!x,y_connus,x_connus!!Calcule, ou prédit, une valeur future suivant une tendance linéaire, en utilisant les valeurs existantes!représente l'observation dont vous voulez prévoir la valeur et doit être une valeur numérique!représente la matrice ou la plage de données numériques dépendante!représente la matrice ou la plage de données numériques indépendante. La variance de x_connu doit être différente de zéro!
x,n!Renvoie la fonction de Bessel Jn(x)!est la valeur à laquelle la fonction est évaluée!est l'ordre de la fonction de Bessel! ...
x,n!Renvoie la fonction de Bessel modifiée In(x)!est la valeur à laquelle la fonction est évaluée!est l'ordre de la fonction ...
x,n!Renvoie la fonction de Bessel modifiée Kn(x)!est la valeur à laquelle la fonction est évaluée!est l'ordre de la fonction! ...
x,n,m,coefficients!Renvoie la somme d'une série géométrique s'appuyant sur la formule!est la variable de la série!est la ...
x,y_connus,x_connus!Calcule, ou prédit, une valeur future suivant une tendance linéaire, en utilisant les valeurs existantes!représente ...
y!Renvoie la transformation de Fisher inverse : si y = FISHER(x), alors FISHER.INVERSE(y) = x. Consultez l'aide sur l'équation ...
y_connus,x_connus!Calcule le point auquel une droite va croiser l'axe des y en traçant une droite de régression linéaire ...
y_connus,x_connus!Renvoie l'erreur type de la valeur y prévue pour chaque x de la régression!représente une matrice ou une ...
y_connus,x_connus!Renvoie la pente d'une droite de régression linéaire!représente une matrice ou une plage de cellules d'observations ...