Fonction STEYX Excel
La fonction STEYX renvoie l'erreur type de la valeur y prévue pour chaque x dans une régression linéaire donnée par une série de coordonnées représentées par des nombres appariés.
Syntaxe
=STEYX(known_ys, known_xs)
Arguments
- ys_connu (obligatoire) : Tableau ou plage de variables dépendantes.
- xs_connus (obligatoire) : Un tableau ou une plage de variables indépendantes.
Valeur de retour
La fonction STEYX renvoie une valeur numérique.
Notes de fonction
- Les arguments peuvent être l'un des suivants :
- Nombres;
- Noms, tableaux ou références contenant des nombres.
- Les valeurs logiques et autres valeurs pouvant être converties en nombres que vous tapez directement dans la liste des arguments seront comptées.
- Si du texte ou des cellules vides sont référencés comme l'un des arguments, les valeurs seront ignorées.
- STEYX renvoie le #N / A erreur si ys_connus et le xs_connus ont différents nombres de points de données.
- STEYX renvoie le # DIV / 0! erreur si ys_connus et le xs_connus sont vides ou comportent moins de trois points de données.
- L'équation de l'erreur type de la valeur y prédite est :
Où x et le y sont les moyennes d'échantillon des deux tableaux de valeurs, et n est la taille de l'échantillon.
Exemple
Prenez le tableau ci-dessous comme exemple. Pour obtenir l'erreur standard de la valeur y prévue pour chaque x dans la régression, veuillez copier ou saisir la formule ci-dessous dans la cellule de résultat, puis appuyez sur Entrer pour obtenir le résultat.
=STEYX(B6: B12,C6: C12)
Fonctions connexes
La fonction PENTE renvoie la pente d'une droite de régression en fonction des valeurs y et x fournies. La pente est le rapport entre la montée et la course, c'est-à-dire la distance verticale divisée par la distance horizontale entre deux points quelconques sur la ligne.
La fonction INTERCEPT calcule le point auquel une ligne de régression linéaire coupera l'axe des y en utilisant les valeurs x et y données.
La fonction PREVISION prédit une valeur future basée sur des valeurs existantes en utilisant la régression linéaire.
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