WorksheetFunction.LogEst(Object, Object, Object, Object) Метод

Определение

Пространство имен:

Microsoft.Office.Interop.Excel

Сборка:

Microsoft.Office.Interop.Excel.dll

При анализе регрессии вычисляет экспоненциальную кривую, которая соответствует вашим данным, и возвращает массив значений, описывающий кривую. Так как эта функция возвращает массив значений, его необходимо ввести в виде формулы массива.

public object LogEst (object Arg1, object Arg2, object Arg3, object Arg4);

Public Function LogEst (Arg1 As Object, Optional Arg2 As Object, Optional Arg3 As Object, Optional Arg4 As Object) As Object

Параметры

Arg1

Object

Known_y — набор значений y, которые вы уже знаете в связи y = b*m^x.

Arg2

Object

Known_x — необязательный набор значений x, которые, возможно, уже известны в связи y = b*m^x.

Arg3

Object

Const — логическое значение, указывающее, следует ли принудительно принудить константу b к значению 1.

Arg4

Object

Stats — логическое значение, указывающее, следует ли возвращать дополнительную статистику регрессии.

Возвращаемое значение

Object

Комментарии

Уравнение для кривой:

y = b*m^x или

y = (b*(m1^x1)*(m2^x2)*_) (если имеется несколько значений x)

где зависимое значение y является функцией независимых значений x. Значения m являются базами, соответствующими каждому значению экспоненты x, а b — константным значением. Обратите внимание, что y, x и m могут быть векторами. Массив, возвращающий LogEst : {mn,mn-1,...,m1,b}.

Если массив known_y находится в одном столбце, то каждый столбец known_x интерпретируется как отдельная переменная.

Если массив known_y находится в одной строке, то каждая строка known_x интерпретируется как отдельная переменная.

Массив known_x может включать один или несколько наборов переменных. Если используется только одна переменная, known_y и known_x могут быть диапазонами любой формы, если они имеют равные размеры. Если используется несколько переменных, known_y должны быть диапазоном ячеек с высотой одной строки или шириной одного столбца (который также называется вектором).

Если known_x опущен, предполагается, что массив {1,2,3,...} имеет тот же размер, что и known_y.

Если параметр const имеет значение true или опущен, b вычисляется нормально.

Если параметр const имеет значение false, значение b равно 1, а значения m устанавливаются в значение y = m^x.

Если stats имеет значение true, LogEst возвращает дополнительную статистику регрессии, поэтому возвращаемый массив имеет значение {mn,mn-1,...,m1,b; sen,sen-1,...,se1,seb; r 2,sey; F, df; ssreg,ssresid}.

Если статистика имеет значение false или опущена, LogEst возвращает только коэффициенты m и константа b.

Дополнительные сведения о дополнительной статистике регрессии см. в разделе LinEst(Object, Object, Object, Object).

Чем больше график данных напоминает экспоненциальную кривую, тем лучше вычисляемая линия будет соответствовать вашим данным. Как и LinEst(Object, Object, Object, Object), LogEst возвращает массив значений, который описывает связь между значениями, но LinEst(Object, Object, Object, Object) соответствует прямой линии данных; LogEst соответствует экспоненциальной кривой. Дополнительные сведения см. в статье LinEst(Object, Object, Object, Object).

При наличии только одной независимой переменной x можно получить значения y-intercept (b) напрямую с помощью следующей формулы:

Y-intercept (b):

INDEX(LOGEST(known_y,known_x),2)

Вы можете использовать уравнение y = b*m^x для прогнозирования будущих значений y, но Microsoft Excel предоставляет Growth(Object, Object, Object, Object) функцию для этого. Дополнительные сведения см. в статье Growth(Object, Object, Object, Object).

Формулы, возвращающие массивы, должны вводиться как формулы массива.

При вводе константы массива, например known_x в качестве аргумента, используйте запятые для разделения значений в одной строке, а точки с запятой — для разделения строк. Символы разделителя могут отличаться в зависимости от параметра языкового стандарта в разделе Региональные и языковые параметры в панель управления.

Следует отметить, что значения y, прогнозируемые уравнением регрессии, могут быть недопустимыми, если они находятся за пределами диапазона значений y, используемых для определения уравнения.