分析岛换乘Excel结u主团|日内脑与预测函鲸口R徨言应用()杨鉴漱Ip 13 线性回归分析与预测是财会工作中经常遇到的问返回一条线性回归拟合线的一组纵坐标值(y值}。题。手工条件下，由于需要进行大量复杂的计算，往往即找到适合给定的数组knowny's和known_x's的直线妨碍了其在企业中的应用。在Excel中提供了丰富的统(用最小二乘法)，并返回指定数组new_x's值在直线上计函数，例如的TERCEPT，SLOPE，LINEST，FORECAST，对应的y值。函数语法为gTREND，RSQ，STEYX等，这些函数为远行线性回归分析TREND(knowny'_x以new_x、const)和预测提供了良好的工具支持.其中:一、常用线性回归分析与预测函数简介Knowny's~勤已知关系y=皿+b中的y值集合。如果数组knowny's为单列，则known_x's的每一列 被当作独立变量。利用已知的x值与y值计算直线与y轴的截距。截距如果数组knownx's为单行，Ji!IJ known _x 's的每一行为穿过knOWD_X'S和knowny's数据点的线性回归线与被当作独立变量。y轴交点.当已知自变量为零时，利用截距可以决定因Known x's厦如己知关系y=皿+b中可逸的x值的变量的值。函数语法为2集合.INTERCEPT(known y’) 数组knoWD_X'S可以包含一个或多个数据集合.如其中z果只使用到一个变量，'S和known_x's可以为任Knowny's1望所观察的因变量数据或数据组何形状的区域.只要它们维数相同就行.如果用到多个Known _x 's[M![观察的自变量数据或数据组.变量.knβwny's必须为向量(就是说'.必须为一行或一 列的区域)，返回根据knowny's和known_x's中的数据点拟合如果省略known_x屯，则假设它是与knowny's大小的线性回归直线的斜率。斜率为直线上任意两点的垂相同的数组{l，2，3.…}，直距离与水平距离的比值，也就是回归直线的变化率.New_x喝I!l需要函数TREND返回对应y值的新x函数语法为:值.SLOPE(knowny’s,kn wn_,,’s) New_x's与known...;.x's一样，每个独立变量必须为单其中z独的一行〈或一列λ因此，如果knowny's是单列的，Knowny'通勤数字型因变量数组或单元格区域knOWR_:血和new_x's应该有同样的列数，如果knownKnown_x's[1!i勘自变量数据点集合圄y's是单行的，known_x's和new_x's应该有同样的行数.3. FORECAST 如果省略new_x's，将假设它和knOWD_X'S一样。根据给定的数据计算或预测未来值。此预测值为如果knoWD_X'S和new'x's都省略，将假设它们为数基于一系列已知的x值推导出的y值，以数组或数据区组{l，2，丸3，俨...}域的形式给定x值和y值后，返回基于x的线性回归预测Cons咀疆勤勤-逻辑值，指明是否强制常数项b为0。值。使用此函数可以对未来销售额、库存需求或消费趋如果∞nst为TRUE或省略，b按正常计算。势进行预测。函数语法为:如果const为将被设为O，m将被调整以使FORECAST(x,knowny '且knOWD_X'S)y=mx。其中剧ESTX为需要进行预测的数据点.使用最小二乘法计算对已知数掘进行最佳直线拟Knowny's!j酌因变量数组或数据区域。合，并返回描述此直线的数组。因为此函数返回数值数Known_x's[勤自变量数组或数据区域，组，故必须以数组公式的形式输入. 中组奋计龟算也2003年第12)归国䕸??췲랽쫽뻝ꇳ쿟쳢럁볆吧呒뫍튻ㆣ샻캪秖뇤䥎禣웤䭮䮢㊣략뗄횱몯獌㎣룹믹폲횵쫆䙏磎䭄㒣벴祴⣓碡뛔溢죧檡硉놻砭벯쫽맻禡뫎쇐쿠乥乷뛀棕ퟩ捯礽㖣쪹뫏咣碡깔깉깓깆?浸䙯훐탔ꆣ낭橎풤폃뒩솿깳믘쿟뻠쫽潐摷뻝폚뗄뷸剅潷헒玺쏗꽳펦맻ꩳ玵떱뫏ퟩ횻탎춬길筬ꇞꎬ퇮ꆢꆪ呅剅ꑮ?乔䱯佒潷꼸ꆣ까剅ꎺ뫍듳乄믘쫖쇋䒣닢틑맽뮵뗄ꎬ慷睮룹탔샫폯䔨潷渭룸튻탎쪹탐⢣機떽쵬횵溡쫽캪쓃ퟷꆣ桡ힴꎮ쟸쪡쫇歮ꆯㄴ捯ퟮ늢맊본뎣敒偅䕃硦捥몯剣ꋲ뿉ꆪ䍁歮킡맩릤웤걒쳡䍅횪ㅭ횵歮뻝믘폫램䥭硬䅓뚨쾵쪽폃풤멁ꪽ禡湟쳵쫊慬ꆶ퓚秖꩹ퟩ떥뿒뛀睬뗄ㅤ폲싔퓲쫽퇹탐潷㊣ퟃꋲ湳킡략뇘랫폃拐珓?틔潷偔䕐?폄럖쳵퓚獑릩뗄潷ꎵꆣ湟ꆯ歮맩쮮캪疡獪쇐룸듋닢獔꽳쿟뫏ﺳ횱떡ꎮ믁솢탐믐떽쟸海⦡ㅱ볙ퟩꎬ⢻湥溡갳튻獴瓎뛾믘탫煟쿟碣냼泏쫽協컶볾웳ꎬ쇋磖澡뇒몯吨溡獽潷횱욽ꎺ湟톫틑뚨ꆣ⡸탔훘룸ꋲ쮷쿟歮珠?뇤ꆯ튻폲污짨笱쎿뗄뫍睟꩸싟캪ꩆ돋쏨틔碡몬탔ꪺ慷폫쿂튵獔솼뗓뮡퇖쫽꩸禡솿ꋲ쿟뻠꾹ퟔ뻝횪磖몯ꎬ꒲쮴깳믘뚨碡꠩짏꿊?퓲룶꩹睮쯼✲믁❳ꎮ벭呒䅌램쫶꽳棖珪湥튻믘꿊?풤ꎬ훐䕙뫃꽳폯ꆯꆪ뗄샫뇤볆떺뿉쫽ㆢ틲맩桯ꆣ殡횻ꎮ쫇뛀퀩歮뫍綣횵䧋獅듋ퟩ??맺潷퇓룶ꆢ맩ﶶ닢평뗄碵횵뫍풱램猩꿵맛禣킱ꎬ響솿쯣磖쵹틔폯쓊뇤쓢쫽늢퇖睮?튪玱폫㎣솢ꆣ潷溡겴ꚻꆯ횱릫믲짒畲쫇폚펦좣릤럖볆歮캪달깳싊뇈桯쫽믲뗍횵뛔램ぷﶾ솿ퟔ첨ퟩ횱략꣎ꪹ?ꎬ쯼?ㆳ걞ꦼ뇤틲湟붫ꍗ횸抽쿟쪽﮻샽뛠죎닆탨폃곕뻟쯣慷뿎ꎺ뗄뫍ꆣ횵睮뻝풤욵뫳캴캪湪?쫽쿟扯믘ꪡ湟?퇖뫧쏇賓솿듋珓䙳볙ꇓ쏷ꇂꮱ틑컶멅뇤룶믡튪ꆣ횧횱湟꫁ퟔ沢킱ꎬ彸뗣닢벳살ꎺ弴ퟩ뗄睮횸?땹潷캬뇘뫍짨ꆯ쫇풡믉횪쫽탎폫ꪹ乄ꚸ쫽?죧릤뷸퓚ꦺ돖쿟禡?뇤싊튲ꆯ훐벯캴략쿺ね?믲솿튻뚨㵭쫽탫열쯼玶浯럱꽢ퟩ쪽풤략?뻝쏓ퟷ탐䕸꿊ꆣ폫꽳놣솿潷캪뻍猩뫏살쑹믘쫛쫽ퟩ砫쿠뼨맻瞡뫍볊睮잿내뻝쫤닢쫽벯믘땹탍훐듳捥秖쫽곀湟횱쫇췒ꆣ횵믹뛮渭뻝ퟝퟩ拖춬뻍떥뫧꩸汭ꇂ役훆헽ꎬ뷸틲죫뫏몯뛔뺭솿泖ꪽ뻝ﯓ碡쿟믘ꆣ폚ꆢ쟸ퟩퟸ湥꽳킵㷮뻍쫇潷곑❳풣뎣涽탐캪ꆣ쫽펦뎣뢴탌쒽뗣쎽쓒믲꽳짏맩듋틔碵뿢폲뇪?쑹탐쮵渭경珏볆ꮱퟮꬫ例믲죧뛐剃볲秖폶퓓탏?뗄쫽훐죎횱풤쓏듦?ꆣ횵ꎬ룃碡ꮼ쿮쯣뮵병몯ꎬ拖쓁떽뗄꧁?뷩쿟뻝틢닢ퟩ탨쫽⡹벯죧뇘떵폐꽳?겡拎ꆣ횱킿탊쏓뗄볆쮷䕐풻ꎽ탔짒ퟩ쫽솽횵믲쟳뫏맻탫춬튻?ꨰ쿟략쓐뻝컊쯣??믘풾ꆣ뻝뗣뇤뿊캪쫽믲⦡桯집폃ﶣ퇹ﳃ퓊쓢쉸ꎬ뮵?맩뗣뗄뮯뻝쿻쟸떽튻ꆣ쟎쫽ꆵ곈咣췹쓍훎쿟꣒뿊쓢뒹싊쟸꒲럑뛠탐횵폲ꆢ쑸췹?폫뫏ꆣ쟷룶믲쫽꒲걓횵ﭨﶾꆣ튻癄뗄ꇞ?䱯컀彸ꗔ꿊偅ﶾꪸꆯﷄꎬ?玣룆䱉걮久?敷삺?ꆪ곓碣ꛓ깳?ꎬ捯湳琩
..轩~~匙.. 假定直线的方程为3STEYX(knowny’s,known_x’s) y=mx+b或y=m'Xl+ln2凶+...+bC如果x值是多重其中2的)Knowny's~勤因变量数据点数组或区域。式中的因变量y是自变量x的函数值.M值是与每Known_x's~勤自变量数据点数组或区域。个x值相对应的系数.b是常数。注意y、x和m可以是向二、线性回归分析和预测模型的设计盘。函数L卧ffiST返回的数组是{血，tn....l，...，ffi，抖。函数以一个例子说明模型设计的步骤.LINEST还可返回附加回归统计值.函数语法为z假定万方公司采用了高度自动化的生产工艺，它的LINESTOm画.wn3’s,k:nown_ x 's，co:皿t.血LtS)间接制造费用主要由机器维修费用和设备调整费组成，其中g下表是过去10周的间接制造费用、机器小时、直接人工Knowny唱量关系表达式y=mx+b中已知的y值小时的资料。现在企管人员认为机器小时应作为对间集合，接费用分摊的标准.并且准备选择机越小时作为成本动如果数组knowny's在一列中，则Ijknown_"‘s的每一因。试建立间接制造费用与机器小时之间的数量回归列都被当作单独的变量。模型.如果数组knowny's在一行中.]ì!ljknown_，，'S的每囊l万万公司1-10周闽攘费用、机曾小时、人工小时e据资科行都被当作单独的变量.周间接制造费用机S小时直接人工小时Known x's厦是关系表达式y=mx+b中已知的可选t 1200 70 31 x值集合。2 1190 85 35 3 61 37 数组known_位中包括一个或多个变量集合.如果10∞ 4 920 71 21 只用到一个变量，只要known-y's和known-x'g维数相同，5 750 62 46 宫们可以是任何形状的选定区域.如果用到不只一个6 1450 95 45 变量，knownJ'S必须是向量〈就是说，必须是一行或一7 75 44 12∞ 列的区域)。8 η。50 37 如果省略known-,X’5, Ji!IJ假设该数组是{J，2，3...}，其9 1300 82 70 犬小与kno咽DJ'S相同。10 I田~…9531 Co叫勤一逻辑值，指明是否强制使常数b为O.如果const为TRUE或省略，b将被正常计算.利用工作表函数建立回归分析与预测模型的具体如果const为FALSE，b将被设为0，并同时调整m值操作如下z使y=.新建工作簿"间接制造费用-机器小时回归模型"S蛐!íI!J一逻辑值，指明是否返回附加回归统计值。囊2圄归分橱槐型高失公式说明如果s回国为TR田，函数LINEST返回附加回归统A B c 计值，如果stats为FALSE或省略，函数L则EST只返回系数血和常数项b。18 计算分析区19 截距b=剧TERCEPT(B3，, CI2J 20 斜事a-SLOPE(B3,,CI2) 返回根据knowny's和险。咽x's中数据点计算得21 测定矗数=RSQ(Bl, ,CI2) 出的Pe哑回n乘积矩相关系数R的平方.R平方值可以22 估计标准误差-STEY1C(B3,,CI2J 解释为y方羞与x方差的比例.函数语法为z2l RSQ(knowny’"known_ x’,) 24 预测结果=C19+C20’CI3 其中:25 FORECAST预=PORECAST(, B12. C3, CI2) 测结果Knowny'sí勘数组成数据点区域。26 TREND预测T卫END(B3，B12. C3, C12. C13, CI6J Known_x'sllii勘数组或数据点区域.筒果 27 =TRIlND (B3, B12. Cl, C12. CI3, 返回通过线性回归法计算y预测值时所产生的标准C16) 28 =TREND (83, B12. C3, C12. C13, 误差。标准误差用来度量根据单个x变量计算出的y预CI6J 测值的误差量.函数语法为:圃中由奋计电算正丑面存7事12-*1 ??췲랽쫽뻝볙礽뗄쪽룶솿䱉䲷웤䭮벯죧쇐탐碡磖횻쯼뇤硉듳捯쪹叐볆쾵㚣략돶뷢剓禡䮢㞣컳닢協뛾틔볤쿂킡뷓틲쒣맼훜믺횱璡㙬㌷?샻닙ㆣㄸㄹ뷘ꎻ볓킱㉬㵒㈲맀㵓㈳㈴풤㵃㈵䙏㵆㈶呒뷡㈷摮䌱㈸ⶣㄲ㜰㍬?㤲ㄳ㠲㤵쫽?ㄱ㠵㌵㜱㉉䕎䓘卌呅ㄹ佒䱂㘩慷꽳깓泍뷓웷〰㜵㌰㊻쯣뻠싊뚨獑볆닢뷡䕎맻?깒儨탍뚨咺훐磖久潷뫏맻뚼꽳떼폃쏇솿뗄玣킡礽굴쫽믘쫍닮䕙튻뷓뇭쪱럑ꆣ㤰㘲㐶ퟷ껐剅䐨ꆢ횵潍〰?ㄴ㤵㐵ꍅ佐奘⭃䕃乄결ꆣ?ퟩꎬ呅훆킡죋ㄲ㜵㐴?럖쾵⡂뇪뷡맻䓔䈳ꭓ卑桬㔰㜲剃䔨⡂㈰幓횱뗄뗏獔ꎺ湟ꆣ쫽놻만꾺떽뿉ꎬ쟸쪡곔폫玡捯浸珇珢涺룹健캪睮춨堨ꋲ룶췲훆쫇폃쫔〰㔰죧슽揋汭奘쿟붹퓬쪱릤?컶쫽㎣ힼ맻꒲䩭ꎬ疡䕐䈳㎣ꆮ吨䈱ꋲ潷쿟抻틲몯뮹禡ퟩ떱닮쾡튻틔桯폲싔歮뚵湳ꆣ뼭춳뻝慲禷潷ꆪ맽뇪컳彸샽랽퓬럖붨ꯋ럑킡ퟷ쿂ꢹ훎쟸멂쭔?㊣吨ꎺ䌱ퟩ湳탔吨潷?걃죧?빬폃쪱䈳䈱決닮ㄲ㎣?뗄뇤퓓뿉꽳桯ퟷ맘?룶쫇睮⦡桡?潷냒瓎튻珎ꏊꇞ붲砧쿟ힼ닮禣ꆯퟓ릫럑좥쇏첯솢뇭ꎺꓗ풤㎣ꎺ㊡ꎬ깂ꎮ쫽桯溡瓎믘ꆫꏐꆣ뭃랽㵭솿ꚵ략筬睮떥쾵뇤죎䪡?煟냒꩔싟맻﷏瞢溳ꆾ珎탔컳깳珘쮵쮾폃汏ꆣ뗄볤몯䈱ꑃ䌳㎣ㄲ⡂桯汯췓挳꩸ꎬ睲ꪶ맩㊣㎣瑃멂ꎺ돌汸秊쓏畎믘췺ꆪ뛀뇭솿뫎꽳쏊禡믂剉벭쮻ꟗ닮ꆣ?퇓쏷닉훷훜쿖뇪뷓쫽뺡킹ꎺ䌱珐톩걃멃氲ㄲ䌱ꆯ㎣䱹퍌럖볤?挱㎣ㄲ?㊣캪ꎬ쟗뗊뢽ꆯ맘禡뗄듯탎뇘꽳?䩅횵汅ꆣ꩹ﶾ랽퓊맩폃몯忒짗쒣튪퓚ힼ훆붨낼멃䕳珖굴뾱뷓ꯊ멃?㈩䌳ㄶ걃멂珔獅컶ꎺ⭭풱ﶡ볓쾵꽳뇤쪽횻ힴ탫쿠귖믲ꎬ汳?닮램살쫽탍쇋평볤웳ꎮ퓬솢?ㄲㄳ럑뷋킰ꋴ珎쫽?䌱ꎺㄲ폄꽢咷믘뇭퓚솿?礽튪뗄쫇읻춬떣쪡ꎬ횸몯뫍볆뛈폯歮짨룟믺뷓맜늢럑폃폖뗃㈩ﳀꆢ?⮡뽸쫇맩듯튻ꆣ浸桯톡쿲ㆣ곖싔쏷쫽ꪶ?뇈ퟩ쯣솿램潷뿊볆뛈웷훆죋쟒폃월ꎬ믐抽풤떻汬꣒믺괫뗄뎣춳쪽쇐⭢睮뚨솿갲룃ꎬ쫇䱉뗊샽ﶾ秔룹캪ퟔ캬퓬풱ힼ폫럖탖ꮱ퍌믲닢웷䌳뮸戨몯쫽?볆礽훐役쟸⢾ꎬ抽럱久彸ﵒꆣ?꒲뻝ꎺ碡늽뚯탞럑죏놸믺킡컶퇓ꆻ킣믉쒣獅쫽ꎺ쪱죧쫽ꆣ횵浸ꎬ틑ꆯ폲췊㎡잷ꮱ략獔뗄몯떥꽳훨뮯럑폃캪톡웷폫쏒쓊곔탍ꆢ믲뻝䌱맻횵힢ꆣ玣⭢퓲횪玺쟋굽믕믘략珖욽쫽뗊룶?뗄폃ꆢ믺퓱킡풤뮻죋뗄磖ꆣ틢몯훐歮뗄쵬죧떣뿖ﶳ뢽믘쪡탊랽폯뗣뇋碱짺뫍믺웷쪱릤닢陼㊣걬湯ꎬ짨킡뗊䷖禡쫽틑潷뿉捬맻겱웤웊ꎼ볓뢽ﶾꆣ램?零닺웷킡횮쒣싔쟸깃쪱睔늢볆잶뗊ꉸ폯횪溡톡汯폃?릳웋믘볓?勆캪韛뾼릤놸킡쪱볤탍ꇊ浯뾼ꎬ폲ㄳ쟓뫍읻램뗄꩸䳋睮떽ꏊ춬맩믘붷ꎺ蝹웋틕뗷쪱펦뻝놻꾺몯ꆣꎺ?涿캪秖❳ꎮ늻쟒ﵢ춳맩웋뷖쒱ꎬ헻ꆢퟷ쫽뻟?ﶵ쪱矧ꇫ쾡쇏?짒ꎺ뗄碡횻믐캪볆춳쫽떿쯼럑횱솿쳥쓃뗷ꏈ퓊쎿꽳튻킻澡횵?짒쑹뗄ퟩ뷓뛔돉믘ꏐ䱉뿒헻쟏튻캬룶?ꆣ풤돉죋볤놾맩춡毒?淖久?쫽ꎬ릤뚯?獔뮡쿠濴춬횻꽭ꎬ건략ꆣ믘ꎬꆯ뾧戩ꆣ猩몯쫽
分析与挠.. 2创建工作表"回归分析模型"氧囊2A B 3.在"回归分析模型"工作表中输入有关参数和统计c ~TREND (B3, B12. C3, C12. C13量名称., 29 C16) 4.输入计算公式.如表2所示.30 LlNEST输出结果‘S.运行模型.在工作表的"原始数据输入区"输入31 回归革徽~lUNEST(B3，..1) "间接费用-机器小时"1-10周的数据，计算结果显示在32 标准误是-LlNEST(. .1) 相应公式所在单元，如表3所示.33 R平方根事LUNEST(B3，B12. C3,CI2..1) 三、结果分析与说明34 F -LUNEST(，CI2..。Slreg回归平方和-lUNEST(B3, , C12. .。表3中CI9与C20给出了回归直线的两个参数估计值，截距和斜率，单元格C21和C22给出两个囊3.阁撞费用~矶·小时"国归徊盟运行筒.统计量的计算结果，测定系数为和估计标准误差A B c ，单元格C24和C25绘出预测结果.可见使用不同原始数据输入区公式进行计算的结巢是一款的，即第11周的间接费用为2 周n由接费用X机揭小时元.单元区域C26，C29给出第11至14的TREND3 1200 70 预测结果.单元区域C31:C35给出L时EST函数计算的4 12 1190 8S 回归系数和一些附加统计值.5 3 1000 61 6 14 值得注意的是.TREND函数的输出结果是一个区920 71 7 5 7SO 62 攘，必须以特殊的方式输入.8 16 1450 95 1.地取C26，C29单元格:9 7 1200 75 2选择"工具"函数10 18 720 50 3.在弹出的"粘贴函数"对话框中选择TREND.然后11 19 13佣82 单击"确定"按钮:12 10 1030 95 4在弹出的"吸END"对话框中，选择胁wnj"s文13 11 70 本框，键入或在工作衰上单击并拖动选取单元区域B3，14 12 81 15 13 91 BI2，选择'lmownx's文本框，在工作表上单击并拖动选16 14 98 取单元区域C3:CI2;忽略"Const"标记的文本框:然后单17 击"确定"按钮-18 计算分街区5在C26:C29仍被选取的情况下，按F2健.按住COß'由距bl佣8曲2911 trol+Sbift健并按Enler僧，公式将显示大括号的T陆ND" 20 斜事 514355 函激，说明次数组函数已撞正确输入.21 测定罩般多811634322 估计标准误差 210 4 23 24 顶测锚 34 2S FORECAST预测结果 34 26 丁1U!ND预测筒里 34 27 11 919 28 29 359 30 lUNEST输出结果a同理.L卧而南T函数的输入方式与τ虱END函数类回归罩数31 514 3S5 似，采取以下步.:32 标准误锺 33 R平方值05S8 116343 l选取单元格234 F 吨312912选择"工具"n函数.，35 s 7 . ... ，回归平方和278 在弹出的"粘贴函数"对话框中选择LINEST.然后??췲랽쫽뻝?ꆪ㈹䌱㌰䲢㍬믘㵕㌲뇪ꎻ㌳勆㌴㌵獳?맼풭훜妼ㄴ췢㜲㔰汬ꆧ椴ㄲ㡉ㄵㄳ㥬ㄶ㤸ㄷㄸ볆ㄹ뷘킱ㄱ㔱닢ィ㈲맀풤䠩䱉ㅬ㠶㎣㘷ㅮ㥉珟㈷㊴솿㒣㖣ꆰ쿠죽뇭횵춳릫폲榣㋑떥놾䈱碡좡믷듲몯춬쯆ㆣ㊣?ㄳ㠲ㄲ汏ㅮ㤵㌵㌴㈵㈶㈷ㄱ㤱〶㔲碻?ㄲ㜰㜵ィ㈰ꎮ㉬긵㈱〲㈸㌲긷㌳㘳㘩久喿맩ힼ붷䪢쪼?냘〰㌰쯣뻠싊뚨볆닢泒䱅㕬㌵ㆵ㊣䲢㎡ퟬꋲ〰ㄱ㠵?길㠶㔸㈳㈴ꎮ㜰㈹ㄳ㌲㐳쑧뒽껔쏻껊볤펦㏖ꎬ㚣쪽㈱뗃껑믷뿲꽳떥ꆰ쫽陼㛖ꆢꇔ協??弹㌵긳쾵컳붸쫽펷㤰ꆿ럖?㘰뇪뷡㐲뉣乄㕓㔳㌰獔뷖뤳潬淅껔낼㙬?㌶㜹⡂䕓샭믘?〰?㘴ꢹ?돆쯐뷓릫큣뷘솿기뷸ꎮ쾵힢뇘ꇈꆰꎬ뫑컄풪좷?닉ꇔ哊쫽닮?䕓뻝퇓㤲컶ힼ맻䅳풤쫤ㄲ뷡㎣吨?㝬껔곔侀ꖡ?吨맩協쫤?㜵쟸컳哔닢돶ꓗ낻ꆣ탄럑쪽ㄹ뻠뗄㎣탐㐲맻쫽틢탫ꅣ좷볼ꇔ놾뚨㈶⭳쮵좡멂䈳븨㘲??ꋊ맻낹呃펷?ㄲꎺ䈳죫닮꒲뷡ꎬ욽⡂?웋ꏐ폃쯹폫ㄹ볆뮵풪ꆣ뫍뗄틔㈶뚨뿲폲ꆱ쏷㍬낹?ꎬ䈱䈳퇓瑂쟸맻럖꒾桩䈳꾳䌳㊣랽㎣춡튻퓚挲ィ쯣ꗔꆣ떥쫇쳘?ꆱ믲潷ꎬ내듎쿂筃꒾ﮣꎻ氲쏒ꎺꎺ깃컶?䲺?ꎮ뫍멂낻훎ꯊꏔ믺떥ジ길뷡ꪸ뗄풪킩ꎬ쫢挲내퓚ꎺ얥㧈맞쫽늽㌵?䈱뮻䌱㎣ꎺ䌳폫뇒㊣멃ㄲ陼?붡?웷풪㚺맻뷡쟸뢽哆뗄㦵얥릤挱ꆣ풱ퟩ훨떥꺣ㄲꎺ꾳늢걃쮵뮡ꎮꏐꏈꓗ킡췐㈴맻쟸폲볓랽ꗔꎺퟷ㊣믑몯풪䈱갱ꎬ쒡䌱?ꎬ㎣ꇊ㊣䌳훎춡쪱죧쏷쮻뇂닢뫍쫇폲挳춳필쪽ꪸ낺뇭뮺ꇈ내쫽룱ㄩ獔멃놡㊣겣냕ꎺ놹ꆱ뇭?쩮뚨挲튻沣볆몯쫤짏ꆵ틑ꎻ꿊ㄲ갱꾻䕮䌱ꏐꓗ쯹쒡ㆣ㏋ꎮ쾵㖸훂㚣멣횵쫽죫떥풡쓇놻?ﶡ몯깃ꎬ?돌㊣춡쪾냔긱流뇏㠷쫽뗄멣㌵ꆣ믷끣瑥헽놣ꎬ놣쒡㎣곒?ꆣ귊ブ뺡?ꎻ캪ꎬ㈹룸쫤늢潮좷了ㄩꏐ쫽?暽묱췔탊볊??쓁떥ィ꒲벴룸돶췏ꆰ슣쫤멃꿊쯐?ﶾ쓊붸풪긵뗚돶䱎뷡냕낢뚯ꆯ결ꆣ죫뗄킽?ﶾ룱㚺ㅬ뗚䕳맻톡뇪둆ꆣㄲﶡ겹쫤킹?컊挲춹ﮡ훜汬咺쫇좡볇㊽?돌ꎬ놶?겼ﶹ沺삼ꎿ뗄훁꿊튻떥ꆡꯊ죫컊웋삼쵣욱즼볤ㄴﶼ룶풪컄ꎰ䌱붽풻ﶺ뇊?㈲뷓뗄웋쟸了ꞡ놾듗랽췍룸볎맓럑呒폲뿲ꅣꯏ㎣낿뎼?돶쎲폃䕎䈳ꎻ潮꿊놶퓊쪽?퓊솽믍캪ꎺ좻뻔룶?뫳뺴폫탑?ﶡ풻떥ꇔ吱ꢺ놶낿痄억뾧풻쑔쒺獔剅꿊낿킣ꎬ乄ﷀ좻곑?뫳탑ꇔꇔ涵ㆢ맄쒡곈꩹뮺ꎮ?珎?
at寺生。毒识，还是全面盯教育。如果你是个网络管理员，想获IT培训|冷静选择毛得-个认证，你需要对市场上的有关网络管理的证书好由赛i阜顾问股份有限公司提供的调查数字显示，去好分辨下，再结合你自身的特点，考虑一下证书短期年中国IT教育与培训市场总体规模达到亿元人民和长期的市场效益，还膏要考虑你的职业所处的阶段，币，年增长率达到%。依照这样的增长速度，今竿1T你的专门技术领域，以及你已经拥有的证书。其次，理智选择培训|机构。尽量选择在市场上口碑教育与培训市场的规模将超过30亿元人民币.但这样一个兴旺的市场往往是泥沙俱下，选择不好，学不到真好、有一定知名度的培训机构，然后对它的师资，尤其是本事不说，拿不到真证件也很正常。所以在学习、充电主讲老师的情况、资历等了解清楚:对教材要清楚是引之前，→寇要多选择儿家，慎重比较，最好是借有经验人进的还是自编的，中文的还是英文的:明确培训时间是士的前辈之鉴来选择。弹性学制还是固定时间;在费用上要确定优惠盾的实价，并对收费项目做一比较:对培训方式，如确定面对面授·培训机构:全面考察课还是网上培训等进行考察.有这样一个故事·某π公司要招一位网络工程师，·名校支招z课件最关键一下子来了5名应聘者，每人都持有不同机构颁发的"网络工程师认证书"。看得眼花缭乱的主管副总干脆让他在英国排名第5位的英国公开大学的前任副校长杰们到现场排除故障，谁能解决就留下谁。不料此招一出，弗彼德斯认为，中国职业培训的海外合作者中很少有在这5位"网络工程师"全部被淘收.问题的原因是，有些本国排名前50位的大学，因为真正的好大学看中的是在培训机构能保证发证，却保证不了质量.中国的教学质量不被贬值.他称，英国公开大学一个课一些培训机构在培训中糊弄学员，甚至采取倒卖生件需要100万英镑的研发资金.1T培训内容一月更新一源的方法牟利，三五百买迹，八百或一千卖出.不是专回.MBA课程半年更新一回，这对中国的一些培训机构心来提高教学质量，而是靠倒卖学生卡来牟利。来讲是难以做到的.所以选择培训机构一定要选择知东软信息技术学院院长温涛分析说，一个优秀的培名的谋件进行学习。好的课件往往给学员带来意想不训产品，无论是市场调研、教材开发和更新、机构管理、到的收获.人员培训11.还是市场运作及品牌塑造等各个环节，都需来自印度的NIIT与中国90家软件机构联合推出万要大量人力、物力的投入，这要求培训机构既要有实力，人软件英才培训工程.它已在中国38个城市设立了76又要有耐心。而目前中国IT培训市场的主体大都是一个培训中心，招收学员达万人.NIIT连续4年被微软些中小广商，一心追求盈利，又缺乏足够的实力。誉为最佳培训合作伙伴，是美国本土以外第一家为微软另外，一些培训11机构为了抢夺生源，以牺牲培训|质提供课件的公司，徽软公司的培训方案和考题大都来自量为代价，打起了价格战，师资与硬件支持都达不到标NIIT.并对微软的员工进行培训。它在教育、多媒体、软准。件业务方面通过了IS09001国际质量管理体系，它在知识内容开发方面是全球惟一获得五级证书的公司.圄选择培训11:有章可循首先，明确自己需要学习什么，是基础操作、专业知单击"确定"按钮:4.在弹出的"L则EST"对话框中，选择knowny's文本框，键入或在工作表上单击并拖动选取单元区域B3:B12:选择known_x's文本框，在工作表上单击并拖动选取单元区域C3:CI2;忽略UConst"标记的文本框:在S坦阻框内输入1，含义是"TRUE";然后单击喃寇"按钮.5在C31:C35仍被选取的情况下，按F2键。按Ctrl+Shift键并按Enter键，公式将显示大括号的LINEST函数，说明次数组函数己被正确输入.(作者单位2焦作工学院〉E平鸭公计ot?Jl{!.2003享享12期䥔??췲랽쫽뻝평쓪뇒뷌튻놾횮쪿ꇶ폐싧쏇헢엠풴탄뚫통죋튪폖킩쇭솿ힼ쫗쪶뗃뫃뫍쓣웤훷뷸떯늢뿎퓚뢥훐볾믘살쏻떽룶폾쳡义떥㒣䈱碡좡뿲㖣獨쮵⣗ꆣ주훐ꎬ폽룶쫂잰뗄헢쿂릤떽㗎통킩살죭닺풱듳튪췢캪쿈튻럖뎤듎ꆢ붲탔뛔뮹펢뇋맺탨ퟔ릩䥔튵쓚믷껔뿲㊣꽳떥楦쏷엠톡쏻엠뗏맺쓪폫탋늻ꎬ잰퇹ퟓ돌쿖뮡믺랽쳡탅욷솿폐킡듺뮹룶뇦웚샏톧쫕쫇뗂업뗄튪䵂뿎펡볾ퟮ컱죝ꆰ?믑컄풪쫤?䦼듎?통퓱킣맋䥔퓶엠췺쮵튻뎵살쪦뎡냍릹통램룟쾢ꎬ죋쓍뎧볛쏷쫇죏뗄쏅샭ꆫ훆럑췸업쮹쏻뷌䆿쓑볾믱뛈펢훐병늢랽뾪좷꾳볼ꇔ놾쟸죫㍬ﲲ쫽ꗎ믺엠횧통컊뷌뎤뗄ꎬ뚨횮룶쇋죏업쓜믺쒲벼컞솦탄짌킩좷좫횤쿂쫐훇ퟔ뮹쿮짏쏻잰톧ネ캳틔뷸ꆣ닅엠뛔쏦랢죫뿲폲沣ꎺꊰퟩ뮣릹통헐막폽싊쫐쓃튪본맊㗃횤돽놣릹샻톧쫵싛뮹ꆢꆣꎮ엠듲ퟔ쏦ꎬ뎡톡횪쟩뇠쫇쒿뗚캪㔰훊첰ퟶ탐义통릫캢춨랽ꆱ쒡믲潷挳겺둅몯몽ꎺ샤럝폫듯뎡늻뛠살쫂ﯓ쫩맊꒳횤퓚ꎬ훊톧쫇컯뛸튻통웰벺䥔쓣퓙킧쇬퓱쏻뿶뗄만ퟶ㗎캻솿ꊰ떽헐뫏쮾죭맽쏦내끌彮ꎺ곒㗈湴쫽맗좫뿎폐엠떽뗄췹톡ꎺꛆꆱ헏쳊랢죽솿풺쫐솦쒿탄믺쇋탨뷌뷡틦폲뛈ꆢꎬ뚨튻뗈뮵훐늻쾰폫릤쫕ퟷ쫇얥䥎挱풱敲틑쏦헂볾뺲쿞통ㄸ맦췹헦퓱쒳룕ꆣꎬꚡ횤컥풺뎡뗄잰ힷ릹볛튪폽뫏훐쪱뇈뷸쓓맺듳놻쓑ﳐ돌톧믯캢풱䥳좫ꎻ䕳ퟷ㊣잡믑볼ꓑ릫쫐ꎬ쒣쫇횤벸ꆣ뾼ꋲ?뾴쮭뇈훐냙뛸뎤뗷퓋춶쟳캪룱뿉톧뛔쓣뮹틔믺엠샺컄볤뷏탐ퟮꊹ횰뇡킷싒쯹뫃맺풱냩죭릤〹쟲咡뇭뮺끔ꇈ헽톡쮾뎡㢣붫쓠볾볒릫곃뗃쓜ꮲ좴뫽싲쫇컂퇐ퟷ죫맺펯쇋햽쾰죧쫐ퟔ폐벰릹통뗈뗄ꎻ뾼調튵ꎬ횵ꋗ뮻틔㤰쯼듯뷸〰캩놶짏創ꆵ좷먩달톭맘쳡ퟜꖡ뎬즳튲ꎬ쮾뿈퇛뷢뾱놣얪뷸뾿쳎ꆢ벰䥔샻쟀쪲맻뎡짭튪쓣ꆣ믺쇋뮹퓚뛔달ꮿ엠틲쪽?톡뿎볒틑ㆣ쫇탐ㆹ튻풻떥풡䖡쓇쫤볼퓱릩쳥ꏒ맽뻣뫜짷튪쮶뮨뻶믌횤톧ꎬ떹럖뷌욷헢엠뛡쪦쎴쓣짏뗄뾼틑뺡릹뷢쫇럑ꆣꪴ통캪쯻곕볾죭퓚길쏀謁믱낿믷끣놣붫죫뗄맦샕㌰쿂헽훘헐벳뻍퓌늻풱냋싴컶닄없튪통폖짺ꎬ쫇쳘싇뺭솿쟥펢폃헦돆걉엠췹볾훐췲맺쫖뗃늢퇶믈쿔ꆣ즫뗷쒣헕틚ꎬ뎣뇈튻훓싒쇴궡쇋냙톧쮵뾪쯜쟳쫐좱풴폫쫇ꆣ폐뗣쓣펵톡좻돾컄짏랽ꞵ몣헽哅퓖통췹믺맺죋놾쫁컥킣췏獴뮺슣쪾닩듯풪톡ꆣ뷏캻킲뗄쿂ꏎ훊짵믲짺ꎬ랢퓬엠뎡랦펲믹룶맘폐퓱뫳ꎻ튪쪽쓇췢펢킹믺룸릹㌸췁랽쯼뾹벶곑뚯결듳쫽떽例죋퓱쯹ꎬ췸믍훷쮭쫌솿훁튻뾨뫍뗈통뗄ퟣ틔볾뒡뾼횰퓚뛔ꎻ좷냈첨뫃맺蝹릹톧솪룶义낸?횤ꇔ톡ꖻ둆삨ퟖ㈵쓔쏱늻틔ퟮ싧겻맜ꆣ닉잧살룶룼룷믺훷릻컾횧닙싇튵횤쫐쯼뷌쏷뚨죧캸ퟷ듳릫?쓒튻풱뫏돇䥔췢뫍쫩좡뇪㊼뫅쿔ꎮ뇒뫃퓚릤調뢱늻쓔좡싴쒲폅탂룶릹쳥뗄짼돖ퟷ맜튻쯹쫩뎡닄좷뇐헟톧뾪?믐뚨듸췆쫐솬뗚뾼폽浯떥볇냈ﲡ쪾㏒ꆣꎬ톧쫇돌린ퟜ쇏귒떹돶샻탣ꆢ뮷볈듳쪵엠뚼샭쿂뒦짏쪦튪믝뚨ꎳ훐뾴믔꧅살짨탸튻쳢떡릫睄풪뗄랶ꎰ䱉ꎬ??떫톧쾰뷨쪦룉듋싴ꆣ뗄믺뷚튪뚼솦통듯풱횤뿚쟥뫳쏦꒽뫜훐슸톡틢췲솢㓄볒듳뛠ꏋ쮾쟸컄ꢡ둣久좥좣헢늻ꆢ폐ꎬꊵ든헐잣짺엠릹쫇ꆣ훊튵횤쫩뷗놮돾쪱뗄뛔?짙튻ﳐ떻퓱쿫쇋캪뚼쎽ﳔ汳폲놾놰?獔쯃경퇹떽돤뺭쒡죃튻곓쫇맜뚼쪵횪쿫쫩뛌뛎폈볤쏦폐룶싒調늻㜶믎캢살쳥?컄䈳뿲듅氫몯?헦뗧퇩냍쯻돶탐샭탨솦뇪믱뫃웚ꎬ웤틽쫇볛쫚퓚뿎ꋈ죭ퟔꆢꎺꖡ쫽죋?ꎬꆢ쫇죭퓚?珐?
