截距的英文是什么？有什么用处？
截距（英文名为intercept）是在线性回归模型中的一个重要概念。截距可以理解为当自变量取值为0时，因变量的预期值（或拟合值）。对于简单线性回归模型，截距即为回归直线与y轴的交点。截距公式可以表示为:y = β0 + β1*x其中，y 是因变量（即预测目标）；x 是自变量；β0 是截距；β1 是自变量的系数，表示自变量对因变量的影响。拓展：在多元线性回归中，截距的概念与简单线性回归类似，但公式会有所调整。多元线性回归模型的截距公式可以表示为：y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βn*xn其中，y 是因变量（即预测目标）；x1, x2, …, xn 是自变量；β0 是截距；β1, β2, …, βn 是自变量的系数，表示自变量对因变量的影响。截距在线性回归中具有重要的意义，它表示了当自变量取值为0时，因变量的期望值或拟合值，并且可以帮助我们解释自变量与因变量之间的关系。
在Excel中INTERCEPT函数的作用？
INTERCEPT
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
为因变的观察值或数据集合。
Known_x's
为自变的观察值或数据集合。
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。
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。
示例
从“帮助”中选择示例
按
Ctrl+C。
在工作表中，选择单元格
A1，然后按
Ctrl+V。
要在查看结果和查看返回结果的公式之间进行切换，请按
Ctrl+`（重音符），或在“公式”选项卡上的“公式审核”组中，单击“显示公式”按钮。
1
2
3
4
5
6
A
B
已知
y
已知
x
2
6
3
5
9
11
1
7
8
5
公式
说明（结果）
=INTERCEPT(A2:A6,
B2:B6)
利用上面已知的
x
值与
y
值计算直线与
y
轴的截距
(0.0483871)
