LOT

Bir üstel büyüme eğrisiyle ilgili kısmi veriler verildiğinde, en iyi uyuma sahip ideal üstel büyüme eğrisiyle ilgili çeşitli parametreleri hesaplar.

Örnek Kullanım

LOT(B2:B10;A2:A10)

LOT(B2:B10; A2:A10; DOĞRU; DOĞRU)

Söz Dizimi

LOT(bilinen_veriler_y; [bilinen_veriler_x]; [b]; [ayrıntılı])

• bilinen_veriler_y - Hâlihazırda bilinen bağımsız (y) değerleri içeren ve ideal bir üstel büyüme eğrisi uydurmak için kullanılan dizi veya aralık.

  • bilinen_veriler_y iki boyutlu bir dizi veya aralıksa bilinen_veriler_x aynı boyutlara sahip olmalı veya atlanmalıdır.

  • bilinen_veriler_y tek boyutlu bir dizi veya aralıksa bilinen_veriler_x iki boyutlu bir dizi ya da aralıktaki birden çok bağımsız değişkeni temsil edebilir. Diğer bir deyişle, bilinen_veriler_y tek bir satırsa bilinen_veriler_x'teki her bir satır, ayrılmış bağımsız bir değer olarak yorumlanır ve bilinen_veriler_y tek bir sütunsa o da benzer şekilde yorumlanır.

• bilinen_veriler_x - [ İSTEĞE BAĞLI - varsayılan olarak bilinen_veriler_y ile aynı uzunluktaki {1,2,3,...} ] - bilinen_veriler_y'ye karşılık gelen bağımsız değişkenlerin değerleri.

  • bilinen_veriler_y tek boyutlu bir dizi veya aralıksa bilinen_veriler_x iki boyutlu bir dizi ya da aralıktaki birden çok bağımsız değişkeni temsil edebilir. Diğer bir deyişle, bilinen_veriler_y tek bir satırsa bilinen_veriler_x'teki her bir satır, ayrılmış bağımsız bir değer olarak yorumlanır ve bilinen_veriler_y tek bir sütunsa o da benzer şekilde yorumlanır.

• b - [ İSTEĞE BAĞLI - varsayılan olarak doğru ] - Uydurulan eğri için y = b*m^x şeklinde genel bir üstel biçim verildiğinde, DOĞRU ise b'yi hesaplar veya YANLIŞ ise b'yi 1 olması için zorlar ve yalnızca m değerlerini hesaplar.

• ayrıntılı - [ İSTEĞE BAĞLI - varsayılan olarak YANLIŞ ] - Ek regresyon istatistiklerinin mi yoksa yalnızca hesaplanan katsayı ve üslerin mi döndürüleceğini belirten bir işaret.

  • ayrıntılı DOĞRU ise LOT, her bir bağımsız değişkene yönelik doğrusal katsayılar grubu ve b katsayısına ek olarak şunları döndürür:

    • Her bir üssün standart hatası ve katsayı,

    • Determinasyon katsayısı (0 ile 1 arasındadır; burada 1, mükemmel korelasyonu gösterir),

    • Bağımlı değişken değerlerinin standart hatası,

    • F istatistiği veya bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki gözlemlenen ilişkinin üstel yerine rastgele olup olmadığını gösteren F gözlemlenen değeri,

    • Güven düzeyini tahmin etmek için bir başvuru tablosundaki F istatistiği değerlerini aramada yararlı olan serbestlik derecesi,

    • Regresyon kareler toplamı ve

    • Artık kareler toplamı.

Notlar

• LOT tarafından hesaplanan istatistikler DOT işlevine benzerdir, ancak her bir bağımsız değişken x1 ... xn için ln y = x1 ln m1 + ... + xn ln mn + ln b doğrusal modelini kullanır. Bu nedenle, standart hata gibi ek istatistikler, değerlerin kendisi yerine m ve b değerlerinin doğal logaritmalarıyla kıyaslanmalıdır.

İlgili Konular

EĞİLİM: Doğrusal bir eğilimle ilgili kısmi veriler verildiğinde, en az kareler yöntemini kullanarak ideal bir doğrusal eğilim uydurur ve/veya diğer değerlerle ilgili öngörüde bulunur.

DOT: Doğrusal bir eğilimle ilgili kısmi veriler verildiğinde, en az kareler yöntemini kullanarak ideal doğrusal eğilimle ilgili çeşitli parametreleri hesaplar.

BÜYÜME: Üstel büyüme eğilimiyle ilgili kısmi veriler verildiğinde, ideal bir üstel büyüme eğilimi uydurur ve/veya diğer değerlerle ilgili öngörüde bulunur.

Örnekler