WorksheetFunction.LogEst メソッド (Excel)
回帰分析では、データに適合する指数曲線を計算し、曲線を記述する値の配列を返します。 この関数は値の配列を返すため、配列数式として入力する必要があります。
構文
式。LogEst (Arg1、 Arg2、 Arg3、 Arg4)
式: WorksheetFunction オブジェクトを表す変数。
パラメーター
| 名前 | 必須 / オプション | データ型 | 説明 |
|---|---|---|---|
| Arg1 | 必須 | バリアント型 | Known_y - リレーションシップ y = b*m^x で既に認識されている y 値のセット。 |
| Arg2 | 省略可能 | バリアント型 (Variant) | 既知の x: 既にわかっている x の値の系列で、y = b*m^x という関係になります。この引数は省略してもかまいません。 |
| Arg3 | 省略可能 | バリアント型 (Variant) | 定数: 定数 b を 1 にするかどうかを論理値で指定します。 |
| Arg4 | 省略可能 | バリアント型 (Variant) | 補正: 回帰指数曲線の補正項を追加情報として返すかどうかを、論理値で指定します。 |
戻り値
Variant
注釈
曲線の数式は y = b*m^x 、または y = (b*(m1^x1)*(m2^x2)*_) (複数の x 値がある場合)、依存する y 値は独立した x 値の関数です。 m の値はそれぞれの x のべき乗に対応する底で、b は定数です。 y、x、および m がベクトル (1 次元配列) であることに注意してください。 LogEst から返される配列は です{mn,mn-1,...,m1,b}。
配列known_yが 1 つの列内にある場合、known_xの各列は個別の変数として解釈されます。
配列のknown_yが 1 行の場合、known_xの各行は個別の変数として解釈されます。
既知の x の配列には、1 つまたは複数の変数の系列を指定することができます。 変数の系列が 1 つだけの場合、既知の y と既知の x は、双方の次元が同じである限り、どのような形の範囲でも指定できます。 複数の変数を使用する場合、既知の y はセル範囲 (1 行または 1 列の範囲で、ベクトル範囲とも呼ばれます) である必要があります。
known_xを省略した場合、known_yと同じサイズの配列 {1,2,3,...} であると見なされます。
const が True または省略された場合、b は通常どおり計算されます。
const が False の場合、b は 1 に設定され、m 値は に
y = m^x適合します。stats が True の場合、 LogEst は追加の回帰統計を返します。そのため、返される配列は {mn,mn-1,...,m1,b;sen,sen-1,...,se1,seb;r 2,sey です。F、df;ssreg、ssresid}。
統計が False または省略された場合、 LogEst は m 係数と定数 b のみを返します。
その他の回帰統計については、「 LinEst」を参照してください。
データをプロットした結果が指数曲線に近づけば近づくほど、計算によって求められた指数曲線はデータに適合します。 LinEst と同様に、LogEst は値間の関係を記述する値の配列を返しますが、LinEst はデータに直線を合わせています。LogEst は指数曲線に適合します。 詳細については、「 LinEst」を参照してください。
独立した x 変数が 1 つしかない場合は、次の式を使用して y インターセプト (b) 値を直接取得できます。
- Y インターセプト (b):
INDEX(LOGEST(known_y's,known_x's),2)数式をy = b*m^x使用して y の将来の値を予測しますが、Microsoft Excel には Growth 関数が用意されています。
計算結果が配列となる数式は、配列数式として入力する必要があります。
- When entering an array constant such as known_x's as an argument, use commas to separate values in the same row and semicolons to separate rows. 区切り文字は、コントロール パネルの [地域] と [言語オプション] のロケール設定によって異なる場合があります。
- 回帰式によって予測される y 値が、数式の決定に使用した y 値の範囲外の場合、無効になる可能性があることに注意してください。
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