Excel STEYX-Funktion
Die STEYX-Funktion gibt den Standardfehler des vorhergesagten y-Werts für jedes x in einer linearen Regression zurück, die durch eine Reihe von Koordinaten gegeben ist, die durch gepaarte Zahlen dargestellt werden.
Syntax
=STEYX(known_ys, known_xs)
Argumente
- bekannte_ys (erforderlich): Ein Array oder Bereich von abhängigen Variablen.
- bekannte_xs (erforderlich): Ein Array oder Bereich unabhängiger Variablen.
Rückgabewert
Die STEYX-Funktion gibt einen numerischen Wert zurück.
Funktionshinweise
- Argumente können eines der folgenden sein:
- Zahlen;
- Namen, Arrays oder Referenzen, die Zahlen enthalten.
- Logische Werte und andere Werte, die in Zahlen konvertiert werden können, die Sie direkt in die Liste der Argumente eingeben, werden gezählt.
- Wenn Text oder leere Zellen als eines der Argumente referenziert werden, werden die Werte ignoriert.
- STEYX gibt die zurück #N / A Fehler, wenn bekannt_ys und bekannt_xs haben eine unterschiedliche Anzahl von Datenpunkten.
- STEYX gibt die zurück # DIV / 0! Fehler, wenn bekannt_ys und bekannt_xs leer sind oder weniger als drei Datenpunkte haben.
- Die Gleichung für den Standardfehler des vorhergesagten y-Werts lautet:
Wo x und y sind die Stichprobenmittelwerte der beiden Arrays von Werten, und n ist die Stichprobengröße.
Beispiel
Nehmen Sie die folgende Tabelle als Beispiel. Um den Standardfehler des vorhergesagten y-Werts für jedes x in der Regression zu erhalten, kopieren Sie bitte die folgende Formel oder geben Sie sie in die Ergebniszelle ein und drücken Sie Enter um das Ergebnis zu erhalten.
=STEYX(B6: B12,C6: C12)
Verwandte Funktionen
Die SLOPE-Funktion gibt die Steigung einer Regressionslinie basierend auf den bereitgestellten y-Werten und x-Werten zurück. Die Steigung ist das Verhältnis von Anstieg und Verlauf, also der vertikale Abstand geteilt durch den horizontalen Abstand zwischen zwei beliebigen Punkten auf der Linie.
Die INTERCEPT-Funktion berechnet den Punkt, an dem eine lineare Regressionslinie die y-Achse schneidet, indem sie die angegebenen x- und y-Werte verwendet.
Die PROGNOSE-Funktion prognostiziert einen zukünftigen Wert basierend auf vorhandenen Werten mithilfe der linearen Regression.
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