WorksheetFunction メソッド (Excel)WorksheetFunction.StEyx method (Excel)

回帰直線の標準誤差を返します。Returns the standard error of the predicted y-value for each x in the regression. 標準誤差とは、個別の x の値に対する y の予測値の誤差の程度を計測するための尺度です。The standard error is a measure of the amount of error in the prediction of y for an individual x.

構文Syntax

StEyx(Arg1Arg2)expression.StEyx (Arg1, Arg2)

: WorksheetFunction オブジェクトを表す変数。expression A variable that represents a WorksheetFunction object.

パラメーターParameters

名前Name 必須 / オプションRequired/Optional データ型Data type 説明Description
Arg1Arg1 必須Required VariantVariant 既知の y: 従属変数の値を含む数値配列またはセル範囲を指定します。Known_y's - an array or range of dependent data points.
Arg2Arg2 必須Required VariantVariant 既知の x: 独立変数の値を含む数値配列またはセル範囲を指定します。Known_x's - an array or range of independent data points.

戻り値Return value

倍精度浮動小数点型 (Double)Double

注釈Remarks

引数には、数値、数値配列、または数値を含む範囲を参照する名前かセル参照を指定します。Arguments can either be numbers or names, arrays, or references that contain numbers.

引数として指定した論理値、および、数値を表す文字列が計算の対象となります。Logical values and text representations of numbers that you type directly into the list of arguments are counted.

引数として指定した配列またはセル範囲に文字列、論理値、空白セルが含まれている場合、これらは無視されます。ただし、数値として 0 (ゼロ) を含むセルは計算の対象となります。If an array or reference argument contains text, logical values, or empty cells, those values are ignored; however, cells with the value zero are included.

エラー値または数値に変換できない文字列を引数に指定すると、エラーになります。Arguments that are error values or text that cannot be translated into numbers cause errors.

既知の y と既知の x のデータの個数が異なる場合、 StEyxは #N/a エラー値を返します。If known_y's and known_x's have a different number of data points, StEyx returns the #N/A error value.

既知の y と既知の x が空であるか、または3つ以上のデータ要素が含まれている場合、 StEyxは #DIV を返します。If known_y's and known_x's are empty or have less than three data points, StEyx returns the #DIV/0! が返されます。error value.

予測 y の標準誤差の数式は次のとおりです。ここで、x は標本平均 AVERAGE (既知の x)、y は標本平均 AVERAGE (既知の y)、n は標本数です。The equation for the standard error of the predicted y is as follows, where x and y are the sample means AVERAGE(known_x's) and AVERAGE(known_y's), and n is the sample size:

式

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