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　　根据过去的订单预测未来的销售量。

　　假设每个日历年每个季度都有一组销售数据如下图，如何预测2019年第一季度的销量？

　　 Excel的实现方法

　　 1.计算截距a.公式：

　　 =截距(销售量数据集，x变量集)

　　第一个参数：销量数据集相当于回归方程y=a bx中的y；

　　第二个参数：序号的根相当于回归方程y=a bx中的x；

　　本例中的公式如下：

　　 =截距(C2:C21，A2:A21)

　　结果=62.94

　　 2.计算b的斜率。公式：

　　 =Slope(销售量数据集，x变量集)

　　与截取功能相同。

　　本例中的公式如下：

　　 =坡度(C2:C21，A2:A21)

　　结果=6.29

　　 3.直接计算预测销售额。公式：

　　 =预测(预测x变量，销售量数据集，x变量集)

　　本例中的公式如下：

　　 =预测(A22，C2:C21，A2:A21)

　　 2019年第一季度预测销量直接计算为：195.06。

　　预测结果

　　 1.结果数据

　　 2.结果图表

　　财务管理中的回归分析

　　在掌握大量观测数据的基础上，运用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归函数表达式(称为回归方程)。在回归分析中，当因果关系只与因变量和一个自变量相关时，称为单变量回归分析。当所研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，称为多元回归分析。除此之外，回归分析根据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析是最基本的分析方法，非线性回归问题可以用数学手段解决。

　　回归分析的公式如下：

　　 y=a bx

　　 a叫截距，b叫斜率。A和B的计算方法如下：

　　 b=xy-nxy/[x-n(x)]a=y-bx/n

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