LINEST函数与测力环系数
EXCEL试验检测使用技巧及实例
EXCEL使用技巧及实例一、前言目前,EXCEL已广泛应用,由于其功能强大,使用方便,尤其在表格制作方面表现出优异的性能,所以在各行业工程建设中颇受欢迎,特别是表格和涉及计算图表较多的试验检测方面,很多检测公司都以EXCEL作为报告记录的模板。
但是鉴于大部分使用该软件的人员水平较低,仅限于单纯的表格制作,计算也局限于个别简单常用函数的简单组合甚至只有加减乘除运算。
考虑到广大试验工作者的切身需求,特编写本书,给大家参考。
本书所写操作步骤均源自EXCEL2007,其它版本的EXCEL可参照使用,若界面中找不到相应选项,请自行百度。
考虑到有部分人仍然习惯2003版,故本书所介绍函数均为2003版可用函数。
本书所用函数,若前面章节有使用说明,则后面使用相同函数时不再说明。
二、生成指定范围的随机数1. 生成均匀分布的随机数使用RAND()函数可以产生一个0~1之间的随机数,那么如何产生一个其它范围的,比如M~N之间的数呢?很简单,输入以下公式:=RAND()*(M-N)+N式中M,N代表任意数,也可以用单元格代替,并且可以M>N,也可以M<N。
例如,在A1单元格中产生一个上下限分别为B1、C1单元格内容的随机数,那就在A1单元格中输入:=RAND()*(B1-C1)+C12. 生成更接近下限的随机数本条为使用技巧。
有些情况下,需要有更多接近于下限的数据。
例如要生成在93-96范围内的随机数,使得生成的数接近93的概率更大。
如何做到呢?只要在RAND函数的基础上稍微改动一下。
例如,在A1单元格中产生一个上下限分别为B1、B2单元格内容且更大概率接近下限B2的随机数,那就在A1单元格中输入:=(RAND())^2*(B1-C1)+C13. 生成固定间隔的随机数有些情况下,需要生成一个范围内有固定间隔的随机数。
生成M~N之间且间隔为P的随机数,公式为:=ROUND((RAND()*(M-N)+N)/P,0)*P例如要生成1~5之间且间隔为0.25的随机数,可在A1单元格输入:=ROUND((RAND()*(5-1)+1)/0.25,0)*0.25三、将一列内容随机排序并列出与之对应的内容利用RANK和INDEX函数组合并添加一列辅助列可以实现。
CBR 试验常见问题探讨
CBR 试验常见问题探讨摘要阐述CBR 试验的基本原理和技术要求, 在此基础上讨论CBR 试验中常遇到的问题及基本解决方法, 以利于实际操作。
关键词承载比CBR基本原理常见问题Abstract: It illustrates the basic principle and test CBR technique requirements, based on this test often melted during the discussion CBR. The basic problems and solutions are so as to facilitate the actual operation.Key Words: carry, CBR, basic principle, common problems1前言目前随着我国高等级公路建设的迅猛发展, 人民对高速公路的认识不断提高, 同时对路基土和路面材料的试验检测提出了更高的要求, 本文简要论述了我们CBR 试验过程中遇到的常见问题及解决方法。
CBR 又称加州承载比, 是由美国加州公路局首先提出来, 用于评定路基土和路面材料的强度指标,在国外多采用CBR 作为路面材料和路基土的设计参数。
随着国内试验检测技术的完善及对公路质量重视程度的日益增强, CBR 试验越来越被设计及施工单位所重视, 并已成为设计及施工参考依据之一。
现有许多大型公路工程, 如天津南疆港区南部路桥工程, 业主都对此试验做了要求。
由于我国现行设计规范, 对路面、路基的设计参数多采用回弹模量指标, 从而对CBR 试验接触较少, 基于此, 笔者认为有必要就试验中遇到的一些问题及应注意的事项,与大家共同讨论。
2CBR 试验的基本原理及技术要求2.1 试验原理2.1.1 CBR 试验只适用于在规定的试桶内制件后, 对各种土和路面基层、底基层材料所进行的试验, 试样的最大粒径宜控制在25mm 以内, 最大不得超过38mm。
Excel高级函数使用LINEST进行线性回归分析
Excel高级函数使用LINEST进行线性回归分析在Excel中,LINEST是一个非常强大的函数,可以用于进行线性回归分析。
线性回归是一种统计方法,用于确定两个变量之间的线性关系,并通过该关系进行预测和分析。
LINEST函数可用于计算最佳拟合直线的相关参数,例如斜率和截距。
它还可以提供其他信息,如误差值和决定系数,以评估拟合线的准确度。
使用LINEST函数进行线性回归分析的步骤如下:1. 准备数据:首先需要准备要进行回归分析的数据。
数据应该是一个包含自变量和因变量的矩阵。
2. 打开Excel并选择一个空白单元格。
3. 输入LINEST函数:在选定的空白单元格中,输入=LINEST(known_y's, known_x's)。
其中,known_y's是因变量的数据范围(即要预测的变量),known_x's是自变量的数据范围。
4. 按下Enter键后,Excel将计算回归分析的结果并返回一个多行多列的矩阵。
该矩阵包含有关拟合线和其他统计指标的信息。
在LINEST函数的返回矩阵中,第一行包含拟合线的斜率和截距。
第一个元素是截距,后面的元素是斜率。
这些值可用于绘制拟合直线。
第二行和第三行分别包含斜率和截距的标准误差。
标准误差是用于评估拟合线的准确性的指标。
较小的标准误差意味着拟合线更可靠。
第四行包含与每个自变量相关的可选统计信息。
常见的统计信息包括:残差平方和、总平方和、剩余平方和和决定系数。
可以使用这些统计数据来评估回归模型的质量。
决定系数越接近1,说明回归模型越好。
LINEST函数还可以返回附加信息,例如拟合线的截距是否为零。
截距为零通常表示拟合线通过原点。
除了基本的LINEST函数之外,Excel还提供了其他类似的函数,如LOGEST和FORECAST。
这些函数可以用于不同类型的回归分析,如指数回归和预测。
Excel的LINEST函数是进行线性回归分析的理想工具。
基于IN-SAR地面沉降缺失数据拟合
摘要我国的地面沉降现象一直比较严重。
地面沉降破坏建筑物和生产设施、损坏地下线路设施等,给人们的生产、生活带来严重的影响。
基于地面沉降对环境及经济建设破坏的严重性,当前许多地区及城市已将地面沉降监测作为防灾减害的一项重要工作。
近年来大量的研究和实践表明, InSAR(合成孔径雷达干涉测量)技术可以高精度监测地表的微小地表形变,具有全天候、全天时、覆盖面广、高度自动化和高精度监测地表变形的优势,能够有效弥补水准测量和GPS测量空间分辨率不足的问题,是目前沉降灾害监测的一种重要技术手段。
然而,InSAR监测手段也有自己的不足,InSAR技术虽然具有很高的空间分辨率,但是雷达卫星因其固有的运行周期,无法满足监测的要求。
另外,时间失相干或山区SAR影像的顶底倒置等易导致干涉图出现数据缺失,从而难以达到区域监测的目的。
本文针对数据缺失现象,研究基于多项式拟合和多面函数拟合的缺失数据拟合方法,重点探讨多面函数拟合中心节点以及核函数的选择问题,最后以西安市地面沉降监测数据为例,对比分析不同拟合模型的拟合效果,以此来探讨拟合模型的优选问题。
关键词:地面沉降,InSAR,D-InSAR,多项式拟合,多面函数拟合ABSTRACTSerious land subsidence phenomenon happen in china for a long time. Subsidence damage to buildings and production facilities, damage to underground line facilities to the people's production and life seriously affected. Based on land subsidence damage to the environment and the gravity of economic development, the current number of regions and cities have land subsidence monitoring harm reduction as an important prevention work. In recent years, extensive research and practice shows that, InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) technology to high-precision monitoring of the surface of the small surface deformation, all-weather, all-time, wide coverage, high degree of automation and high precision ground deformation monitoring of the advantages of effective to make up for leveling and GPS measurements the problem of inadequate spatial resolution, is the subsidence is an important side lesson plan techniques.However, InSAR monitoring tools also have their own deficiencies, InSAR technology, while high spatial resolution, but the operation of the radar satellite because of its inherent cycle can not meet monitoring requirements. In addition, the time lost coherence or mountain top and bottom inverted SAR image of the interferogram so easily lead to data loss occurs, and thus difficult to achieve regional monitoring purposes.In this paper, the phenomenon of missing data, research is based on polynomial fitting and multi-faceted function fitting of the missing data fitting method, focusing on the multi-faceted function fitting the selection of nodes, and finally to ground subsidence monitoring data of Xi'an, comparative analysis fitting results of different fitting models in order to fit the model of optimization problem.KEY WORDS Land subsidence,InSAR,Polynomial fitting,Multisurface function fitting,isoline目录第一章绪论 (1)1.1 地面沉降性质及监测意义 (1)1.2 地面沉降监测常用方法 (1)1.3 D-InSAR简介及国内外发展情况 (2)1.4 缺失数据拟合研究意义 (3)1.5 本论文研究内容 (3)第二章 InSAR及D-InSAR基本原理及数据处理流程 (4)2.1 引言 (4)2.2 InSAR基本原理 (5)2.3 D-InSAR监测地表形变基本原理 (7)2.4 干涉测量的数据处理流程 (8)第三章缺失数据拟合 (11)3.1 引言 (11)3.2 多项式曲面拟合模型 (11)3.2.1曲面拟合基本原理 (11)3.2.2曲面函数的选取 (12)3.3 多面函数拟合模型 (12)3.3.1多面函数的基本原理 (12)3.3.2多面函数相关参数的确定 (14)3.3.3 InSAR沉降数据拟合内插精度评定 (16)第四章地面沉降监测中InSAR沉降数据内插模型实例分析 (16)4.1 西安市地面沉降概况 (16)4.2 缺失数据拟合实例分析 (17)4.2.1多项式曲面拟合模型实例分析 (17)4.2.2多面函数拟合模型实例分析 (21)4.3地面沉降量等值线图的提取 (24)4.3.1等值线简介 (24)4.3.2提取地面沉降等值线图 (24)总结 (25)致谢 (26)参考文献 (27)附录 1 多项式内插MATLAB代码 (28)附录 2 多面函数内插MATLAB代码 (30)附录 3 地面沉降等值线图MATLAB代码 (33)第一章绪论1.1 地面沉降性质及监测意义地面沉降是在自然和人为因素作用下,由于地壳表层土体压缩而导致区域性地面标高降低的一种环境地质现象,是一种不可补偿的永久性环境和资源损失,是地质环境系统破坏所导致的恶果[1]。
Fluent 菜单命令
Grid Array ArrayModels 模型 : solver 解算器Pressure based 基于压力 density based 基于密度implicit 隐式, explicit 显示Space 空间:2D,axisymmetric(转动轴),axisymmetric swirl (漩涡转动轴);Time时间 :steady 定常,unsteady 非定常Velocity formulation 制定速度:absolute绝对的; relative 相对的Gradient option 梯度选择: 以单元作基础;以节点作基础;以单元作梯度的最小正方形。
Porous formulation 多孔的制定:superticial velocity 表面速度;physical velocity物理速度;Name 定义物质的名称 chemical formula 化学反应式 material type 物质类型(液体,固体) Fluent fluid materials 流动的物质 mixture 混合物 order materials by 根据什么物质(名称/化学反应式)Fluent database 流体数据库 user ‐defined database 用户自定义数据库 Propertles 物质性质 从上往下 分别是 密度 比热容 导热系数 粘滞系数操作压力操作压力设置:operating pressure操作压力 reference pressure location 参考压力位置gravity 重力,地心引力gravitational Acceleration 重力加速度operating temperature 操作温度variable‐density parameters 可变密度的参数specified operating density 确切的操作密度边界条件设置定于流体Zone name区域名 material name 物质名 edit 编辑Porous zone 多空区域 laminar zone 薄层或者层状区域 source terms (源项?)Fixed values 固定值motion 运动rotation‐axis origin旋转轴原点Rotation‐axis direction 旋转轴方向Motion type 运动类型 : stationary静止的; moving reference frame 移动参考框架;Moving mesh 移动网格Porous zone 多孔区Reaction 反应Source terms (源项)Fixed values 固定值速度入口(velocity‐inlet)Momentum 动量? thermal 温度 radiation 辐射 species 种类DPM DPM模型(可用于模拟颗粒轨迹) multipahse 多项流UDS(User define scalar 是使用fluent求解额外变量的方法)Velocity specification method 速度规范方法 : magnitude,normal to boundary 速度大小,速度垂直于边界;magnitude and direction 大小和方向;components 速度组成? Reference frame 参考系:absolute绝对的;Relative to adjacent cell zone 相对于邻近的单元区Velocity magnitude 速度的大小Turbulence 湍流Specification method 规范方法k and epsilon K‐E方程:1 Turbulent kinetic energy湍流动能;2 turbulent dissipation rate 湍流耗散率Intensity and length scale 强度和尺寸 : 1湍流强度 2 湍流尺度=0.07L(L为水力半径) intensity and viscosity rate强度和粘度率:1湍流强度2湍流年度率intensity and hydraulic diameter强度与水力直径:1湍流强度;2水力直径压力入口(pressure‐inlet)Gauge total pressure 总压 supersonic/initial gauge pressure 超音速/初始 表压 constant常数direction specification method 方向规范方法 :1direction vector方向矢量;2 normal to boundary 垂直于边界质量入口(mass‐flow‐inlet)Mass flow specification method 质量流量规范方法 :1 mass flow rate 质量流量;2 mass Flux 质量通量 3mass flux with average mass flux 质量通量的平均通量supersonic/initial gauge pressure 超音速/初始 表压direction specification method 方向规范方法 :1direction vector方向矢量;2 normal to boundary 垂直于边界Reference frame 参考系:absolute绝对的;Relative to adjacent cell zone 相对于邻近的单元区压力出口(pressure‐outlet)Gauge pressure表压backflow direction specification method 回流方向规范方法:1direction vector方向矢量;2 normal to boundary 垂直于边界 ;3 from neighboring cell 邻近单元Radial equilibrium pressure distribution 径向平衡压力分布Target mass flow rate 质量流量指向压力远程(pressure‐far‐field)Mach number 马赫数 x‐component of flow direction X分量的流动方向自由出流 (outlet)Flow rate weighting 流量比重进口通风( inlet vent)Loss coeffcient 损耗系数 1 constant 常数;2 piecewise‐linear分段线性;3piecewise‐polynomial 分段多项式;4 polynomial 多项式EditDefine 定义 in terms of 在一下方面 normal‐velocity 正常速度 coefficients系数进口风扇(intake Fan)Pressure jump 压力跃 1 constant 常数;2 piecewise‐linear分段线性;3piecewise‐polynomial 分段多项式;4 polynomial 多项式排气扇(exhaust fan)对称边界(symmetry)周期性边界(periodic)固壁边界(wall)adjicent cell zone相邻的单元区Wall motion 室壁运动 :stationary wall 固定墙Shear condition 剪切条件 : no slip 无滑 ;specified shear 指定的剪切;specularity coefficients 镜面放射系数 marangoni stress 马兰格尼压力?Wall roughness 壁面粗糙度:roughness height 粗糙高度 roughness constant粗糙常数Moving wall 移动墙壁Translational 平移 rotational 转动 components 组成Solve/controls/solutionEquations 方程 under‐relaxation factors 松弛因子: body forces 体积力 Momentum动量 turbulent kinetic energy 湍流动能turbulent dissipation rate湍流耗散率 Turbulent viscosity 湍流粘度 energy 能量Pressure‐velocity coupling 压力速度耦合: simple ,simplec,plot和coupled是4种不同的算法。
ANSYS基础培训PPT课件
培训手册
CFD Analysis with ANSYS/FLOTRAN
CFD Analysis with ANSYS/FLOTRAN
培训手册
• 流动准则 • 屈服准则 • 强化准则
材料非线性
单元非线性
• 接触 – 点----点 – 点----线 – 点----面 – 面----面 – 刚----柔 – 柔----柔
{σ}=[D][B]{δ}e
{σ}—单元内任一点的应力矩阵
[D]—与单元材料有关的弹性矩阵
利用变分原理,建立作用于单元上的节点力和位
移之间的关系式
{F}e=[K]e{δ}e
培训手册
CFD Analysis with ANSYS/FLOTRAN
CFD Analysis with ANSYS/FLOTRAN
实体几何模型载荷
培训手册
CFD Analysis with ANSYS/FLOTRAN
优点 缺点
改变网格不影响载荷 涉及到的加载实体少
生成的单元在当前激活的单元座标下,节 点为总体直角座标,因此实体与有限元模 型可能有不同座标系统和载荷方向 实体载荷在凝聚分析中不方便,因载荷加 在主自由度上施加关键点约束较繁锁 不能显示所有实体载荷
简例(续)
培训手册
CFD Analysis with ANSYS/FLOTRAN
下面以小变形弹性静力问题为例,加以详细介绍。 几何方程:eij=1/2(ui,j+uj,i) 物理方程:sij=aijklekl 平衡方程:sij,j+fi=0 边界条件:
位移已知边界条件 ui=ui (在边界Гu上位移已知) 外力已知边界条件 sij,j+pi=0(在边界Гp上外力已知)
LINEST函数一式平差的应用
0 引 言
L I N E S T函 数 … 是 E x c e l统 计 函数 中 的线 性 回归 函
F A L S E或 省 略 , L I N E S T函数 只返 回系数 m 和 常 数 bN E S T函数 返 回系数 、 常数 b 以及 其
1 L I N E S T 函数
在E x c e l 中, L I N E S T函数 的表 达式如 下 :
L I NE S T ( k n o w n— y § , k n o w n—x § , c o n s t , s t a t s )
计 算这 个 函 数 返 回线 性 回归 方 程 的 参 数 。 函 数 中 k n o w n—y § 为关 系表达 式 Y=僦 +b ( 或 Y= 1 1 +m2 2+
关键词 : 工程控制 网; 误差方程式 ; L I N E S T函数 ; 等权化 ; 单位权 中误差 中图分类号 : P 2 8 2 文献标识码 : B 文章编号 : 1 6 7 2— 5 8 6 7 ( 2 0 1 3 ) 0 9— 0 1 7 6— 0 2
A p p l i c a t i o n o f L I NE S T F u n c t i o n i n S u r v e y i n g Ad j u s t me n t
L I Z e—q i u
( Wu h a n E l e c t r i c P o w e r T e c h n i c a l C o l l e g e , Wu h a n 4 3 0 0 7 9, C h i n a )
Ab s t r a c t :I n t h e s u r v e y i n g a d j u s t m e n t , t h e L I N E S T f u n c t i o n c a n c o m p l e t e t h e c o m p o s i t i o n a n d c a l c u l a t i o n o f n o r m a l e q u a t i o n s ,t h e c lc a u l a t i o n o f u n i t w e i g h t s t a n d a r d , t h e c a l c u l a t i o n o f u n k n o w n s t a n d a r d s .I t i s u s e d f o r r i g o r o u s a d j u s t m e n t o f t h e s u ve r y i n g c o n t r o l n e t w o r k i n s ma l l a n d me d i u m s i z e d p r o j e c t s w i t h s i g n i f i c a n t a d v a n t a g e s .
电磁场数学方法-数学物理方程
X (0) A 0
n n2 2 /100
X
(10)
B sin10
0
n n /10, n 1, 2,3,
电磁场数学方法
第二篇 数学物理方程
§4.1 齐次方程的分离变数法
Xn (x)
Bn
sin
n
10
x
n n2 2 /100
T 104T 0
Tn100n2 2Tn 0
Tn Cn cos10n t Dn sin10n t
泛定方程: utt a2uxx 0 (0 x l) 边界条件: u(0,t) 0, ux (x,t) xl 0 弦一端自由一端固定 初始条件:u(x,t) t0 (x) , ut (x,t) t0 (x) (0 x l) 解:由分离变量法
u(x,t) X (x)T (t)
代入泛定方程,整理得
un
X nTn
n
Bn sin 10
x(Cn cos10nt Dn sin10nt)
(Cn
cos10n t
Dn
sin 10n t ) sin
n
10
x
u
un
n1
n1
(Cn
cos10n t
Dn
sin10n t) sin
n
10
x
u(x, 0)
Cn
n1
sin10n x
x(10 x) 1000
电磁场数学方法
位移为 (x) x(10 x) 1000,求弦作微小横向振动时的位移。
2u u(t02,
t)
104 u
2u x2 (10,
, t)
0,
0 x 10,t 0 t0
u(x, 0)
Excel中linest函数的线性回归分析
Excel中linest函数的线性回归分析Excel是一款功能强大的电子表格软件,可以用于数据分析和图表绘制。
其中,linest函数是Excel提供的一种用于进行线性回归分析的函数,可以帮助我们了解数据之间的相关性和趋势。
线性回归是一种常见的统计分析方法,用于研究两个变量之间的线性关系。
它通过寻找最佳拟合直线,来描述两个变量之间的相关性程度和趋势方向。
在Excel中,使用linest函数可以轻松地进行线性回归分析。
linest函数的语法如下:=LINEST(已知Y值范围,已知X值范围,常数,统计项)其中,已知Y值范围是指因变量的数值;已知X值范围是指自变量的数值;常数是一个逻辑值,用于确定回归线是否经过原点;统计项用于选择要返回的统计信息。
linest函数返回的结果包括回归系数、截距、相关系数、标准误差等信息。
下面以一个实际案例来演示如何使用linest函数进行线性回归分析。
假设我们有一组数据,包括X和Y两个变量的数值,我们想要分析它们之间的线性关系。
首先,在Excel中创建一个电子表格,并在A列和B列中分别输入X和Y的数值。
然后,在C列中利用linest函数进行线性回归分析。
在C1单元格中输入以下公式:=LINEST(B2:B11,A2:A11,TRUE,TRUE)按下回车键后,Excel会计算出相关的统计信息,并在C1到C6单元格中返回结果。
在C1单元格中,我们可以看到回归线的斜率(回归系数);在C2单元格中,我们可以看到截距;在C3单元格中,我们可以看到相关系数;在C4单元格中,我们可以看到标准误差;在C5单元格中,我们可以看到t值;在C6单元格中,我们可以看到p值。
通过分析这些统计信息,我们可以得出一些结论。
例如,回归系数可以告诉我们Y随着X的增加而增加或减少的速度;相关系数可以告诉我们X和Y之间的线性关系强度;标准误差可以告诉我们回归线对原始数据的拟合程度。
除了返回统计信息,我们还可以利用linest函数返回的结果来绘制拟合曲线。
自动控制原理—直流电机PI控制器参数设计
yss (t ) t
1 120 和瞬态分量
1 60t 1 60t e cos 60t e sin 60t 120 120
组成。 系统误差响应为 e(t ) r (t ) y(t ) 。当时间 t 趋于无穷时,误差响应 e(t ) 的稳态值为稳态 e ( ) 误差,以 ss 标志。对于此处单位斜坡响应时,其稳态误差为 1 ess () t y () 120 误差响应为
目录
1 系统结构分析 .............................................................. 1 2 数学模型 .................................................................. 2 2.1PI 模型建立 ............................................................ 2 2.2 单位反馈传递函数 ...................................................... 2 2.3 扰动下的非单位反馈闭环传递函数 ........................................ 2 2.4 参数计算 .............................................................. 3 3 动态跟踪性能分析 .......................................................... 4 3.1 比例积分控制的分析方法 ................................................ 4 3.2 单位阶跃参考输入 ...................................................... 4 3.3 单位斜坡参考输入 ...................................................... 5 4 数学仿真与验证 ............................................................ 7 4.1MATLAB 中连续系统模型表示方法 .......................................... 7 4.2 单位阶跃输入时的动态性能 .............................................. 7 4.3 单位斜坡输入时的动态性能 .............................................. 8 5 心得体会 ................................................................. 11 参考文献 ................................................................... 12
LINEST函数介绍与用法
LINEST函数介绍与用法该函数的语法如下:=LINEST(已知的自变量数据范围,已知的因变量数据范围,是否计算截距,返回的统计量)已知的自变量数据范围:指定自变量的数据范围,可以为单个列或多个列。
已知的因变量数据范围:指定因变量的数据范围,可以为单个列或多个列,其范围与自变量范围必须一致。
是否计算截距:可选参数,设置为TRUE或省略表示计算截距,设置为FALSE表示不计算截距。
返回的统计量:可选参数,指定要返回的统计量类型,可以为0到6之间的整数,具体含义如下:0:返回斜率、截距和R2值。
1:仅返回斜率。
2:仅返回截距。
3:返回斜率和截距。
4:返回R2值。
5:返回标准误差。
6:返回每个参数的t统计量。
具体使用示例:以下是一个具体的使用示例,假设我们有一组自变量x和因变量y的数据,我们想要计算出最佳拟合直线的斜率、截距和R2值。
首先,我们将自变量数据放在A列,因变量数据放在B列。
然后,在C列中输入以下公式:=LINEST(A2:A6,B2:B6,TRUE,0)此公式的含义是,计算A2到A6范围内的自变量数据和B2到B6范围内的因变量数据的最佳拟合直线的斜率、截距和R2值。
按下回车键后,Excel会计算出斜率、截距和R2值,并在C列的对应单元格中显示结果。
注意事项:以下是一些使用LINEST函数时需要注意的事项:1.LINEST函数只适用于线性回归分析,如果数据不符合线性关系,得出的结果可能不准确。
2.LINEST函数要求自变量和因变量的数据范围长度必须一致,否则会引发错误。
3.设置返回的统计量类型为4时,即返回R2值,R2值表示拟合优度,范围在0到1之间,越接近1表示拟合效果越好。
4. 如果需要返回每个参数的t统计量,可以设置返回的统计量类型为6,Excel会在相应的单元格中显示每个参数的t统计量值。
总结:LINEST函数是Excel中进行线性回归分析的有用工具。
它可以通过已知的自变量和因变量数据,计算出最佳拟合直线的斜率、截距和R2值等统计量。
linest 函数
linest 函数1. 任务概述在Excel中,我们经常需要拟合一条直线来描述一些数据的趋势。
linest函数就是用来进行线性回归分析的函数。
通过linest函数,我们可以得到回归方程的系数、相关系数、残差平方和等统计信息,从而更好地理解和分析数据。
2. linest函数的基本语法linest函数的基本语法如下:=linest(已知的y值范围, 已知的x值范围, [常数值], [统计标志])其中,已知的y值范围是指因变量的值,已知的x值范围是指自变量的值。
常数值是一个可选参数,用于指定是否强制回归方程通过原点。
统计标志也是一个可选参数,用于指定是否返回额外的统计信息。
3. linest函数的返回值linest函数的返回值是一个数组,包含了回归方程的系数、相关系数、残差平方和等统计信息。
这个数组是一个垂直的数组,可以通过按Ctrl+Shift+Enter组合键来输入。
4. 使用linest函数进行线性回归分析的步骤使用linest函数进行线性回归分析的步骤如下:4.1 准备数据首先,我们需要准备好已知的y值范围和已知的x值范围。
这些值可以来自于实际观测或者是模拟数据。
4.2 输入linest函数然后,我们在一个单元格中输入linest函数,并将已知的y值范围和已知的x值范围作为参数传递给linest函数。
4.3 按Ctrl+Shift+Enter组合键接下来,我们需要按Ctrl+Shift+Enter组合键来输入linest函数。
这样,Excel 会将linest函数的返回值作为一个数组输出到相邻的单元格中。
4.4 解读回归方程最后,我们可以解读回归方程的系数,从而得到线性回归模型。
回归方程的一般形式为:y = b1 * x + b0其中,b1是斜率,b0是截距。
5. linest函数的应用示例下面是一个使用linest函数进行线性回归分析的示例:x y1 22 33 44 55 6假设上述表格中的数据代表了x和y之间的线性关系,我们可以使用linest函数来拟合一条直线。
车道线检测 拟合系数 含义
车道线检测拟合系数含义
车道线检测拟合系数的含义是对车道线进行数学拟合的参数。
在车道线检测技术中,常常使用多项式函数来拟合车道线的形状。
拟合系数是这个多项式函数中的各项系数,它们描述了车道线的位置、曲率和形状。
通常情况下,车道线是由曲线或直线组成的。
而拟合系数可以确定这些曲线或直线的方程。
在拟合过程中,根据检测到的车道线上的点,利用最小二乘法或其他拟合方法,可以计算出拟合系数以适应车道线的形状。
拟合系数通常代表车道线形状的重要参数。
例如,在二次多项式拟合中,拟合系数包括常数项、一次项和二次项的系数。
常数项表示车道线的纵向位置,一次项表示车道线的倾斜程度,而二次项则表示车道线的曲率。
车道线检测拟合系数的使用有助于精确定位车道线并预测车辆行驶的趋势。
通过分析拟合系数的变化,可以识别车道线的变化情况,如转弯、直行等。
这对于自动驾驶、车道保持辅助系统等功能的实现非常重要。
总之,车道线检测拟合系数是描述车道线形状的重要参数,它能够帮助车辆自动辨别车道线的位置和曲率,为车辆行驶提供重要的参考信息。
LINEST函数介绍与用法
LINEST函数介绍与用法LINEST函数使用最小二乘法对已知数据进行最佳直线拟合,并返回描述此直线的数组。
函数返回数值必须以数组公式的形式输入。
LINEST 函数还可返回附加回归统计值。
含义使用最小二乘法对已知数据进行最佳直线拟合,并返回描述此直线的数组。
因为此函数返回数值数组,所以必须以数组公式的形式输入。
直线的公式为:y = mx + b 或者y = m1x1 + m2x2 + ... + b(如果有多个区域的 x 值)式中,因变量 y 是自变量 x 的函数值。
M 值是与每个 x 值相对应的系数,b 为常量。
注意 y、x 和 m 可以是向量。
LINEST 函数返回的数组为 {mn,mn-1,...,m1,b}。
LINEST 函数还可返回附加回归统计值。
语法LINEST(known_y's,known_x's,const,stats)Known_y's 是关系表达式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。
• 如果数组 known_y's 在单独一列中,则 known_x's 的每一列被视为一个独立的变量。
• 如果数组 known-y's 在单独一行中,则 known-x's 的每一行被视为一个独立的变量。
Known_x's 是关系表达式 y = mx + b 中已知的可选 x 值集合。
• 数组 known_x's 可以包含一组或多组变量。
如果只用到一个变量,只要 known_y's 和 known_x's 维数相同,它们可以是任何形状的区域。
如果用到多个变量,则 known_y's 必须为向量(即必须为一行或一列)。
• 如果省略 known_x's,则假设该数组为 {1,2,3,...},其大小与known_y's 相同。
Const 为一逻辑值,用于指定是否将常量 b 强制设为 0。
LINEST函数在离心泵流量-扬程性能曲线拟合中的应用
LINEST函数在离心泵流量-扬程性能曲线拟合中的应用郝敬雷;姜永明;马彦金;张龙;刘福领;万人杰【摘要】Based on least square method, LINEST multiple linear regression function in Excellsoftware was used into the fitting of centrifugal pump Q-H performance data given by the pump sample. The results show that,the errors between the fitted values obtained from the regression equation and the actual pump sample value are within ±0.5%,and when LINEST function is used into the fitting of centrifugal pump Q-H performance curve, the operation is simple and convenient ,and the method can also be used for significant test of the regression effect.%基于最小二乘法原理,利用EXCEL软件中的LINEST多元线性回归函数,对泵产品样本上给定的离心泵流量-扬程(Q-H)性能数据进行了拟合。
结果表明:由回归方程所得到的扬程拟合值与实际泵样本值的误差均在±0.5%以内,且在利用LINEST函数对离心泵Q-H性能曲线进行拟合时,操作上简单、便捷,还能对回归效果进行显著性检验。
【期刊名称】《当代化工》【年(卷),期】2014(000)004【总页数】3页(P636-638)【关键词】离心泵;性能曲线;最小二乘法;拟合;LINEST函数【作者】郝敬雷;姜永明;马彦金;张龙;刘福领;万人杰【作者单位】海洋石油工程股份有限公司,天津 300452;海洋石油工程股份有限公司,天津 300452;海洋石油工程股份有限公司,天津 300452;海洋石油工程股份有限公司,天津 300452;海洋石油工程股份有限公司,天津 300452;海洋石油工程股份有限公司,天津 300452【正文语种】中文【中图分类】TQ056离心泵是输送油品的的主要动力设备。
linest应用方法
linest应用方法使用linest应用方法进行线性回归分析引言:线性回归是一种常用的统计分析方法,它通过线性关系来描述自变量和因变量之间的关系。
在实际应用中,我们常常需要使用linest 函数来进行线性回归分析。
本文将详细介绍linest应用方法,帮助读者更好地理解和运用这一功能。
一、什么是linest函数?linest函数是Excel中的一个内置函数,它可以用于进行线性回归分析。
通过linest函数,我们可以计算出回归方程的斜率、截距、相关系数等相关统计量,并可借此来预测未来的值。
二、linest函数的语法和参数:linest函数的语法如下:=LINEST(known_y's, [known_x's], [const], [stats])其中,参数说明如下:known_y's:必选参数,表示因变量的观测值的数据区域;known_x's:可选参数,表示自变量的观测值的数据区域;const:可选参数,表示是否强制截距为0;stats:可选参数,表示是否返回附加的统计信息。
三、linest函数的使用示例:假设我们有一组数据,要分析自变量x和因变量y之间的线性关系。
首先,我们需要将这组数据输入到Excel中。
然后,我们可以使用linest函数来计算回归方程的斜率、截距等统计量。
我们在Excel中创建两列,分别输入自变量x和因变量y的观测值。
然后,我们选中这两列数据,并在Excel的公式栏中输入linest函数的语法。
假设我们将自变量x的观测值放在A列,因变量y的观测值放在B列,那么我们可以输入如下的linest函数:=LINEST(B2:B10, A2:A10, TRUE, TRUE)在按下回车键后,Excel会自动计算出回归方程的斜率、截距等统计量,并将结果显示在单元格中。
四、linest函数的结果解读:linest函数的返回结果包含了回归方程的斜率、截距、相关系数等统计量。
linest应用方法
linest应用方法概述:在统计学中,数据拟合是一种将数学模型应用于观测数据的方法。
而linest函数则是Excel中的一个函数,可以用来进行线性回归分析,即通过给定的一组自变量和因变量数据,求出最佳拟合直线的方程。
linest函数的语法:linest(已知 y 值的一组 x 和 y 值,返回一个包含有关最佳拟合直线的统计信息的数组)使用linest函数进行数据拟合的步骤如下:步骤一:准备数据我们需要准备一组已知的自变量和因变量数据。
这组数据可以是实际观测到的数据,也可以是通过实验或其他方法得到的数据。
步骤二:打开Excel并输入数据在Excel中打开一个新的工作表,并在其中输入自变量和因变量数据。
自变量数据通常放在一列,而因变量数据则放在相邻的一列。
步骤三:使用linest函数进行数据拟合在Excel的单元格中输入linest函数,并将自变量和因变量数据作为参数传递给该函数。
linest函数将返回一个包含有关最佳拟合直线的统计信息的数组。
步骤四:解读linest函数的输出linest函数的输出包含了拟合直线的各项统计信息。
其中最重要的是斜率和截距,它们可以用来表示拟合直线的方程。
此外,linest 函数还提供了其他统计信息,如相关系数、标准误差等,这些信息可以帮助我们评估拟合直线的质量。
步骤五:绘制拟合直线利用linest函数得到的斜率和截距,我们可以绘制出拟合直线。
在Excel中,我们可以使用散点图来展示原始数据,并在图表中添加趋势线来表示拟合直线。
步骤六:评估拟合结果根据linest函数输出的统计信息,我们可以对拟合结果进行评估。
例如,相关系数越接近于1或-1,说明拟合结果越好;标准误差越小,说明拟合结果越可靠。
总结:利用linest应用方法进行数据拟合可以帮助我们找到最佳拟合直线的方程,从而更好地理解和分析数据。
通过该方法,我们可以得到拟合直线的斜率、截距等统计信息,并能够评估拟合结果的质量。
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LINEST函数
目录
含义
使用最小二乘法对已知数据进行最佳直线拟合,并返回描述此直线的数组。
因为此函数返回数值数组,所以必须以数组公式的形式输入。
直线的公式为:
y = mx + b 或者
y = m1x1 + m2x2 + ... + b(如果有多个区域的 x 值)
式中,因变量 y 是自变量 x 的函数值。
M 值是与每个 x 值相对应的系数,b 为常量。
注意 y、x 和 m 可以是向量。
LINEST 函数返回的数组为{mn,mn-1,...,m1,b}。
LINEST 函数还可返回附加回归统计值。
语法
LINEST(known_y's,known_x's,const,stats)
Known_y's 是关系表达式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。
• 如果数组 known_y's 在单独一列中,则 known_x's 的每一列被视为一个独立的变量。
• 如果数组 known-y's 在单独一行中,则 known-x's 的每一行被视为一个独立的变量。
Known_x's 是关系表达式 y = mx + b 中已知的可选 x 值集合。
• 数组 known_x's 可以包含一组或多组变量。
如果只用到一个变量,只要 known_y's 和 known_x's 维数相同,它们可以是任何形状的区域。
如果用到多个变量,则 known_y's 必须为向量(即必须为一行或一列)。
• 如果省略 known_x's,则假设该数组为 {1,2,3,...},其大小与known_y's 相同。
Const 为一逻辑值,用于指定是否将常量 b 强制设为 0。
• 如果 const 为 TRUE 或省略,b 将按正常计算。
• 如果 const 为 FALSE,b 将被设为 0,并同时调整 m 值使 y = mx。
Stats 为一逻辑值,指定是否返回附加回归统计值。
说明
• 可以使用斜率和 y 轴截距描述任何直线:
斜率 (m):
通常记为 m,如果需要计算斜率,则选取直线上的两点,(x1,y1) 和(x2,y2);斜率等于 (y2 - y1)/(x2 - x1)。
Y 轴截距 (b):
通常记为 b,直线的 y 轴的截距为直线通过 y 轴时与 y 轴交点的数值。
直线的公式为 y = mx + b。
如果知道了 m 和 b 的值,将 y 或 x 的值代入公式就可计算出直线上的任意一点。
• 当只有一个自变量 x 时,可直接利用下面公式得到斜率和 y 轴截距值:
斜率:。