TENDENZA (TREND)

A partire da dati parziali su una tendenza lineare, adatta una tendenza lineare ideale utilizzando il metodo dei minimi quadrati e/o prevede ulteriori valori.

Esempio di utilizzo

TENDENZA(B2:B10;A2:A10)

TENDENZA(B2:B10;A2:A10;A11:A13;VERO)

Sintassi

TENDENZA(dati_noti_y; [dati_noti_x]; [nuovi_dati_x]; [b])

  • dati_noti_y - La matrice o l'intervallo contenente i valori (y) dipendenti che sono già noti, utilizzati per il curve fit di una tendenza lineare ideale.

    • Se dati_noti_y è una matrice o un intervallo bidimensionale, dati_noti_x deve avere le stesse dimensioni o essere omesso.

    • Se dati_noti_y è una matrice unidimensionale o un intervallo, dati_noti_x può rappresentare più variabili indipendenti in una matrice bidimensionale o in un intervallo. Ovvero, se dati_noti_y è una singola riga, ogni riga in dati_noti_x viene interpretata come un valore autonomo separato e, analogamente, se dati_noti_y è una singola colonna.

  • dati_noti_x - [ FACOLTATIVO - {1;2;3;...} con stessa lunghezza dati_noti_y per impostazione predefinita, ] - I valori delle variabili indipendenti corrispondenti a dati_noti_y.

    • Se dati_noti_y è una matrice unidimensionale o un intervallo, dati_noti_x può rappresentare più variabili indipendenti in una matrice bidimensionale o in un intervallo. Ovvero, se dati_noti_y è una singola riga, ogni riga in dati_noti_x viene interpretata come un valore autonomo separato e, analogamente, se dati_noti_y è una singola colonna.
  • nuovi_dati_x - [ FACOLTATIVO - Lo stesso di dati_noti_x per impostazione predefinita, ] - I punti dati che devono restituire i valori y per il curve fit ideale.

    • Il comportamento di default è la restituzione dei valori del curve fit ideale per gli stessi input x se i dati esistenti per il confronto dei valori y noti e le stime del curve fit corrispondente.
  • b - [ FACOLTATIVO - VERO per impostazione predefinita, ] - Data una forma esponenziale generale di y = m*x+b per un curve fit, calcola b se VERO o forza b ad essere 0 e calcola solo i valori m se FALSO, ossia obbliga il curve fit a passare attraverso l'origine.

Vedi anche

REGR.LOG: A partire da dati parziali su una curva di crescita esponenziale, calcola vari parametri relativi alla curva di crescita esponenziale ideale che rappresenta il best fit.

REGR.LIN: A partire da dati parziali su una tendenza lineare, calcola vari parametri relativi alla tendenza lineare ideale utilizzando il metodo dei minimi quadrati.

CRESCITA: A partire da dati parziali su una tendenza di crescita esponenziale, adatta una tendenza di crescita esponenziale ideale e/o prevede ulteriori valori.

Esempi

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