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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.

  • X_nota    Obbligatorio. Matrice o intervallo di coordinate indipendenti.

Osservazioni

  • Gli argomenti possono essere numeri oppure nomi, matrici o riferimenti contenenti numeri.

  • I valori logici e le rappresentazioni testuali di numeri digitati direttamente nell'elenco degli argomenti vengono contati.

  • 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.

  • Gli argomenti rappresentati da valori di errore o da testo non convertibile in numeri generano errori.

  • Se y_nota e x_nota contengono un numero coordinate diverso, ERR.STD.YX restituirà il valore di errore #N/D.

  • Se known_y e known_x sono vuote o hanno meno di tre punti dati, STEYX restituirà #DIV/0! .

  • L'equazione per il calcolo dell'errore standard del valore previsto per y è:

    Equazione

    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, adattare l'ampiezza 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

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