根據歷年訂單預測未來銷售量
假定有一組歷年每季度的銷售量數據如下圖，如何預測2019年1季度的銷售量？
Excel的實現方法
1、計算a截距。公式：
=Intercept(銷售量數據集，X變數集)
第一個參數：銷售量數據集相當於回歸方程y=a+bx中的y;
第二個參數：序號根相當於回歸方程y=a+bx中的x ;
本實例中公式如下：
=INTERCEPT(C2:C21,A2:A21)
結果=62.94
2、計算b斜率。公式：
=Slope(銷售量數據集，X變數集)
參數同Intercept函數。
本實例中公式如下：
=SLOPE(C2:C21,A2:A21)
結果=6.29
3、直接計算出預測銷售量。公式：
=Forecast(預測的X變數，銷售量數據集，X變數集）
本實例中公式如下：
=FORECAST(A22,C2:C21,A2:A21)
直接計算出2019年第1季度的預測銷售量為：195.06。
預測結果
1、結果數據
2、結果圖形
財務管理中的回歸分析法
是在掌握大量觀察數據的基礎上，利用數理統計方法建立因變數與自變數之間的回歸關係函數表達式（稱回歸方程式）。回歸分析中，當研究的因果關係只涉及因變數和一個自變數時，叫做一元回歸分析；當研究的因果關係涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時，叫做多元回歸分析。此外，回歸分析中，又依據描述自變數與因變數之間因果關係的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。通常線性回歸分析法是最基本的分析方法，遇到非線性回歸問題可以藉助數學手段化為線性回歸問題處理。
回歸分析法的公式如下：
y=a+bx
a稱為截距，b稱為斜率。a、b的計算方法如下：
b=∑xy－n·∑x∑y/[∑x²－n·(∑x)²] a=∑y－b·∑x/n
原創文章，作者：投稿專員，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/221044.html
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