Прикладные системы обработки данных

Линейная регрессия определяет прямую, которая наилучшим образом представляет множество данных. Основываясь на данных продаж за текущий год, линейная регрессия может определить прогнозируемый объем продаж за март следующего года. Линейная регрессия возвращает наклон и у-пересечение (точки, в которой прямая пересекает ось Y) прямой, аппроксимирующей данные продаж. Продолжая эту линию для будущих значений времени и предполагая линейный рост, можно оценить будущие продажи.
Коэффициенты линейной регрессии Y = mX+b и их ошибки вычисляются по довольно сложным формулам. Excel предлагает ряд функций, облегчающих эти расчеты.
Коэффициент m (наклон) линии, описываемой уравнением Y = mX+b может быть получен при помощи статистической функции НАКЛОН.
Коэффициент b, показывающий отрезок, отсекаемый линией Y = mX+b на оси Y, может быть определен с помощью функции ОТРЕЗОК.