किसी चरघातांकी वृद्धि रुझान के बारे में आंशिक डेटा दिए जाने पर, कोई आदर्श चरघातांकी वृद्धि रुझान फ़िट करता है और/या दूसरे मानों का अनुमान लगाता है.
नमूना उपयोग
GROWTH(B2:B10,A2:A10)
GROWTH(B2:B10,A2:A10,A11:A13)
सिंटैक्स
GROWTH(known_data_y, [known_data_x], [new_data_x], [b])
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known_data_y- पहले से ज्ञात निर्भर (y) मानों वाली सरणी या श्रेणी जिसका इस्तेमाल किसी आदर्श चरघातांकी वृद्धि वक्र को वक्र फ़िट करने के लिए किया जाता है.-
अगर
known_data_yदो-आयामी सरणी या श्रेणी है, तो known_data_x के समान आयाम होने चाहिए या इसे छोड़ा जाना चाहिए. -
अगर
known_data_yएक-आयामी सरणी या श्रेणी है, तो known_data_x किसी दो-आयामी सरणी या श्रेणी में कई स्वतंत्र चरों को दर्शा सकता है. यानि, अगरknown_data_yएकल पंक्ति है, तोknown_data_xमें हर एक पंक्ति को अलग स्वतंत्र मान के रूप में समझा जाता है और अगरknown_data_yकोई एकल कॉलम है, तो इसे भी वैसे ही समझा जाता है.
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known_data_x- [ OPTIONAL - {1,2,3,...} डिफ़ॉल्ट रूप से known_data_y के बराबर लंबाई ] - known_data_y के साथ संगत स्वतंत्र चर (चरों) के मान.- अगर
known_data_yएक-आयामी सरणी या श्रेणी है, तो known_data_x किसी दो-आयामी सरणी या श्रेणी में कई स्वतंत्र चरों को दर्शा सकता है. यानि, अगरknown_data_yएकल पंक्ति है, तोknown_data_xमें हर एक पंक्ति को अलग स्वतंत्र मान के रूप में समझा जाता है और अगरknown_data_yकोई एकल कॉलम है, तो इसे भी वैसे ही समझा जाता है.
- अगर
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new_data_x- [ OPTIONAL - known_data_x डिफ़ॉल्ट रूप से ] के समान - आदर्श वक्र फ़िट पर वे डेटा बिंदु जिनके लिए y मान देना है.- डिफ़ॉल्ट रूप है कि मौजूदा डेटा के बराबर
xइनपुट के लिए आदर्श फ़िट मान देना, ताकि ज्ञात y मानों और उनके संबंधित वक्र फ़िट अनुमानों की तुलना की जा सके.
- डिफ़ॉल्ट रूप है कि मौजूदा डेटा के बराबर
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b- [ OPTIONAL - TRUE डिफ़ॉल्ट रूप से] - वक्र फ़िट के लिए y = b*m^x का सामान्य चरघातांकी रूप दिए जाने पर, अगर TRUE है, तो b की गणना करता है या b को 1 बनने के लिए बाध्य करता है और अगर FALSE है, तो सिर्फ़ m मानों की गणना करता है.
यह भी देखें
TREND: किसी रैखिक रुझान के बारे में आंशिक डेटा दिए जाने पर, कम से कम वर्ग विधि का इस्तेमाल करके एक आदर्श रैखिक रुझान को फ़िट करता है और/या आगे के मानों का अनुमान लगाता है.
LOGEST: किसी चरघातांकी वृद्धि वक्र के बारे में आंशिक डेटा दिए जाने पर, श्रेष्ठ फ़िट आदर्श चरघातांकी वृद्धि वक्र के बारे में अलग-अलग पैरामीटर का हिसाब लगाता है.
LINEST: किसी रैखिक रुझान के बारे में आंशिक डेटा दिया जाने पर, कम से कम वर्ग विधि का इस्तेमाल करके आदर्श रैखिक रुझान के बारे में अलग-अलग पैरामीटर का हिसाब करता है.