SLOPE Excel: Calcul de la pente de régression linéaire

Syntaxe

=SLOPE(known_ys, known_xs)

known_ys: La plage de cellules représentant les valeurs dépendantes (y). known_xs: La plage de cellules représentant les valeurs indépendantes (x).

Utilisation dans Google Sheets

La fonction SLOPE dans Google Sheets fonctionne de manière identique à Excel. La syntaxe et les arguments sont les mêmes. Les résultats obtenus devraient être identiques si les données d'entrée sont les mêmes. Il n'y a pas de différences majeures de compatibilité à noter.

Cas d'utilisation

Analyse de tendances

Prévisions

Modélisation statistique

Exemples pratiques

Pente des ventes mensuelles

Données : A2:A13 contient les mois (Jan-Dec), B2:B13 contient les ventes correspondantes.

=SLOPE(B2:B13, A2:A13)

Calcule la pente de la droite de régression linéaire des ventes mensuelles.

Résultat : La pente représente l'augmentation moyenne des ventes par mois.

Sensibilité d'une action au marché

Données : A2:A101 contient les rendements du marché, B2:B101 contient les rendements de l'action.

=SLOPE(B2:B101, A2:A101)

Calcule la sensibilité (beta) de l'action aux variations du marché.

Résultat : La pente représente la variation attendue du rendement de l'action pour chaque unité de variation du rendement du marché.

Impact de la formation sur la performance

Données : A2:A21 contient les heures de formation, B2:B21 contient les scores de performance.

=SLOPE(B2:B21, A2:A21)

Calcule l'impact de la formation sur la performance des employés.

Résultat : La pente représente l'augmentation moyenne du score de performance pour chaque heure de formation.

Conseils et astuces

Assurez-vous que les données sont appropriées pour une analyse de régression linéaire.

Utilisez un graphique de dispersion pour visualiser la relation entre les variables avant d'utiliser la fonction SLOPE.

Interprétez la pente en tenant compte des unités de mesure des variables x et y.

Combinez la fonction SLOPE avec d'autres fonctions statistiques pour obtenir une analyse plus complète.

Erreurs courantes

#VALUE!

Les plages known_ys et known_xs n'ont pas la même taille.

Vérifiez que les plages ont la même taille et contiennent des valeurs numériques.

#DIV/0!

La variance des valeurs x est nulle.

Vérifiez que les valeurs x ne sont pas toutes identiques.