LINEST函数教程
说明
可通过使用最小二乘法计算与现有数据最佳拟合的直线，来计算某直线的统计值，然后返回描述此直线的数组。
示例
LINEST(B2:B10,A2:A10,TRUE(),TRUE())
语法
LINEST(known_y,[known_x],[const],[stats])
known_y
关系表达式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。 如果 known_y 为二维数组或范围，则 known_x 的维数必须与之相同，或者省略此参数。 如果 known_y 为一维数组或范围，known_x 则可代表二维数组或范围中的多个自变量。也就是说，如果 known_y 为单行，则将 known_x 中的每行解释为各自独立的值，类似情况也适用于 known_y 为单列的情况。
known_x-[可选]
[可选 - 默认该数组为{1,2,3,...},其大小与 known_y 相同] - 关系表达式 y = mx + b 中已知的可选 x 值集合。 如果 known_y 为一维数组或范围，known_x 则可代表二维数组或范围中的多个自变量。也就是说，如果 known_y 为单行，则将 known_x 中的每行解释为各自独立的值，类似情况也适用于 known_y 为单列的情况。
const-[可选]
[可选 - 默认值为TRUE()] - 一个逻辑值，用于指定是否将常量 b 强制设为 0。 TRUE() 表示 b 将按正常计算； FALSE() 表示 b 将被设为 0（零），m 将被调整以使 y = mx。
stats-[可选]
[可选 - 默认值为FALSE()] - 一个逻辑值，用于指定是否返回附加回归统计值。 如果详细为TRUE，除了对应于每个自变量的一组线性系数和y截距之外，LINEST还返回以下信息： 每项系数和截距的标准误差、 限定系数（介于0和1之间，1表示完全相关）、 因变量值的标准误差、 F统计或F观测值，指示所观测到的因变量和自变量变量之间的关系是随机的还是线性的、 自由度，用于在参照表中查找F统计值以估算可信度、 回归平方和，以及 残差平方和。
实战
在线练习：【雷鸟365】 LINEST.xlsx
https://www.leiniao365.com/work/table/26134794
