4. 使用函数求解线性回归模型在实际预测中，Excel 2000除可以利用回归分析工具外，还可以采用函数来进行预测分析。Excel提供的函数包括：LINEST：线性估计最小二乘法 TREND：趋势分析 FORECAST：线性趋势预测 INTERCEPT：线性回归截距分析 SLOPE：线性回归斜率分析 LOGEST：曲线估计回归分析 GROWTH：成长分析 STEYX：预测值的标准误差 下面只介绍线性估计最小二乘法LINEST函数的使用方法。 假设多元线性回归模型为：  式中  为自变量；  为因变量；  为回归系数。利用LINEST函数可以求出上述回归模型，LINEST函数语法格式如下： LINEST（因变量Y，自变量X，常数项C，统计量S） 其中 因变量Y代表因变量  所在的数据区域； 自变量X代表自变量  所在的数据区域； 常数项C是一个逻辑常量，若其值为假FALSE，则强制上述多元线性回归模型中的常数项为0，即  ；若其值为真TRUE（默认值），则常数项  不为0，即根据给定数据进行具体计算； 统计量S是一个逻辑量，若其值为假FALSE（默认值），则函数只返回各个回归系数，函数返回的数据格式为  ；若其值为真TRUE，则函数返回各个回归系数与统计检验信息，函数返回的数据格式如下表所示。
在工作表中输入原始数据。 为输出数据选定足够的区域。若在返回回归系数的同时，也返回有关统计检验的信息，则本例可以选定区域。 向F2单元格输入公式：“=LINEST(B2:B13,C2:D13,TRUE,TRUE)”。 按[Ctrl]+[Shift]+[Enter]复合键结束输入。 这时，函数将计算结果的返回数据存放区域F2:H6中，如图8－16所示。
图8－15 对照上表可知，回归系数分别为 =116.8099，  =4.1818，  =26.0212，回归系数的标准误差分别为  =9.1517，  =0.5541，  =1.3856，复可决系数  =0.9976、因变量标准误差  =9.3039，  统计量=1905.7886、自由度  =9，残差平方和  =779.0677，回归平方和  =329941.8490。 将这些计算结果与由回归工具所得的结果（图8－10）比较可以看出，使用LINEST函数与利用回归工具进行回归分析可得到一致的结论。 若只需返回各个回归系数，则本例可以指定区域F8:H8；且向F8单元格输入的公式为：“=LINEST(B2:B13,C2:D13)”，按[Ctrl]+[Shift]+[Enter]复合键结束输入。其计算结果见图8－16中的区域F8:H8。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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、因变量标准误差 
统计量、自由度 
、残差平方和 
