Một số hàm trong excel sử dụng trong chương trình

Một phần của tài liệu Tiểu luận: Xây dựng chương trình phân tích khả năng thanh toán cho siêu thị điện máy HC Thái Nguyên (Trang 32 - 38)

e. Thị trường tiêu thụ và phương thức tiêu thụ, thanh toán tiền hàng.

3.2. Một số hàm trong excel sử dụng trong chương trình

Hàm AVERAGE

Mô tả

Trả về trung bình (trung bình cộng) của các đối số. Ví dụ, nếu phạm vi A1:A20 có chứa số, thì công thức=AVERAGE(A1:A20) trả về trung bình của các số này.

Cú pháp

AVERAGE(number1, [number2], ...)

Cú pháp hàm AVERAGE có các đối số sau đây:

Number1 Bắt buộc. Số thứ nhất, tham chiếu ô, hoặc phạm vi mà bạn muốn tính trung bình.

Number2, ... Tùy chọn. Các số, tham chiếu ô hoặc phạm vi bổ sung mà bạn muốn tính trung bình, tối đa 255.

Chú thích

Đối số có thể là số hoặc tên, phạm vi hoặc tham chiếu ô có chứa số.

Các giá trị logic và biểu thị số dạng văn bản mà bạn gõ trực tiếp vào danh sách các đối số sẽ được đếm.

Nếu một đối số tham chiếu ô hoặc phạm vi có chứa giá trị logic, văn bản hay ô trống, thì những giá trị này sẽ bị bỏ qua; tuy nhiên những ô có giá trị 0 sẽ được tính.

Các đối số là văn bản hay giá trị lỗi không thể chuyển đổi thành số sẽ khiến xảy ra lỗi.

Hàm Trend

Mô tả

Trả về các giá trị theo xu hướng tuyến tính. Khớp một đường thẳng (dùng phương pháp bình phương tối thiểu) với các mảng known_y's và known_x's. Trả về các giá trị y dọc theo đường thẳng của mảng new_x's mà bạn chỉ định.

TREND(known_y's, [known_x's], [new_x's], [const]) Cú pháp của hàm TREND có các đối số sau đây:

Known_y's Bắt buộc. Tập hợp các giá trị y bạn đã biết trong quan hệ y = mx + b. Nếu mảng known_y's nằm trong một cột đơn lẻ, thì mỗi cột của known_x's được hiểu là một biến số riêng rẽ.

Nếu mảng known_y's nằm trong một hàng đơn lẻ, thì mỗi hàng của known_x's được hiểu là một biến số riêng rẽ.

Known_x's Bắt buộc. Là một tập các giá trị x tùy chọn mà có thể bạn đã biết trong quan hệ y = mx + b.

Known_x's mảng có thể bao gồm một hoặc nhiều tập biến số. Nếu chỉ dùng một biến số, thì known_y's và known_x's có thể là các chuỗi với bất kỳ hình dạng nào, miễn là chúng có các kích thước bằng nhau. Nếu dùng nhiều biến số, thì known_y's phải là một véc-tơ (có nghĩa là một phạm vi với độ cao của một hàng hoặc độ rộng của một cột).

Nếu known_x's được bỏ qua, thì nó được giả định là một mảng {1,2,3,...} có cùng kích thước như known_y's.

New_x's Bắt buộc. Là các giá trị x mới mà bạn muốn hàm TREND trả về các giá trị y tương ứng với nó.

New_x's phải bao gồm một cột (hoặc một hàng) cho mỗi biến độc lập, cũng giống như known_x's. Vì vậy, nếu known_y's nằm trong một cột đơn, thì known_x's và new_x's phải có cùng số cột. Nếu known_y's nằm trong một hàng đơn, thì known_x's và new_x's phải có cùng số hàng.

Nếu cả known_x's new_x's bị bỏ qua, thì chúng được giả định là mảng {1,2,3,...} có cùng kích cỡ như known_y's.

Const Tùy chọn. Là một giá trị lô-gic chỉ rõ có bắt buộc hằng số b bằng 0 hay không.

Nếu const là TRUE hoặc bỏ qua, b sẽ được tính toán bình thường.

Nếu const là FALSE, b được đặt bằng 0 (không) và các giá trị m sẽ được điều chỉnh sao cho y = mx.

Hàm Intercept

Mô tả

Tính toán điểm mà tại đó một đường thẳng sẽ giao cắt với trục y bằng cách dùng các giá trị x và giá trị y hiện có. Điểm cắt được dựa vào đường hồi quy phù hợp nhất nối qua các giá trị x đã biết và giá trị y đã biết. Dùng hàm INTERCEPT khi bạn muốn xác định giá trị của biến số phụ thuộc khi biến số độc lập là 0 (không). Ví dụ, bạn có thể dùng hàm INTERCEPT để dự đoán điện trở của một kim loại tại 0°C khi các điểm dữ liệu của bạn được lấy ở nhiệt độ phòng và cao hơn.

Cú pháp

INTERCEPT(known_y's, known_x's)

Cú pháp hàm INTERCEPT có các đối số sau đây:

Known_y's Bắt buộc. Tập hợp phụ thuộc các quan trắc hoặc dữ liệu. Known_x's Bắt buộc. Tập hợp độc lập các quan trắc hoặc dữ liệu. Chú thích

Nếu một đối số tham chiếu hay mảng có chứa giá trị lô-gic, văn bản hay ô trống, những giá trị này sẽ bị bỏ qua; tuy nhiên những ô có giá trị 0 sẽ được bao gồm.

Nếu known_y's và known_x's có chứa số điểm dữ liệu khác nhau hoặc không chứa điểm dữ liệu nào, hàm INTERCEPT trả về giá trị lỗi #N/A.

Phương trình cho giao cắt của đường hồi quy, a, là:

trong đó độ dốc, b, được tính toán là:

và trong đó x và y là các mẫu AVERAGE(known_x's) và AVERAGE(known_y's). Thuật toán ẩn dưới dùng trong hàm INTERCEPT và SLOPE khác với thuật toán ẩn dưới dùng trong hàm LINEST. Sự khác nhau giữa các thuật toán này có thể dẫn đến các kết quả khác nhau khi dữ liệu chưa được xác định và cộng tuyến. Ví dụ, nếu các điểm giá trị của đối số known_y's là 0 và các điểm dữ liệu của đối số known_x's là 1:

INTERCEPT và SLOPE trả về lỗi #DIV/0! . Thuật toán INTERCEPT và SLOPE được thiết kế để tìm một và chỉ một câu trả lời và trong trường hợp này có nhiều câu trả lời.

Hàm Slope

Mô tả

Trả về độ dốc của đường hồi quy tuyến tính thông qua các điểm dữ liệu trong known_y's và known_x's. Độ dốc là khoảng cách dọc chia cho khoảng cách ngang giữa bất kỳ hai điểm nào trên đường đó, là tỉ lệ thay đổi dọc theo đường hồi quy.

Cú pháp

SLOPE(known_y's, known_x's)

Cú pháp hàm SLOPE có các đối số sau đây:

Known_y's Bắt buộc. Mảng hoặc phạm vi ô gồm các điểm dữ liệu độc lập dạng số.

Known_x's Bắt buộc. Bộ điểm dữ liệu độc lập. Chú thích

Các đối số phải là số hoặc tên, mảng hoặc tham chiếu có chứa số.

Nếu một đối số tham chiếu hay mảng có chứa giá trị lô-gic, văn bản hay ô trống, những giá trị này sẽ bị bỏ qua; tuy nhiên những ô có giá trị 0 sẽ được bao gồm.

Nếu known_y's và known_x's trống hoặc có số điểm dữ liệu khác nhau, hàm SLOPE trả về giá trị lỗi #N/A.

Phương trình cho độ dốc của đường hồi quy là:

trong đó x và y là các trung độ mẫu VERAGE(known_x’s) và AVERAGE(known_y’s).

Thuật toán cơ bản dùng trong các hàm SLOPE và INTERCEPT khác với thuật toán cơ bản dùng trong hàm LINEST. Sự khác biệt giữa các thuật toán này có thể dẫn đến các kết quả khác nhau khi dữ liệu chưa được xác định và cộng tuyến. Ví dụ, nếu điểm dữ liệu của đối số known_y's là 0 và điểm dữ liệu của đối số known_x's là 1:

Hàm SLOPE và INTERCEPT trả về lỗi #DIV/0! . Thuật toán của hàm SLOPE và INTERCEPT được thiết kế để tìm kiếm một và chỉ một câu trả lời và trong trường hợp này có thể có nhiều câu trả lời.

Hàm LINEST trả về giá trị 0. Thuật toán LINEST được thiết kế để trả về kết quả hợp lý của dữ liệu cộng tuyến và trong trường hợp này có thể tìm thấy ít nhất một câu trả lời.

Một phần của tài liệu Tiểu luận: Xây dựng chương trình phân tích khả năng thanh toán cho siêu thị điện máy HC Thái Nguyên (Trang 32 - 38)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(43 trang)
w