线性回归拟合线Trend函数是这样来使用的

核心提示：一、函数简要函数名：Trend函数功能：返回一条线性回归拟合线的值，即找到适合已知数组 known_y's 和 known_x's 的直线（用最小二乘法），线性回归拟合线Trend函数是这样来使用的，并返回指定数组 new_x's 在直线上对应的 y 值，函数语法及参数说明：TREND(know

一、函数简要

函数名：Trend

函数功能：返回一条线性回归拟合线的值。

即找到适合已知数组 known_y's 和 known_x's 的直线（用最小二乘法），并返回指定数组 new_x's 在直线上对应的 y 值。

函数语法及参数说明：

TREND(known_y's, [known_x's], [new_x's], [const])TREND 函数语法具有下列参数 （参数:为操作、事件、方法、属性、函数或过程提供信息的值。）：

Known_y's　  必需。关系表达式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。 如果数组 known_y's 在单独一列中，则 known_x's 的每一列被视为一个独立的变量。 如果数组 known_y's 在单独一行中，则 known_x's 的每一行被视为一个独立的变量。

Known_x's　  必需。关系表达式 y = mx + b 中已知的可选 x 值集合。
　　数组 known_x's 可以包含一组或多组变量。如果仅使用一个变量，那么只要 known_x's 和 known_y's 具有相同的维数，则它们可以是任何形状的区域。如果用到多个变量，则 known_y's 必须为向量（即必须为一行或一列）。
　　如果省略 known_x's，则假设该数组为 {1,2,3,...}，其大小与 known_y's 相同。

New_x's　  必需。需要函数 TREND 返回对应 y 值的新 x 值。 New_x's 与 known_x's 一样，对每个自变量必须包括单独的一列（或一行）。因此，如果 known_y's 是单列的，known_x's 和 new_x's 应该有同样的列数。如果 known_y's 是单行的，known_x's 和 new_x's 应该有同样的行数。 如果省略 new_x's，将假设它和 known_x's 一样。 如果 known_x's 和 new_x's 都省略，将假设它们为数组 {1,2,3,...}，大小与 known_y's 相同。

Const 　 可选。一个逻辑值，用于指定是否将常量 b 强制设为 0。
　　如果 const 为 TRUE 或省略，b 将按正常计算。
　　如果 const 为 FALSE，b 将被设为 0（零），m 将被调整以使 y = mx。

二、Trend函数示例

比如，有两列数据，分别是A和B列，有如下数据

A列　　　　B列
　　1　　　　133890
　　2　　　　135000
　　3　　　　135790
　　4　　　　137300
　　5　　　　138130
　　6　　　　139100
　　7　　　　139900
　　8　　　　141120
　　9　　　　141890
　　10　　　143230
　　11　　　144000
　　12　　　145290

针对如上的数据，要计算对应的成本，我们可使用如下公式：

=TREND(B2:B13,A2:A13)

如果要计算预测的成本，我们则应该使用如下公式：

=TREND(B2:B13,A2:A13,A15:A19)