Как использовать функцию лингест в excel (с примером)

Вы можете использовать функцию ЛИНГЕСТ в Excel, чтобы вычислить формулу экспоненциальной кривой, соответствующей вашим данным.

Уравнение кривой примет следующий вид:

у = б* ^мх

Эта функция использует следующий базовый синтаксис:

 = LOGEST ( known_y's, [known_x's], [const], [stats] )

Золото:

• known_y’s : массив известных значений y.
• известные_x : массив известных значений x.
• const : Необязательный аргумент. Если TRUE, константа b обрабатывается нормально. Если значение FALSE, константа b устанавливается в 1.
• статистика : необязательный аргумент. Если TRUE, возвращается дополнительная статистика регрессии. Если значение FALSE, дополнительная статистика регрессии не возвращается.

Следующий пошаговый пример показывает, как использовать эту функцию на практике.

Шаг 1: Введите данные

Сначала давайте введем следующий набор данных в Excel:

Шаг 2. Визуализируйте данные

Далее давайте создадим быструю диаграмму рассеяния x и y, чтобы убедиться, что данные действительно следуют экспоненциальной кривой:

Мы видим, что данные действительно следуют экспоненциальной кривой.

Шаг 3. Используйте ЛИНГЕСТ, чтобы найти формулу экспоненциальной кривой.

Затем мы можем ввести следующую формулу в любую ячейку, чтобы вычислить формулу экспоненциальной кривой:

 =LOGEST( B2:B11 , A2:A11 )

На следующем снимке экрана показано, как использовать эту формулу на практике:

Первое выходное значение представляет значение m , а второе выходное значение представляет значение b в уравнении:

у = б* ^мх

Итак, мы бы записали эту формулу экспоненциальной кривой следующим образом:

у = 1,909483 * ^1,489702x

Затем мы могли бы использовать эту формулу для прогнозирования значений y на основе значения x.

Например, если xa имеет значение 8, мы прогнозируем, что y имеет значение 46,31 :

у = 1,909483 * 1,489702 ⁸ = 46,31

Шаг 4 (необязательно): просмотрите дополнительную статистику регрессии.

Мы можем установить значение аргумента статистики в функции ЛИНЕЙН , равное ИСТИНЕ , чтобы отобразить дополнительную статистику регрессии для подобранного уравнения регрессии:

Вот как интерпретировать каждое значение в результате:

• Стандартная ошибка для m составляет 0,02206 .
• Стандартная ошибка для b равна 0,136879 .
• R ² модели равен 0,97608 .
• Стандартная ошибка для y — .200371 .
• Статистика F равна 326,4436 .
• Степеней свободы 8 .
• Сумма квадратов регрессии равна 13,10617 .
• Остаточная сумма квадратов равна 0,321187 .

В общем, мерой, представляющей наибольший интерес в этой дополнительной статистике, является значение R ² , которое представляет собой долю дисперсии переменной ответа, которую можно объяснить переменной-предиктором.

Значение R ² может изменяться от 0 до 1.

Поскольку R ² этой конкретной модели близок к 1, это говорит нам о том, что переменная-предиктор x хорошо предсказывает значение переменной отклика y.

Связанный: Что такое хорошее значение R-квадрата?

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в Excel:

Как использовать DEVSQ в Excel
Как использовать SUMSQ в Excel
Как выполнить нелинейную регрессию в Excel