Questo articolo descrive la sintassi della formula e l'uso della funzione ERR.STD.YX in Microsoft Excel.
Descrizione
Restituisce l'errore standard del valore previsto per y per ciascun valore di x nella regressione. L'errore standard è una misura che indica la quantità di errori commessi nella previsione del valore di y per ciascun valore di x.
Sintassi
ERR.STD.YX(y_nota; x_nota)
Gli argomenti della sintassi della funzione ERR.STD.YX sono i seguenti:
-
Y_nota Obbligatorio. Matrice o intervallo di coordinate dipendenti.
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X_nota Obbligatorio. Matrice o intervallo di coordinate indipendenti.
Osservazioni
-
Gli argomenti possono essere numeri oppure nomi, matrici o riferimenti contenenti numeri.
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I valori logici e le rappresentazioni testuali di numeri digitati direttamente nell'elenco degli argomenti vengono contati.
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Se una matrice o un riferimento contiene testo, valori logici o celle vuote, tali valori verranno ignorati. Le celle contenenti il valore zero verranno invece incluse nel calcolo.
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Gli argomenti rappresentati da valori di errore o da testo non convertibile in numeri generano errori.
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Se y_nota e x_nota contengono un numero coordinate diverso, ERR.STD.YX restituirà il valore di errore #N/D.
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Se i known_y e i known_x sono vuoti o contengono meno di tre coordinate, ESTERYX restituisce il #DIV/0! .
-
L'equazione per il calcolo dell'errore standard del valore previsto per y è:
dove x e y sono i valori MEDIA(x_nota) e MEDIA(y_nota) della media campione e n è la dimensione del campione.
Esempio
Copiare i dati di esempio contenuti nella tabella seguente e incollarli nella cella A1 di un nuovo foglio di lavoro di Excel. Per visualizzare i risultati delle formule, selezionarle, premere F2 e quindi premere INVIO. Se necessario, è possibile regolare la larghezza delle colonne per visualizzare tutti i dati.
Dati |
||
y nota |
x nota |
|
2 |
6 |
|
3 |
5 |
|
9 |
11 |
|
1 |
7 |
|
8 |
5 |
|
7 |
4 |
|
5 |
4 |
|
Formula |
Descrizione (risultato) |
Risultato |
=ERR.STD.YX(A3:A9,B3:B9) |
Errore standard del valore previsto per y per ciascun valore di x nella regressione (3,305719) |
3,305719 |