TENDÊNCIA (TREND)

Fornecidos os dados parciais sobre uma tendência linear, ajusta uma tendência linear ideal utilizando o método dos mínimos quadrados e/ou prevê mais valores.

Exemplos de utilização

TENDÊNCIA(B2:B10;A2:A10)

TENDÊNCIA(B2:B10;A2:A10;A11:A13;VERDADEIRO)

Sintaxe

TENDÊNCIA(dados_conhecidos_y; [dados_conhecidos_x]; [novos_dados_x]; [b])

• dados_conhecidos_y – a matriz ou o intervalo que contém valores dependentes (y) que já são conhecidos, utilizados para ajustar uma curva de tendência linear ideal.

  • Se dados_conhecidos_y for uma matriz ou um intervalo de duas dimensões, dados_conhecidos_x têm de ter as mesmas dimensões ou ser omitidos.

  • Se dados_conhecidos_y for uma matriz ou um intervalo unidimensional, dados_conhecidos_x podem representar diversas variáveis independentes numa matriz ou num intervalo de duas dimensões. Por exemplo, se dados_conhecidos_y for uma única linha, cada linha em dados_conhecidos_x é interpretada como um valor independente separado e de forma idêntica se dados_conhecidos_y for uma única coluna.

• dados_conhecidos_x – [OPCIONAL – {1;2;3;…} com o mesmo comprimento de dados_conhecidos_y, por predefinição] – os valores das variáveis independentes correspondentes a dados_conhecidos_y.

  • Se dados_conhecidos_y for uma matriz ou um intervalo unidimensional, dados_conhecidos_x podem representar diversas variáveis independentes numa matriz ou num intervalo de duas dimensões. Por exemplo, se dados_conhecidos_y for uma única linha, cada linha em dados_conhecidos_x é interpretada como um valor independente separado e de forma idêntica se dados_conhecidos_y for uma única coluna.

• novos_dados_x – [OPCIONAL – igual a dados_conhecidos_x por predefinição] – os pontos de dados a devolver os valores y para a ajustar a uma curva ideal.

  • O comportamento predefinido consiste em devolver os valores de ajustamento de curva ideais para as mesmas entradas x aos dados existentes para comparação de valores de y conhecidos e respetivas estimativas de ajustamento de curva.

• b – [OPCIONAL – VERDADEIRO por predefinição] – dada uma forma exponencial geral de y = m*x + b para um ajustamento de curva, calcula b se for VERDADEIRO ou força b a ser 0 e calcula apenas os valores m se forem FALSO, ou seja, força o ajustamento da curva a passar pela origem.

Ver também

PROJ.LOG: Fornecidos os dados parciais de uma curva de crescimento exponencial, calcula vários parâmetros sobre a curva de crescimento exponencial ideal que melhor se ajusta.

PROJ.LIN: Fornecidos os dados parciais de uma tendência linear, calcula vários parâmetros sobre a tendência linear ideal ao utilizar o método dos mínimos quadrados.

CRESCIMENTO: Fornecidos os dados parciais sobre uma tendência de crescimento exponencial, ajusta uma tendência de crescimento exponencial ideal e/ou prevê mais valores.

Exemplos