Die STFEHLERYX-Funktion in Excel ist nützlich, um den Standardfehler des geschätzten y-Werts für jede x in einer linearen Regressionsanalyse zu berechnen. Diese Funktion ist besonders hilfreich, wenn Sie die Genauigkeit von Vorhersagen überprüfen möchten, die auf einer linearen Regressionsgleichung basieren.
Syntax
=STFEHLERYX(y_Werte, x_Werte)
Argumente
- y_Werte: Dies ist der Bereich der abhängigen y-Daten. Diese Werte sind die tatsächlichen Datenpunkte, die Sie mit der Regressionsanalyse analysieren möchten.
- x_Werte: Dies ist der Bereich der unabhängigen x-Daten, der mit den y-Werten korrespondiert. Dies sind die Variablen, die Sie verwenden, um die y-Werte vorherzusagen.
Schritte zur Verwendung
=STFEHLERYX(B2:B10, A2:A10)
- Daten vorbereiten: Stellen Sie sicher, dass Sie sowohl die x- als auch die y-Werte, die für Ihre Regressionsanalyse verwendet werden, in einem Excel-Arbeitsblatt vorliegen haben.
- Formel eingeben: Klicken Sie in die Zelle, in der Sie das Ergebnis anzeigen möchten, und geben Sie die STFEHLERYX-Formel ein. Zum Beispiel:
Hier sind A2:A10 die x-Werte und B2:B10 die y-Werte.
- Ergebnis interpretieren: Das Ergebnis gibt den Standardfehler der y-Schätzungen für die angegebenen x-Werte zurück. Ein niedrigerer Standardfehler zeigt an, dass die Datenpunkte näher an der Regressionslinie liegen, was bedeutet, dass die Vorhersagen der Regressionsanalyse tendenziell genauer sind.
Wichtige Hinweise
- Die Zahl der in den Argumenten enthaltenen Datenpunkte sollte gleich sein und darf nicht leer sein.
- Stellen Sie sicher, dass die x-Werte in der Regressionsanalyse nicht alle gleich sind, da dies zu Berechnungsfehlern führt.
- STFEHLERYX kann in Verbindung mit anderen statistischen Funktionen in Excel verwendet werden, um eine umfassendere Analyse Ihrer Daten zu ermöglichen.
Zusammengefasst bietet die STFEHLERYX-Funktion eine einfache Möglichkeit, die Genauigkeit Ihrer Regressionsmodellvorhersagen zu bewerten.
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