说明

利用现有的 x 值与 y 值计算直线与 y 轴的截距。截距为穿过已知的 known_x's 和 known_y's 数据点的线性回归线与 y 轴的交点。当自变量为 0（零）时，使用 INTERCEPT 函数可以决定因变量的值。例如，当所有的数据点都是在室温或更高的温度下取得的，可以用 INTERCEPT 函数预测在 0°C 时金属的电阻。

语法

INTERCEPT(known_y's, known_x's)

• Known_y's  必需。因变的观察值或数据的集合。
• Known_x's  必需。自变的观察值或数据的集合。

说明

• 参数可以是数字，或者是包含数字的名称、数组或引用。
• 如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。
• 如果 known_y's 和 known_x's 所包含的数据点个数不相等或不包含任何数据点，则函数 INTERCEPT 返回错误值 #N/A。
• 回归线 a 的截距公式为：

• 

  公式中斜率 b 计算如下：

• 

  其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's)。

• 函数 SLOPE 和 INTERCEPT 中使用的下层算法与函数 LINEST 中使用的下层算法不同。当数据未定且共线时，这些算法之间的差异会导致不同的结果。例如，如果参数 known_y's 的数据点为 0，参数 known_x's 的数据点为 1：
  • SLOPE 和 INTERCEPT 返回错误 #DIV/0!。INTERCEPT 和 SLOPE 算法用来查找一个且仅一个答案，在这种情况下可能有多个答案。
  • LINEST 返回值 0。LINEST 算法用来返回共线数据的合理结果，在这种情况下至少可找到一个答案。