Пример 4. Предположим, что коммерческий агент рассматривает возможность закупки небольших зданий под офисы в традиционном деловом районе. Агент может использовать множественный регрессионный анализ для оценки цены здания под офис на основе следующих переменных:
y-оценочная цена здания под офис;
x1-общая площадь в квадратных метрах;
x2-количество офисов ;
x3-количество входов;
x4-время эксплуатации здания в годах.
Агент наугад выбирает 11 зданий из имеющихся 1500 и получает следующие данные:
| A | B | C | D | E | |
| х1 -площадь, м2 | х2 -офисы | х3 - входы | х4- срок, лет | Цена, у.е. | |
| 1.5 | |||||
| 1.5 | |||||
"Пол-входа" означает вход только для доставки корреспонденции.
В этом примере предполагается, что существует линейная зависимость между каждой независимой переменной (x1,x2,x3,x4) и зависимой переменной (y) ,т.е. ценой здания под офис в данном районе.
§ выделим блок ячеек А14:Е18 (в соответствии с табл. 1),
§ введем формулу =ЛИНЕЙН (E2:E12;A2:D12;ИСТИНА;ИСТИНА),
§ нажмём клавиши Ctrl+Shift+ Enter,
§ в выделенных ячейках появится результат:
| A | B | C | D | E | |
| -234.237 | 2553.210 | 12529.7682 | 27.6413 | 52317.830 | |
| 13.2680 | 530.66915 | 400.066838 | 5.42937 | 12237.361 | |
| 0.99674 | 970.57846 | #H/Д | #H/Д | #H/Д | |
| 459.753 | #H/Д | #H/Д | #H/Д | ||
| 5652135.3 | #H/Д | #H/Д | #H/Д |
Уравнение множественной регрессии y=ml∙xl+m2∙x2+m3∙x3+m4∙x4+b теперь может быть получено из строки 14:
y=27,64∙x1+12530∙x2+2553∙x3-234,24∙x4+52318 (14)
Теперь агент может определить оценочную стоимость здания под офис
в том же районе, которое имеет площадь 2500 кв. м , три офиса, два входа, зданию 25 лет, используя следующее уравнение:
у=27,64∙2500+12530∙3+2553∙2-234,24∙25+52318=158261 у.е.
Это значение может быть вычислено с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ:
=ТЕНДЕНЦИЯ (Е2:Е12; A2:D12; {2500;3;2;25}).
При интерполировании с помощью функции
=ЛГРФПРИБЛ(E2:E12;A2:D12;ИСТИНА;ИСТИНА)
для получения уравнения множественной экспоненциальной регрессии выводится результат:
| 0,99835752 | 1,0173792 | 1,0830186 | 1,0001704 | 81510,335 |
| 0,00014837 | 0,0065041 | 0,0048724 | 6,033E-05 | 0,1365601 |
| 0,99158875 | 0,0105158 | #Н/Д | #Н/Д | #Н/Д |
| 176,832548 | #Н/Д | #Н/Д | #Н/Д | |
| 0,07821851 | 0,0006635 | #Н/Д | #Н/Д | #Н/Д |
| #Н/Д | #Н/Д | #Н/Д | #Н/Д | #Н/Д |
Коэффициент детерминированности здесь составляет 0,992 (99,2%), т.е. меньше, чем при линейной интерполяции, поэтому в качестве основного следует оставить уравнение множественной регрессии (14).
Таким образом, функции ЛИНЕЙН, ЛГРФПРИБЛ, НАКЛОН определяют коэффициенты , свободные члены и статистические параметры для уравнений одномерной и множественной регрессии, а функции ТЕНДЕНЦИЯ, ПРЕДСКАЗ, РОСТ позволяют получить прогноз новых значений без составления уравнения регрессии по значениям тренда.