EPADYX (função EPADYX)

Este artigo descreve a sintaxe da fórmula e a utilização da função EPADYX no Microsoft Excel.

Descrição

Devolve o erro-padrão do valor-y previsto para cada x da regressão. O erro-padrão é uma medida da quantidade de erro na previsão de y para um x individual.

Sintaxe

EPADYX(val_conhecidos_y; val_conhecidos_x)

A sintaxe da função EPADYX tem os seguintes argumentos:

  • Val_conhecidos_y    obrigatório. É uma matriz ou intervalo de pontos de dados dependentes.

  • Val_conhecidos_x    obrigatório. É uma matriz ou intervalo de pontos de dados independentes.

Observações

  • Os argumentos podem ser números ou nomes, matrizes ou referências que contenham números.

  • Os valores lógicos e as representações de números em texto que escrever diretamente na lista de argumentos são contados.

  • Se uma matriz ou argumento de referência contiver texto, valores lógicos ou células em branco, estes valores são ignorados; no entanto, células com valor zero são incluídas.

  • Os argumentos que são valores de erro ou texto que não podem ser convertidos em números provocam erros.

  • Se val_conhecidos_y e val_conhecidos_x tiverem um número diferente de pontos de dados, EPADYX devolve o valor de erro #N/D.

  • Se val_conhecidos_y e val_conhecidos_x estiverem vazios ou tiverem menos de três pontos de dados, EPADYX devolve o valor de erro #DIV/0!.

  • A equação para o erro-padrão do y previsto é:

    Equação

    em que x e y são as médias da amostra MÉDIA(val_conhecidos_x) e MÉDIA(val_conhecidos_y) e n é o tamanho da amostra.

Exemplo

Copie os dados de exemplo que se encontram na seguinte tabela e cole-os na célula A1 de uma nova folha de cálculo do Excel. Para que as fórmulas mostrem os resultados, selecione-as, prima F2 e, em seguida, prima Enter. Caso seja necessário, pode ajustar a largura das colunas para ver todos os dados.

Dados

Val_conhecidos_y

Val_conhecidos_x

2

6

3

5

9

11

1

7

8

5

7

4

5

4

Fórmula

Descrição (Resultado)

Resultado

=EPADYX(A3:A9;B3:B9)

Erro padrão do valor-y previsto para cada x da regressão (3,305719)

3,305719

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