Jak używać funkcji LINEST (REGLINP) w Excelu

Polskie	Angielski
REGLINP	LINEST

Jak wykorzystać funkcję regresji liniowej w Excelu i Arkuszach Google

Funkcja, która umożliwia przeprowadzenie regresji liniowej w programie Microsoft Excel oraz w Arkuszach Google, to jedno z bardziej użytecznych narzędzi dla osób analizujących zależności między danymi. Została stworzona, aby pomagać w modelowaniu danych i przewidywaniu wartości. Pomimo że funkcja nosi różne nazwy w zależności od programu (w Excelu – REGLINP, a w Arkuszach Google – LINEST), jej zastosowanie i efekty są bardzo podobne.

Składnia i przykłady użycia

Składnia dla Excela:

REGLINP(y; x; stała; stat)

Składnia dla Arkuszy Google:

LINEST(y, x, stała, stat)

y – zakres danych zależnych, dla których chcemy przewidzieć wyniki.
x – zakres danych niezależnych, które stosujemy do przewidywania y.
stała – wartość logiczna (PRAWDA lub FAŁSZ); jeśli PRAWDA, wyliczenia zakładają, że linia regresji przechodzi przez początek układu współrzędnych (0,0); jeśli FAŁSZ, funkcja dopasowuje tylko nachylenie.
stat – wartość logiczna; jeżeli PRAWDA, funkcja zwraca dodatkowe statystyki, takie jak wartość R-kwadrat, standardowy błąd estymacji i inne.

Przykład 1:

=LINEST(A2:A10, B2:B10, TRUE, TRUE)

W tym przykładzie, funkcja zwróci parametry regresji liniowej dla danych umieszczonych w zakresie A2:A10 na podstawie danych niezależnych w zakresie B2:B10. Funkcja zakłada, że linia regresji przechodzi przez początek układu współrzędnych i zwraca dodatkowe statystyki regresji.

Praktyczne przypadki użycia funkcji

Przypadek 1: Analiza zależności sprzedaży od nakładów marketingowych

Zakładając, że mamy dane dotyczące miesięcznych wydatków marketingowych (zakres B2:B13) oraz wyniki sprzedaży (zakres A2:A13), chcielibyśmy przewidzieć, jak zmiany w budżecie marketingowym wpływają na sprzedaż.

=LINEST(A2:A13, B2:B13, TRUE, FALSE)

Funkcja zwróci współczynniki nachylenia i wyraz wolny (jeśli stała jest ustawiona na TRUE), które określają, jak każda dodatkowa jednostka wydatków wpływa na wyniki sprzedaży. W tym przypadku nie prosimy o dodatkowe statystyki.

Przypadek 2: Prognozowanie ocen końcowych na podstawie ocen cząstkowych

Nauczyciele oraz edukatorzy często korzystają z modelowania liniowego do przewidywania wyników końcowych uczniów na podstawie ich obecnych osiągnięć. Jeśli mamy oceny z dwóch testów półsemestralnych (B2:B100 i C2:C100) oraz wynik końcowy (A2:A100), możemy użyć funkcji do predykcji wyników końcowych.

=LINEST(A2:A100, B2:C100, TRUE, TRUE)

W tym przypadku funkcja regresji liniowej przygotowuje model na podstawie dwóch zmiennych niezależnych (wyniki z dwóch testów) i zwraca nie tylko parametry modelu, ale także statystyki, które pomagają ocenić jakość dopasowania modelu.

Opanowanie tej funkcji może znacząco przyczynić się do lepszego zrozumienia danych i umiejętności ich prognostowania, co jest kluczowe w wielu dziedzinach naukowych, technicznych, ekonomicznych oraz edukacyjnych.