERAGE(known_x"s) công cụ và AVERAGE(known y"s).
Ví dụ:
Tìm giá trị dự đoán danh sách của y biết giá trị x lần lượt là 25 đăng ký vay và 52:
- Dự đoán giá trị qua mạng của y biết giá trị danh sách của x là 25 qua web . Tại ô cần tính nhập công thức: =FORECAST(25,C6:C10,D6:D10)
- Nhấn Enter -> Dự đoán gá trị ứng dụng của y là:
- Tương tự sao chép cho trường hợp biết giá trị full crack của x là 52 chia sẻ được kết quả:
- Trường hợp số điểm dữ liệu tải về của 2 mảng x tự động và y tự động đã biết khác nhau -> hàm trả về giá trị lỗi #N/A
Ở đây mảng giá trị thanh toán của x tự động đã biết nguyên nhân chỉ từ C6 -> C8 (có 3 điểm dữ liệu) trong khi tải về của y từ C6 -> C10 (có 5 điểm dữ liệu).
bản quyền Trên đây là hướng dẫn an toàn và một số ví dụ cụ thể khi sử dụng hàm FORECAST trong Excel.
Chúc hỗ trợ các bạn thành công!
4.9/5 (81 votes)
