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本文系因違規而刪除的2017年11月8日推送文章經修改後重新推送，已看過的朋友可直接飄過，免得浪費時間。
引子：本文的部分內容摘自Excel函數官方文檔，涉及到數理統計學，有很多統計專業術語，有點複雜，有興趣的朋友可以慢慢研究。
LINEST函數返回線性回歸方程的參數。
圖1
直線的公式為：y=mx+b
或者為：
其中，m為直線的斜率，b為截距。
LINEST函數返回的數組為：
什麼情況下使用LINEST函數?
LINEST函數通過使用最小二乘法計算與現有數據最佳擬合的直線，來計算某直線的統計值，返回描述此直線的數組。它能夠計算斜率、截距、斜率標準差、截距標準差、判定係數、自由度、F統計、y標準差、回歸平方和、殘差平方和。
已知直線的x值和y值，求斜率和截距
根據1月至6月的銷售額，估算第9個月的銷售額
為一個x變量求10個統計數字
為兩個x變量求統計數字
LINEST函數語法
LEN函數有4個參數，其語法如下：
其中，{se1,se2,…,sen}為係數m1,m2,…,mn的標準誤差值。Seb為常量b的標準誤差值（當const為FALSE時，seb=#N/A）。r2為判定係數，y的估計算與實際值之比，範圍在0到1之間，若為1，則樣本有很好的相關性，y的估計值與實際值之間沒有差別，相反，如果判定係數為0，則回歸公式不能用來預測y值。Sey為y估計值的標準誤差。F為F統計或F觀察值，使用F統計可以判斷因變量和自變量之間是否偶爾發生過可觀察到的關係。df為自由度，用於在統計表上查找F臨界值，將從表中相到的值與LINEST函數返回的F統計值進行比較可以確定模型的置信區間。Ssreg為回歸平方和。Ssresid為殘差平方和。
回歸分析時，Excel會計算每一點的y的估計值和實際值的平方差，這些平方差稱為殘差平方和ssresid。然後，Excel會計算總平方和（sstotal）。當參數const為TRUE或被省略時，總平方和是y 的實際值和平均值的平方差之和；當參數const為FALSE時，總平方和是y的實際值的平方和（不需要從每個y值中減去平均值）。回歸平方和（ssreg）可通過公式ssreg=sstotal-ssresid計算出來。殘差平方和與總平方和的比值越小，判定係數r2的值就越大。r2是用來判斷從回歸分析求得的公式是否足以說明變量之間關係的指示器，r2=ssreg/sstotal。
下圖2顯示了附加回歸統計值返回的順序。
圖2
斜率：=INDEX(LINEST(known_y’s,known_x’s),1)
截距：=INDEX(LINEST(known_y’s,known_x’s),2)
LINEST函數陷阱
LINEST函數返回數值數線，因此必須以數組公式的形式輸入。
數據的離散程度決定了LINEST函數計算的直線的精確度。數據越接近線性，LINEST模型就越精確。LINEST函數使用最小二乘法來判斷數據的最佳擬合。當只有一個自變量x時，m和b是根據下面的公式計算的：
LINEST函數中使用的底層算法與SLOPE函數和INTERCEPT函數使用的底層算法不同。
LINEST函數返回的F檢驗值與FTEST函數返回的F檢驗值不同。FINEST函數返回F統計值，而FTEST返回概率。
示例1: 已知直線的x值和y值，求斜率和截距
如圖3所示，在單元格區域C5:C8中是直線y=mx+b的y值，單元格區域B5:B8中是該直線的x值。選擇單元格B12:C12，輸入數組公式：
=LINEST(B5:B8,C5:C8,,FALSE)
得到該直線的斜率m和截距b。
圖3
示例2: 根據1月至6月的銷售額，估算第9個月的銷售額
如圖4所示的工作表，列出了1月到6月的銷售額，現在據此估算9月份的銷售額，公式為：
=SUM(LINEST(B2:B7,A2:A7)*{9,1})
圖4
示例3: 為一個x變量求10個統計數字
如下圖5所示的工作表，在工作表單元格區域A2:B12中是統計數據，在工作表單元格區域E3:F7中使用數組公式：
=LINEST(B2:B12,A2:A12,TRUE,TRUE)
得到了關於統計數據的10個統計量。
圖5
示例4: 為兩個x變量求統計數字
如下圖6所示，LINEST函數可以對兩個x變量求統計數字。數據區域為單元格區域A2:C12，求解得到的結果區域為F4:E8，數組公式為：
=IFERROR(LINEST(C2:C12,A2:C12,TRUE,TRUE),"")
使用IFERROR函數避免出現#N/A錯誤值。
圖6
LINEST函數的作用還有很多，例如，還可以對多個x變量求統計數字，本文只是列舉了一些簡單的例子。
由於對統計學專業知識了解有限，文中可能有錯漏之處，請相關專業專家指正。
期待以後統計學知識學得更好一些後，再分享。
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