Šī apmācība parāda, kā lietotPiemcel LOGEST Funcion programmā Excel, lai aprēķinātu eksponenciālo līkni.
LOGEST funkciju pārskats
Funkcija LOGEST aprēķina eksponenciālu līkni, kas atbilst jūsu datiem, un atgriež vērtību masīvu, kas raksturo līkni.
Lai izmantotu LOGEST Excel darblapas funkciju, atlasiet šūnu un ierakstiet:
(Ievērojiet, kā parādās formulas ievades)
LOGEST funkciju sintakse un ievades:
| 1 | = LOGEST (zināms_g, zināms_x, konst, statistika) |
zināms_y un zināms_x - Ir x un g dati jūsu datu tabulā
konst - TRUE/FALSE iespēja, vai y-pārtveršanai jābūt piespiestai uz 1 vai jāaprēķina normāli
statistika - iespēja TRUE/FALSE, vai ir jāatdod papildu regresijas statistika
Kas ir LOGEST?
Funkcija LOGEST programmā Excel ir funkcija, ko izmanto eksponenciālās līknes pielāgošanai eksponenciālajiem datiem. LOGEST ir masīva formula.
Ņemiet vērā, ka, lietojot Microsoft 365, LOGEST ir saderīgs ar dinamiskiem masīviem un neprasa Ctrl + Shift + Enter (CSE) izmantošanu. Vienkārši ievadiet formulu augšējā kreisajā stūrī, kur vēlaties izvades masīvu, un rezultāts tiks pārnests uz citām šūnām. PMP metode ir nepieciešama vecākām vai atsevišķām Excel versijām.
Eksponenciālu pieaugumu var novērot tādos datos kā vīruss, kas izplatās globālās pandēmijas laikā.
Pieņemsim, ka man ir datu tabula ar x un g vērtības kur x ir neatkarīgais mainīgais un g ir atkarīgs mainīgais. Mēs varam izmantot LOGEST, lai datiem pielāgotu līkni.
Jums var rasties jautājums, vai šī ir eksponenciāla līkne, ko attēlo rezultātu parametri? Šūna E3 satur m vērtība un šūna F3 satur b līknes vērtība.
Eksponenciālās līknes vienādojums vienam x mainīgais ir:
Kur,
b = y-līknes pārtveršana, un
m = līknes slīpuma parametrs, ko var rakstīt arī kā
Izmantojot šo alternatīvo formu m, vienādojumu var uzrakstīt arī kā.
Tomēr, ja es izmantošu rezultātu kā formulu un salīdzināšu zināmo y ar līknes rezultātu, mēs pamanīsim, ka tas nav ideāli piemērots (zināmie y un LOGEST rezultātu dati nesakrīt).
Šeit ir vizuāls attēlojums, izmantojot Excel iebūvēto eksponenciālo tendenču līniju:
Ievērojiet zilo un oranžo datu marķieru nobīdi. Skatoties uz R.2 līknes vērtību, mēs varam skaitliski izmērīt piemērotību. Lai to izdarītu, formulā opciju [stats] iestatījām uz TRUE.
R2 līknes vērtība ir 0,992. Šis ir lielisks modelis, bet nav ideāls, un tāpēc tam ir nelielas atšķirības no zināmajām vērtībām. Atlikušā statistika šūnās E23 līdz F27 ir aprakstīta vēlāk šajā rakstā.
Varat arī pamanīt, ka grafikā redzamais vienādojums neatbilst pirmajā piemērā parādītajam LOGEST rezultātam.
Tas ir tāpēc, ka mums jāņem dabiskais logaritms m un paaugstināt e uz šī skaitļa spēku.
| 1 | ln (2,62) = 0,9642. |
Skaitļa dabiskais logaritms ir e bāzes logaritms, matemātiskā konstante, kas ir aptuveni vienāda ar 2,71828. Dabiskais logaritms parasti tiek rakstīts kā ln(x).
Ņemiet vērā, ka šis reklāmguvums nav jāveic, lai sasniegtu vērtību g par doto x izmantojot iepriekš minēto
Aprēķinot, Excel (un LOGEST) jau veic aizkulišu matemātiku m vērtību.
Kā lietot LOGEST
Izmantojot mūsu pirmo piemēru, funkcija tiek uzrakstīta šādi:
| 1 | = LOGEST (C3: C8, B3: B8, TRUE, FALSE) |
Kad [statistika] opcija ir iestatīta uz TRUE, regresijas statistikas organizācija ir šāda:
Jums var rasties jautājums, ko nozīmē katrs mainīgais.
| Statistika | Apraksts |
| mn | Slīpuma koeficienti x mainīgie |
| b | y-pārtvert |
| sen | Standarta kļūda katram slīpuma koeficientam |
| seb | Standarta kļūda y-pārtveršanai |
| r2 | Noteikšanas koeficients |
| seg | Standarta kļūda g aplēse |
| F | F statistika (lai noteiktu, vai mainīgo saistība notiek nejauši) |
| df | Brīvības pakāpes |
| ssreģ | Kvadrātu regresijas summa |
| ssatlikums | Atlikušā kvadrātu summa |
Galvenā statistika, kas jāsaprot, ir slīpuma koeficienti, y-pārtveršana un noteikšanas koeficients jeb R2 modeļa vērtību.
R2 vērtība ir modeļa korelācijas stipruma rādītājs. To var uzskatīt par piemērotības rādītāju. Zems R2 vērtība nozīmētu sliktu korelāciju starp jūsu atkarīgajiem un neatkarīgajiem mainīgajiem, un pretējā gadījumā ir augsts R2 vērtības ar R2 = 1 ir ideāli piemērots.
Prognozēšana
Lai prognozētu, kāda būs noteiktā x vērtība, vienkārši pievienojiet vēlamo vērtību. Mēs izmantosim x = 7.5:
GROWTH funkcija to veiks dabiski. Lūdzu, skatiet GROWTH rakstu šeit [LINK TO GROWTH ARTICLE].
LOGEST ar vairākiem x mainīgie
Tāpat kā LINEST, arī LOGEST var veikt eksponenciālas līknes pielāgošanu, izmantojot vairākus neatkarīgus (x) mainīgie.
Vienādojums y, ja ir vairāki x mainīgie ir iekļauti modelī:
LOGEST padomi
- Pārliecinieties, vai jums ir jaunākā Microsoft 365 versija, lai izmantotu LOGEST ar dinamiskiem masīviem. Lai izmantotu dinamiskā masīva funkcijas, iespējams, būs jāiespējo Office Insider Current Channel (Preview). Konta lapā:
- Ja izmantojat ne Microsoft 365 laidienu, masīva formulu novērtēšanai jāizmanto mantotā CTRL + SHIFT + ENTER (CSE) metode.
- Ja izmantojat mantoto metodi, kolonnu skaits, kas jāizceļ, ievadot LOGEST masīva funkciju, vienmēr ir x mainīgie jūsu datos plus 1. Masīvam atlasāmo rindu skaits ir 5.
- Ja kopīgojat Excel dinamisko masīvu iespējoto versiju ar kādu, kas izmanto ne Microsoft 365 laidienu, izmantojiet mantoto PMP metodi, lai izvairītos no saderības problēmām.
Vai jūs interesē plašāka prognozēšana?
Skatiet citus mūsu rakstus par prognozēšanu ar eksponenciālas izlīdzināšanas, TREND, GROWTH un LINEST funkcijām.
LOGEST funkcija Google izklājlapās
Funkcija LOGEST Google izklājlapās darbojas tieši tāpat kā programmā Excel.
