CRESCITA (GROWTH)

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

Esempio di utilizzo

CRESCITA(B2:B10;A2:A10)

CRESCITA(B2:B10;A2:A10;A11:A13)

Sintassi

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

• dati_noti_y - La matrice o l'intervallo contenente valori dipendenti (y) che sono già noti, utilizzati per il curve fit di una curva di crescita esponenziale 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 un intervallo o in una matrice bidimensionale. Ovvero, se dati_noti_y è una riga singola, ogni riga in dati_noti_x viene interpretata come un un valore indipendente 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 variabile 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 un intervallo o in una matrice bidimensionale. Ovvero, se dati_noti_y è una riga singola, ogni riga in dati_noti_x viene interpretata come un un valore indipendente 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 predefinito è la restituzione dei valori del curve fit ideale per gli stessi input 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 = b*m^x per un curve fit, calcola b se VERO o forza b ad essere 1 e calcola solo i valori m se FALSO.

Vedi anche

TENDENZA: 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.

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.

Esempi