WorksheetFunction.LogEst(Object, Object, Object, Object) Método

Definição

Namespace:

Microsoft.Office.Interop.Excel

Assembly:

Microsoft.Office.Interop.Excel.dll

Na análise de regressão, calcula uma curva exponencial adequada aos dados e retorna uma matriz de valores que descrevem a curva. Como essa função retorna uma matriz de valores, ela deve ser inserida como uma fórmula matricial.

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

Parâmetros

Arg1

Object

Val_conhecidos_y - o conjunto de valores y que você já conhece na relação y = b*m^x.

Arg2

Object

Val_conhecidos_x - um conjunto opcional de valores x que você talvez já conheça na relação y = b*m^x.

Arg3

Object

Constante - um valor lógico que força ou não a constante b a se igualar a 1.

Arg4

Object

Estatísticas - um valor lógico especificando a necessidade de retornar ou não estatísticas adicionais de regressão.

Retornos

Object

Comentários

A equação para a curva é:

y = b*m^x ou

y = (b*(m1^x1)*(m2^x2)*_) (se houver vários valores x)

onde o valor y dependente é uma função dos valores x independentes. Os valores m são bases correspondentes a cada valor x expoente e b é um valor constante. Observe que y, x e m podem ser vetores. A matriz retornada pelo LogEst é {mn, mn-1,...,m1,b}.

Se a matriz val_conhecidos_y estiver em uma única coluna, cada coluna de val_conhecidos_x será interpretada como uma variável separada.

Se a matriz val_conhecidos_y estiver em uma única linha, cada linha de val_conhecidos_x será interpretada como uma variável separada.

A matriz val_conhecidos_x pode incluir um ou mais conjuntos de variáveis. Se apenas uma variável for usada, val_conhecidos_y e val_conhecidos_x podem ser intervalos de qualquer formato, desde que tenham dimensões iguais. Se mais de uma variável for usada, val_conhecidos_y deverá ser um intervalo de células com altura de uma linha ou largura de uma coluna (também conhecido como vetor).

Se val_conhecidos_x for omitido, pressupõe-se que a matriz {1,2,3,...} seja do mesmo tamanho que val_conhecidos_y.

Se const for verdadeiro ou omitido, b será calculado normalmente.

Se const for false, b será definido como 1 e os valores m serão instalados em y = m^x.

Se as estatísticas forem verdadeiras, o LogEst retornará as estatísticas de regressão adicionais, portanto, a matriz retornada será {mn, mn-1,...,m1,b; sen,sen-1,...,se1,seb; r 2,sey; F,df; ssreg,ssresid}.

Se as estatísticas forem falsas ou omitidas, o LogEst retornará apenas os m-coeficientes e a constante b.

Para obter mais informações sobre estatísticas adicionais de regressão, consulte LinEst(Object, Object, Object, Object).

Quanto mais a plotagem de seus dados lembrar uma curva exponencial, melhor a linha calculada os acomodará. Assim como LinEst(Object, Object, Object, Object), o LogEst retorna uma matriz de valores que descreve uma relação entre os valores, mas LinEst(Object, Object, Object, Object) se encaixa em uma linha reta aos seus dados; LogEst se encaixa em uma curva exponencial. Para obter mais informações, confira LinEst(Object, Object, Object, Object).

Quando você tem apenas uma variável x independente, você pode obter valores de interceptação y (b) diretamente usando a seguinte fórmula:

Interceptação Y (b):

INDEX(LOGEST(known_y's,known_x's)2)

Você pode usar a equação y = b*m^x para prever valores futuros de y, mas o Microsoft Excel fornece a Growth(Object, Object, Object, Object) função para fazer isso por você. Para obter mais informações, confira Growth(Object, Object, Object, Object).

As fórmulas que fornecem matrizes devem ser inseridas como fórmulas matriciais.

Ao inserir uma constante, como um argumento val_conhecidos_x, use vírgulas na mesma linha e ponto-e-vírgulas para separar linhas. Os caracteres separadores podem ser diferentes dependendo da configuração da localidade em Opções Regionais e de Idioma no Painel de Controle.

Lembre-se de que os valores y previstos pela equação de regressão talvez não sejam válidos se estiverem fora do intervalo dos valores y usados para determinar a equação.