WorksheetFunction.Slope(Object, Object) Méthode
Définition
Important
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Renvoie la pente de l'amortissement linéaire par le biais des points de données dans les tableaux known_y's et known_x's. La pente est la distance verticale divisée par la distance horizontale entre deux points d'une droite, correspondant au taux de change le long de la droite de régression.
public:
double Slope(System::Object ^ Arg1, System::Object ^ Arg2);
public double Slope (object Arg1, object Arg2);
Public Function Slope (Arg1 As Object, Arg2 As Object) As Double
Paramètres
- Arg1
- Object
Known_y's - tableau ou plage de cellules de points de données numériques dépendants.
- Arg2
- Object
Known_x's - ensemble de points de données indépendants.
Retours
Remarques
Les arguments doivent être des nombres ou des noms, des matrices ou des références contenant des nombres.
Si un argument matriciel ou de référence contient du texte, des valeurs logiques ou des cellules vides, ces valeurs sont ignorées ; toutefois, les cellules contenant la valeur zéro sont incluses.
Si known_y’known_x sont vides ou ont un nombre différent de points de données, Slope renvoie la valeur d’erreur #N/A.
L’équation de la pente de la ligne de régression est la suivante :
Figure 1 : Équation de la pente de la ligne de régression
L’algorithme sous-jacent utilisé dans la pente et les fonctions est différent de l’algorithme Intercept(Object, Object) sous-jacent utilisé dans la LinEst(Object, Object, Object, Object) fonction. La différence entre ces algorithmes peut conduire à des résultats différents lorsque les données ne sont pas déterminées et qu'elles sont colinéaires. Par exemple, si les points de données de l'argument y_connus prennent la valeur 0 et que ceux de l'argument y_connus prennent la valeur 1 :
- Slope and Intercept(Object, Object) return a #DIV/0! erreur. La pente et l’algorithme sont conçus pour rechercher une seule réponse, et dans ce cas, il peut y avoir plusieurs Intercept(Object, Object) réponses.
- LinEst(Object, Object, Object, Object) renvoie la valeur 0. L’algorithme est conçu pour renvoyer des résultats raisonnables pour les données colinéaires, et dans ce cas, au moins une réponse LinEst(Object, Object, Object, Object) est trouvée.