So verwenden sie die logest-funktion in excel (mit beispiel)
Sie können die LOGEST- Funktion in Excel verwenden, um die Formel für eine Exponentialkurve zu berechnen, die zu Ihren Daten passt.
Die Gleichung der Kurve wird die folgende Form annehmen:
y = b* mx
Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:
= LOGEST ( known_y's, [known_x's], [const], [stats] )
Gold:
- bekannte_y’s : ein Array bekannter y-Werte
- known_x’s : ein Array bekannter x-Werte
- const : Optionales Argument. Wenn TRUE, wird Konstante b normal verarbeitet. Bei FALSE wird die Konstante b auf 1 gesetzt.
- Statistiken : Optionales Argument. Bei TRUE werden zusätzliche Regressionsstatistiken zurückgegeben. Bei FALSE werden keine zusätzlichen Regressionsstatistiken zurückgegeben.
Das folgende Schritt-für-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen.
Schritt 1: Geben Sie die Daten ein
Geben wir zunächst den folgenden Datensatz in Excel ein:
Schritt 2: Visualisieren Sie die Daten
Als Nächstes erstellen wir ein schnelles Streudiagramm von x gegenüber y, um zu überprüfen, ob die Daten tatsächlich einer Exponentialkurve folgen:
Wir können sehen, dass die Daten tatsächlich einer Exponentialkurve folgen.
Schritt 3: Verwenden Sie LOGEST, um die Formel für die Exponentialkurve zu finden
Dann können wir die folgende Formel in eine beliebige Zelle eingeben, um die Exponentialkurvenformel zu berechnen:
=LOGEST( B2:B11 , A2:A11 )
Der folgende Screenshot zeigt, wie diese Formel in der Praxis angewendet wird:
Der erste Wert der Ausgabe repräsentiert den Wert von m und der zweite Wert der Ausgabe repräsentiert den Wert von b in der Gleichung:
y = b* mx
Wir würden diese Exponentialkurvenformel also wie folgt schreiben:
y = 1,909483 * 1,489702x
Wir könnten diese Formel dann verwenden, um die Werte von y basierend auf dem Wert von x vorherzusagen.
Wenn xa beispielsweise einen Wert von 8 hat, sagen wir voraus, dass y einen Wert von 46,31 hat:
y = 1,909483 * 1,489702 · 8 = 46,31
Schritt 4 (optional): Sehen Sie sich zusätzliche Regressionsstatistiken an
Wir können den Wert des Stats- Arguments in der LOGEST- Funktion auf TRUE setzen, um zusätzliche Regressionsstatistiken für die angepasste Regressionsgleichung anzuzeigen:
So interpretieren Sie jeden Wert im Ergebnis:
- Der Standardfehler für m beträgt 0,02206 .
- Der Standardfehler für b beträgt 0,136879 .
- Der R 2 des Modells beträgt .97608 .
- Der Standardfehler für y beträgt .200371 .
- Die F-Statistik ist 326,4436 .
- Die Freiheitsgrade betragen 8 .
- Die Regressionsquadratsumme beträgt 13,10617 .
- Die verbleibende Quadratsumme beträgt .321187 .
Im Allgemeinen ist das Maß von größtem Interesse in diesen zusätzlichen Statistiken der R 2 -Wert, der den Anteil der Varianz in der Antwortvariablen darstellt, der durch die Prädiktorvariable erklärt werden kann.
Der Wert von R 2 kann zwischen 0 und 1 variieren.
Da das R 2 dieses speziellen Modells nahe bei 1 liegt, bedeutet dies, dass die Prädiktorvariable x den Wert der Antwortvariablen y gut vorhersagt.
Verwandt: Was ist ein guter R-Quadrat-Wert?
Zusätzliche Ressourcen
In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere gängige Vorgänge in Excel ausführen:
So verwenden Sie DEVSQ in Excel
So verwenden Sie SUMSQ in Excel
So führen Sie eine nichtlineare Regression in Excel durch