ESTIMACIÓN.LINEAL

Dados los datos parciales de una tendencia lineal, calcula varios parámetros sobre la tendencia lineal ideal mediante el método de "mínimos cuadrados".

Ejemplos de uso

ESTIMACIÓN.LINEAL(B2:B10, A2:A10)

ESTIMACIÓN.LINEAL(B2:B10, A2:A10, FALSO, VERDA)

Sintaxis

ESTIMACIÓN.LINEAL(datos_conocidos_y, [datos_conocidos_x], [calcular_b], [detallado])

• datos_conocidos_y: matriz o intervalo que contiene los valores dependientes (y) conocidos, que se usan para ajustar una curva en función de una tendencia lineal ideal.

  • Si datos_conocidos_y es una matriz o un intervalo bidimensionales, datos_conocidos_x debe tener las mismas dimensiones o se debe omitir.

  • Si datos_conocidos_y es una matriz o un intervalo unidimensionales, datos_conocidos_x puede representar a múltiples variables independientes de una matriz o un intervalo bidimensionales. Esto es, si datos_conocidos_y es una sola fila, cada fila de datos_conocidos_x se interpreta como un valor independiente aparte, y el comportamiento es análogo cuando datos_conocidos_y es una sola columna.

• datos_conocidos_x: [OPCIONAL: {1,2,3,...} con la misma longitud que datos_conocidos_y de manera predeterminada]: los valores de las variables independientes que corresponden a datos_conocidos_y.

  • Si datos_conocidos_y es una matriz o un intervalo unidimensionales, datos_conocidos_x puede representar a múltiples variables independientes de una matriz o un intervalo bidimensionales. Esto es, si datos_conocidos_y es una sola fila, cada fila de datos_conocidos_x se interpreta como un valor independiente aparte, y el comportamiento es análogo cuando datos_conocidos_y es una sola columna.

    Nota: En el caso de que haya diversas variables independientes, el orden de los parámetros de salida se corresponde con las variables de entrada, a la inversa.

• calcular_b - [ OPCIONAL: VERDADERO de forma predeterminada ]: dado un modelo lineal general de y = m*x+b, se calcula la y-intersección (b) si el valor es VERDADERO. De lo contrario, fuerza a b a ser 0 y solo calcula los valores m si equivalen a FALSO, es decir, se fuerza el ajuste de curva para que pase por el origen.

• detallado - [OPCIONAL: FALSO de forma predeterminada]: una marca que especifica si se deben devolver estadísticas de regresión adicionales o solo y-intersección y los coeficientes lineales (de forma predeterminada).

  • Si detallado es VERDADERO, además del conjunto de coeficientes lineales para cada variable independiente y el punto de intersección y, ESTIMACIÓN.LINEAL devuelve lo siguiente:

    • El error estándar de cada coeficiente y del punto de corte

    • El coeficiente de determinación (entre 0 y 1, donde 1 indica una correlación perfecta)

    • El error estándar de los valores de las variables dependientes

    • La estadística F, o valor observado F, que indica si la relación observada entre las variables dependientes e independientes es aleatoria en lugar de lineal

    • Los grados de libertad, que resultan útiles para buscar valores estadísticos F en una tabla de referencia y estimar el nivel de confianza

    • la suma de cuadrados de la regresión, y

    • La suma de cuadrados residual

Consulta también

TENDENCIA: Dados los datos parciales de una tendencia lineal, calcula una tendencia lineal ideal mediante el método de mínimos cuadrados o predice otros valores.

ESTIMACION.LOGARITMICA: Dados los datos parciales de una curva de crecimiento exponencial, calcula varios parámetros sobre la curva de crecimiento exponencial ideal que mejor se ajusta.

CRECIMIENTO: Dados los datos parciales de una tendencia de crecimiento exponencial, ajusta una tendencia de crecimiento exponencial ideal o predice otros valores.

Ejemplos