SLOPE函数：线性回归分析中的斜率求解

返回根据 known_y's 和 known_x's 中的数据点拟合的线性回归直线的斜率。

斜率为直线上任意两点的重直距离与水平距离的比值，也就是回归直线的变化率。 

语法 
SLOPE(known_y's,known_x's) 

Known_y's 数字型因变量数据点数组或单元格区域。 
Known_x's 自变量数据点集合。 

说明 

￭参数可以是数字，或是包含数字的名称、数组或引用。

￭若数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。

￭若 known_y's 和 known_x's 为空或其数据点个数不同，则 SLOPE 返回错误值 #N/A。

￭其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。

SLOPE函数的功能是把已知自变量和因变量座位数据点，计算线性回归线的斜率。

下面给大家示范一下如何使用SLOPE函数计算线性回归线的斜率。

￭ 首先将光标放在B10处，点击插入函数-统计-SLOPE函数

此时弹出对话框，共两项参数：

“已知Y值集合”是已知Y值的区域；

“已知X值集合”是已知X值的区域。

￭ 在“已知Y值集合”输入（B3：B8），在“已知X值集合”输入（C3：C8）。

点击确定，就能得出线性回归线的斜率了。