Applies ToExcel для Microsoft 365 Excel для Microsoft 365 для Mac Excel для Интернета Excel 2024 Excel 2024 для Mac Excel 2021 Excel 2021 для Mac Excel 2019 Excel 2016

При анализе регрессии функция LOGEST вычисляет экспоненциальную кривую, которая соответствует вашим данным, и возвращает массив значений, описывающий кривую. Поскольку данная функция возвращает массив значений, она должна вводиться как формула массива.

Примечание: Если у вас установлена текущая версия Microsoft 365, можно просто ввести формулу в верхней левой ячейке диапазона вывода и нажать клавишу ВВОД, чтобы подтвердить использование формулы динамического массива. Иначе формулу необходимо вводить с использованием прежней версии массива, выбрав диапазон вывода, введя формулу в левой верхней ячейке диапазона и нажав клавиши CTRL+SHIFT+ВВОД для подтверждения. Excel автоматически вставляет фигурные скобки в начале и конце формулы. Дополнительные сведения о формулах массива см. в статье Использование формул массива: рекомендации и примеры.

Описание

Уравнение кривой имеет следующий вид:

y = b*m^x

или

y = (b*(m1^x1)*(m2^x2)*_)

если существует несколько значений x, где зависимые значения y являются функцией независимых значений x. Значения m являются основанием, возводимым в степень x, а значения b постоянны. Обратите внимание на то, что y, x и m могут быть векторами. Функция ЛГРФПРИБЛ возвращает массив {mn;mn-1;...;m1;b}.

ЛГРФПРИБЛ(известные_значения_y;[известные_значения_x];[конст];[статистика])

Аргументы функции ЛГРФПРИБЛ описаны ниже.

  • known_y    Обязательный аргумент. Множество значений y в уравнении y = b*m^x, которые уже известны.

    • Если массив "известные_значения_y" содержит один столбец, каждый столбец массива "известные_значения_x" интерпретируется как отдельная переменная.

    • Если массив "известные_значения_y" содержит одну строку, каждая строка массива "известные_значения_x" интерпретируется как отдельная переменная.

  • known_x    Необязательный. Множество значений x, которые могут быть уже известны для соотношения y = b*m^x.

    • Массив известные_значения_x может включать одно или более множеств переменных. Если используется только одна переменная, то известные_значения_y и известные_значения_x могут быть диапазонами любой формы, если только они имеют одинаковые размерности. Если используется более одной переменной, то аргумент известные_значения_y должен быть диапазоном ячеек высотой в одну строку или шириной в один столбец (так называемым вектором).

    • Если аргумент известные_значения_x опущен, то предполагается, что это массив {1;2;3;...} такого же размера, как и известные_значения_y.

  • const    — необязательный аргумент. Логическое значение, которое указывает, должна ли константа b равняться 1.

    • Если аргумент "конст" имеет значение ИСТИНА или опущен, то b вычисляется обычным образом.

    • Если аргумент "конст" имеет значение ЛОЖЬ, то b полагается равным 1 и значения m подбираются так, чтобы удовлетворить соотношению y = m^x.

  • Статистика    Необязательный аргумент. Логическое значение, которое указывает, требуется ли вернуть дополнительную регрессионную статистику.

    • Если аргумент "статистика" имеет значение ИСТИНА, функция ЛГРФПРИБЛ возвращает дополнительную статистику по регрессии, т. е. возвращает массив {mn;mn-1;...;m1;b:sen;sen-1;...;se1;seb:r 2;sey;F;df:ssreg;ssresid}.

    • Если аргумент "статистика" имеет значение ЛОЖЬ или опущен, функция ЛГРФПРИБЛ возвращает только коэффициенты m и константу b.

Сведения о дополнительной статистике по регрессии см. в разделе Функция ЛИНЕЙН.

  • Чем больше график ваших данных напоминает экспоненциальную кривую, тем лучше вычисленная кривая будет аппроксимировать данные. Подобно функции ЛИНЕЙН, функция ЛГРФПРИБЛ возвращает массив, который описывает зависимость между значениями, но ЛИНЕЙН подгоняет прямую линию к имеющимся данным, а ЛГРФПРИБЛ подгоняет экспоненциальную кривую. Дополнительные сведения см. в разделе, посвященном функции ЛИНЕЙН.

  • Если имеется только одна независимая переменная x, то значения пересечения с осью y (b) можно получить непосредственно, используя следующую формулу:

    Y-intercept (b): INDEX(LOGEST(known_y,known_x),2)

    Для предсказания будущих значений y можно использовать уравнение y = b*m^x, но в приложении Microsoft Excel для этой цели предусмотрена функция РОСТ. Дополнительные сведения см. в разделе Функция РОСТ.

  • При вводе константы массива (например, в качестве аргумента известные_значения_x) следует использовать точку с запятой для разделения значений в одной строке и двоеточие для разделения строк. Знаки-разделители могут быть другими в зависимости от региональных параметров.

  • Следует помнить, что значения y, предсказанные с помощью уравнения регрессии, могут быть недостоверными, если они находятся вне диапазона значений y, которые использовались для определения коэффициентов уравнения.

Пример 1. Функция LOGEST

Чтобы она работала правильно, введите приведенную выше формулу в качестве формулы массива в Excel. После ввода формулы нажмите клавишу ВВОД , если у вас есть текущая подписка на Microsoft 365; В противном случае нажмите клавиши CTRL+SHIFT+ВВОД. Если формула не введена в виде формулы массива, один результат будет равен 1,4633.

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос эксперту в Excel Tech Community или получить поддержку в сообществах.

Нужна дополнительная помощь?

Нужны дополнительные параметры?

Изучите преимущества подписки, просмотрите учебные курсы, узнайте, как защитить свое устройство и т. д.

В сообществах можно задавать вопросы и отвечать на них, отправлять отзывы и консультироваться с экспертами разных профилей.