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INTERCEPT函数常用于计算线性回归的截距。其表达形式为：
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=INTERCEPT（Known_y’s,Known_x’s）
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其中，Known_y’s表示自变量的观测值或数据集合；Known_x’s表示因变量的观测值或数据集合。参数可以是数字、数组或者引用。当数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格时，这些值将被忽略；而当Known_x’s,Known_y’s包含的数据个数不相等或不包含任何数据点时，函数将显示错误值。
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2.利用SLOPE函数计算线性回归的斜率
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计算线性回归斜率的公式为：
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SLOPE函数常用于计算线性回归的斜率。其表达形式为：
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=SLOPE（Known_y’s,Known_x’s）
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其中，Known_y’s表示自变量的观测值或数据集合；Known_x’s表示因变量的观测值或数据集合。参数可以是数字、数组或者引用。当数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格时，这些值将被忽略；而当Known_x’s,Known_y’s包含的数据个数不相等或不包含任何数据点时，函数将显示错误值。
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下面通过示例4，对如何使用INTERCEPT函数计算线性回归截距和如何使用SLOPE函数计算线性回归斜率进行具体介绍。
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示例4：
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假定以某企业生产的10种不同商品的成本和售价创建一个数据文件，以该数据文件为例，分析该企业商品成本和售价之间的关系。原始数据如图10.21所示。
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图10.21 示例4原始数据
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使用INTERCEPT和SLOPE两种函数分别计算线性回归截距和线性回归斜率，具体操作步骤如下：
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①设置单元格区域。分别在D2单元格和E2单元格中输入“截距”和“斜率”，如图10.22所示。
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图10.22 单元格区域设置
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图10.23 截距计算结果
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