如何在Excel中基于相关/回归恢复（预测）数据？

我有一些数据，其中特征（高度）与输出变量（价格）相关。如何根据这些变量之间现有的相关性（相关性）恢复高度特征中缺失的数据（空值）

更清楚地说：

输入和输出变量具有明显的相关性。我想预测excel的缺失值并不是一个困难的过程。但我需要一些如何实施的指导

如果得到E2和E3中回归线的斜率（m）和截距（c）（假设）：-

您可以重新安排简单的回归方程y=mx+c来预测x值

x=(y-c)/m

所以你预测的高度是：-

=IF(ISBLANK(B2),(C2-E$3)/E$2,B2)

从D2开始

如果得到E2和E3中回归线的斜率（m）和截距（c）（假设）：-

您可以重新安排简单的回归方程y=mx+c来预测x值

x=(y-c)/m

所以你预测的高度是：-

=IF(ISBLANK(B2),(C2-E$3)/E$2,B2)

从D2开始

你可以试试这个。第一个空格没有足够的先前数据来生成预测结果，因此简单的比率就足够了，但是可以生成剩余的值，并将先前生成的预测结果考虑到它们自己的结果中

E2中的公式是

=IF(ISBLANK(B2), FORECAST(C2, B$2:B$9, C$2:C$9), B2)

---

有关数据预测中的替代算法，请参阅。

您可以尝试。第一个空格没有足够的先前数据来生成预测结果，因此简单的比率就足够了，但是可以生成剩余的值，并将先前生成的预测结果考虑到它们自己的结果中

E2中的公式是

=IF(ISBLANK(B2), FORECAST(C2, B$2:B$9, C$2:C$9), B2)

---

---

有关数据预测中的替代算法，请参阅。

实际上，这很有趣。你必须把身高作为你已知的y，把价格作为你已知的x，这样做的结果会稍微不同，事实上这很有趣。你必须以身高作为已知的y，以价格作为已知的x，这样做的结果与以另一种方式做的结果略有不同。@pnuts-我使用它是为了在3.13/14000中获得更好的结果，但没有成功。如果使用

=If（ISBLANK（B2），FORECAST（C2，B$2:B$9，C$2:C$9），B2）

，3.13变为2.95（更好），2.75变为2.64（更差）。好吧，我终于看到2.64/11000并没有像我原来想的那样不合适。我已经取消了这种进展，转而采用更为传统的“全栏”预测。谢谢你让我再看一眼。@pnuts-我玩它是为了在3.13/14000中获得更好的结果，但没有成功。如果使用

=If（ISBLANK（B2），FORECAST（C2，B$2:B$9，C$2:C$9），B2）

，3.13变为2.95（更好），2.75变为2.64（更差）。好吧，我终于看到2.64/11000并没有像我原来想的那样不合适。我已经取消了这种进展，转而采用更为传统的“全栏”预测。谢谢你让我再看一眼。