"掌握LINEST函數：精準運算線性趨勢的斜率與截距"

使用最小二乘法對已知資料進行最佳直線擬合，並傳回描述此直線的陣列。因為此函數傳回數值數組，所以必須以數組公式的形式輸入。

直線的公式為：y = mx + b 或 y = m1x1 + m2x2 + ... + b（如果有多個區域的 x 值）

式中，因變數 y 是自變數 x 的函數值。 M 值是與每個 x 值相對應的係數，b 為常數。注意 y、x 和 m 可以是向量。

LINEST 函數傳回的陣列為 {mn,mn-1,...,m1,b}。 LINEST 函數也可傳回附加迴歸統計值。

語法 LINEST(known_y's,known_x's,const,stats)

Known_y's 是關係式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。

如果陣列 known_y's 在單獨一列中，則 known_x's 的每一列被視為一個獨立的變數。

如果陣列 known-y's 在單獨一行中，則 known-x's 的每一行被視為一個獨立的變數。

Known_x's 是關係式 y = mx + b 中已知的可選 x 值集合。

陣列 known_x's 可以包含一組或多組變數。如果只用到一個變量，只要 known_y's 和 known_x's 維數相同，它們可以是任何形狀的區域。如果用到多個變量，則 known_y's 必須為向量（即必須為一行或一列）。

若省略 known_x's，則假設該陣列為 {1,2,3,...}，其大小與 known_y's 相同。

Const 為一邏輯值，用來指定是否將常數 b 強制設為 0。

如果 const 為 TRUE 或省略，b 會依正常計算。

如果 const 為 FALSE，b 將設為 0，並同時調整 m 值使​​ y = mx。

Stats 為一邏輯值，指定是否傳回附加迴歸統計值。