Funciones estadísticas de Excel: crecimiento

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Resumen

Este artículo se describe la función de crecimiento de Microsoft Office Excel 2003 y en versiones posteriores de Excel, se muestra cómo se utiliza la función y compara los resultados de la función para Excel 2003 y versiones posteriores de Excel con resultados de crecimiento en versiones anteriores de Excel. CRECIMIENTO se evalúa llamando a la función relacionada, ESTIMACION.lineal. Cambios importantes para ESTIMACION.lineal para Excel 2003 y versiones posteriores de Excel aparecen resumidos y sus implicaciones para el crecimiento se indican.

Microsoft Office 2004 para Macintosh información

Las funciones estadísticas de Excel 2004 para Mac se actualizaron utilizando los mismos algoritmos que se utilizaron para actualizar las funciones estadísticas en Excel 2003 y en versiones posteriores de Excel. Toda la información en este artículo describe cómo funciona una función o cómo se ha modificado una función para Excel 2003 o versiones posteriores de Excel también se aplica a Excel 2004 para Mac.

Más información

La función de crecimiento (conocido_y, conocido_x, nueva_matriz_x, constante) se utiliza para realizar un análisis de regresión donde es ajustar una curva exponencial. Se utiliza un criterio de mínimos cuadrados y crecimiento intenta encontrar el mejor ajuste en ese criterio. Conocido_y representan datos de la variable"dependiente" y representan datos conocido_x en uno o más "variables independientes". El archivo de Ayuda crecimiento describe casos donde se puede omitir el segundo o tercer argumento.

Suponiendo que hay p predictor variables, crecimiento esencialmente llamadas ESTIMACION.LOGARITMICA. ESTIMACION.LOGARITMICA ajusta una ecuación del formulario:
y = b * (m1^x1) * (m2^x2) * ... * (mp^xp)
Los valores de los coeficientes, b, m1, m2,..., mp se determina que le proporcionan el mejor ajuste a los datos y.

Si el último argumento "constante" se establece en TRUE, que desee el modelo de regresión para incluir el coeficiente de multiplicación b en el modelo de regresión. Si establece en FALSE, b se excluye esencialmente estableciéndolo en 1. El último argumento es opcional; si se omite el argumento se interpreta como TRUE.

Para facilitar la explicación en el resto de este artículo, se supone que datos se organizan en columnas de forma que una columna de datos y de es de conocido_y y conocido_x es una o más columnas de datos de x. Por supuesto, las dimensiones (longitud) de cada una de estas columnas deben ser iguales. Nueva_matriz_x también se supone que se organicen en columnas y debe haber el mismo número de columnas para nueva_matriz_x como para conocido_x. Nuestras observaciones siguientes son igualmente true si los datos no están organizados en columnas, pero es simplemente más sencillo discutir este único caso (utiliza con más frecuencia).

Después de calcular el modelo de regresión ajustar mejor (llamando esencialmente ESTIMACION.LOGARITMICA de Excel), crecimiento devuelve valores pronosticados que están asociados con nueva_matriz_x.

En este artículo utiliza ejemplos para mostrar cómo se relaciona crecimiento con ESTIMACION.LOGARITMICA y señalar problemas con ESTIMACION.LOGARITMICA en las versiones de Excel anteriores a Excel 2003 que traducen a problemas con el crecimiento. CRECIMIENTO eficaz llama ESTIMACION.LOGARITMICA, ejecuta ESTIMACION.LOGARITMICA, utiliza coeficientes de regresión en resultado de ESTIMACION.LOGARITMICA en su cálculo de valores y pronosticados que son asociado con cada fila de nueva_matriz_x y presenta esta columna de valores y pronosticados. Por lo tanto, debe conocer acerca de problemas en la ejecución de ESTIMACION.LOGARITMICA. Cuando se llama a ESTIMACION.LOGARITMICA, eficazmente a su vez llama a ESTIMACION.lineal. Mientras no han vuelto a escribir código para el crecimiento y ESTIMACION.LOGARITMICA para Excel 2003 y versiones posteriores de Excel, se han realizado grandes cambios (y mejoras) en código de ESTIMACION.lineal.

Como complementa este artículo, se recomienda el siguiente artículo acerca de ESTIMACION.lineal. Contiene varios ejemplos y documentos problemas con ESTIMACION.lineal en las versiones de Excel anteriores a Excel 2003.

Para obtener más información acerca de ESTIMACION.lineal, haga clic en el número de artículo siguiente para verlo en Microsoft Knowledge Base:
828533Descripción de la función ESTIMACION.lineal en Excel 2003 y en Excel 2004 para Mac
El archivo de Ayuda de ESTIMACION.lineal, como revisada para Excel 2003, también se recomienda.

El siguiente artículo acerca de ESTIMACION.LOGARITMICA explica cómo ESTIMACION.LOGARITMICA interactúa con ESTIMACION.lineal. Estos detalles se omiten aquí.

Para obtener más información, haga clic en el número de artículo siguiente para verlo en Microsoft Knowledge Base:
828528Funciones estadísticas de Excel: ESTIMACION.LOGARITMICA
Debido a que el foco en este artículo se encuentra en numéricos problemas en las versiones de Excel anteriores a Excel 2003, este artículo no tiene muchos ejemplos prácticos del uso de crecimiento. El archivo de Ayuda en crecimiento contiene ejemplos útiles.

Sintaxis

GROWTH(known_y's, known_x's, new_x's, constant)
Los argumentos, conocido_y, conocido_x y nueva_matriz_x deben ser matrices o rangos de celdas que tienen relacionada dimensiones. Si conocido_y ocupa una columna por m filas Conocido_x es columnas c y m filas donde c es mayor o igual a uno. C es el número de variables predictor; m es el número de puntos de datos. Nueva_matriz_x, a continuación, debe ser c columnas por filas r donde r es mayor o igual a uno. (Similares relaciones de dimensiones deben mantener si se colocan datos en filas en lugar de columnas). Constante es un argumento lógico que se debe establecer en TRUE o FALSE (o 0 o 1 que Excel interpreta como FALSE o TRUE, respectivamente). Los tres últimos argumentos crecimiento son opcionales; consulte el archivo de Ayuda crecimiento para opciones de omitir el segundo argumento, el tercer argumento o ambos; si se omite el cuarto argumento se interpreta como TRUE.

El uso más común de crecimiento incluye dos rangos de celdas que contienen los datos, como el crecimiento (a1: A100, B1:F100 B101:F108, TRUE). Tenga en cuenta que, puesto que normalmente hay más de una variable de predictor, el segundo argumento en este ejemplo contiene varias columnas. En este ejemplo, hay materias de cien, el valor de una variable dependiente (argumentos) para cada tema y cinco valores de variable dependiente (conocido_x) para cada tema. Hay ocho asuntos hipotéticos adicionales que desea utilizar crecimiento para calcular valores y pronosticados.

Ejemplo de uso

Se proporciona un ejemplo de hoja de cálculo de Excel para ilustrar los conceptos clave siguientes:
  • Cómo interactúa el crecimiento con ESTIMACION.LOGARITMICA
  • Problemas que producirse con crecimiento (o ESTIMACION.LOGARITMICA y ESTIMACION.lineal) debido de colineales conocido_x en las versiones de Excel anteriores a Excel 2003
Nota En el artículo acerca de ESTIMACION.lineal se proporciona una amplia discusión del segundo elemento con viñetas en el contexto de ESTIMACION.lineal.

Para ilustrar la función de crecimiento, cree una hoja de cálculo de Excel en blanco, copie la tabla siguiente, seleccione la celda A1 de la hoja de cálculo de Excel en blanco y pegue las entradas de forma que la tabla siguiente rellene A1:K35 de celdas en la hoja de cálculo.
Contraer esta tablaAmpliar esta tabla
y:x:
=EXP(F2)1211
=EXP(F3)3412
=EXP(F4)4513
=EXP(F5)6714
=EXP(F6)7815
x nuevas:911
1214
CRECIMIENTO mediante cols B, C:Valores para Excel 2002 y para versiones anteriores de Excel: Valores para Excel 2003 y para las versiones posteriores de Excel:
=GROWTH(A2:A6,B2:C6,B7:C8,TRUE)# NÚM!472.432432563203
=GROWTH(A2:A6,B2:C6,B7:C8,TRUE)# NÚM!3400.16400895377
CRECIMIENTO utilizando sólo la columna B
=GROWTH(A2:A6,B2:B6,B7:B8,TRUE)472.432432563203472.432432563203
=GROWTH(A2:A6,B2:B6,B7:B8,TRUE)3400.164008953773400.16400895377
Ajustar los valores de los resultados de ESTIMACION.LOGARITMICA en Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel
Mediante cols B, CMediante la columna B
= EXP (LN (K24) * 1 + LN (J24) * B7 + LN(I24)*C7)= EXP (LN (J31) * 1 + LN(I31)*B7)
= EXP (LN (K24) * 1 + LN (J24) * B. + LN(I24)*C8)= EXP (LN (J31) * 1 + LN(I31)*B8)
ESTIMACION.LOGARITMICA mediante cols B, C:Valores para Excel 2002 y para versiones anteriores de Excel:Valores para Excel 2003 y para las versiones posteriores de Excel:
=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)# NÚM!# NÚM!# NÚM!11.93072337200341.26724101129183
=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)# NÚM!# NÚM!# NÚM!00.0438596491228070.206652964726136
=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)# NÚM!# NÚM!# NÚM!0.9868421052631580.209426954145848# N/A
=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)# NÚM!# NÚM!# NÚM!2253# N/A
=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:C6,TRUE,TRUE)# NÚM!# NÚM!# NÚM!9.868421052631580.131578947368421# N/A
ESTIMACION.LOGARITMICA utilizando sólo la columna B
=LOGEST(A2:A6,B2:B6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:B6,TRUE,TRUE)1.93072337200341.267241011291831.93072337200341.26724101129183
=LOGEST(A2:A6,B2:B6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:B6,TRUE,TRUE)0.04385964912280710.2066529647261360.0438596491228070.206652964726136
=LOGEST(A2:A6,B2:B6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:B6,TRUE,TRUE)0.9868421052631580.2094269541458480.9868421052631580.209426954145848
=LOGEST(A2:A6,B2:B6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:B6,TRUE,TRUE)224.99999999999932253
=LOGEST(A2:A6,B2:B6,TRUE,TRUE)=LOGEST(A2:A6,B2:B6,TRUE,TRUE)9.868421052631580.1315789473684219.868421052631580.131578947368421
Nota Después de pegar esta tabla en la nueva hoja de cálculo Excel, haga clic en el botón Opciones de pegado y después haga clic en Asignar formato de destino . Con el rango pegado todavía seleccionado, utilice uno de los procedimientos siguientes, según la versión de Excel que esté ejecutando:
  • En Microsoft Office Excel 2007, haga clic en la ficha , haga clic en formato en el grupo de celdas y haga clic en Ajustar ancho de columna .
  • En Excel 2003, elija columna en el menú formato y, a continuación, haga clic en Autoajustar a la selección .
Datos de crecimiento están en celdas A1:C8. (Las entradas de celdas D2: D6 no forman parte de los datos, pero sirven para la siguiente ilustración.) Resultados de crecimiento para dos modelos diferentes para ambas versiones anteriores de Excel y para versiones posteriores de Excel se presentan en las celdas E10:E16 y I10:116, respectivamente. Resultados en las celdas A10:A16 corresponderá a la versión de Excel que esté utilizando. Por ahora, se centran en los resultados para Excel 2003 y versiones posteriores de Excel cuando investigue cómo crecimiento llama a ESTIMACION.LOGARITMICA y cómo crecimiento utiliza ESTIMACION.LOGARITMICA resultados.

CRECIMIENTO y ESTIMACION.LOGARITMICA pueden verse como interactuar en los pasos siguientes:
  1. Se llama a crecimiento (conocido_y, conocido_x, nueva_matriz_x, constante)
  2. Llamadas de crecimiento LOGEST(known_y's, known_x's, constant, TRUE)
  3. Se obtienen los coeficientes de regresión de esta llamada a ESTIMACION.LOGARITMICA. Estos coeficientes aparecen en la primera fila de tabla de resultados de ESTIMACION.LOGARITMICA.
  4. Para fila cada nueva_matriz_x, el valor de y previsto se calcula según estos coeficientes ESTIMACION.LOGARITMICA y valores de la nueva_matriz_x en esa fila.
  5. El valor calculado en el paso 4 se devuelve en la celda apropiada para resultados de crecimiento que corresponde a fila ese nueva_matriz_x.
Si crecimiento es devolver los resultados apropiados, ESTIMACION.LOGARITMICA debe generar los resultados apropiados en el paso 3. Dado que la evaluación de ESTIMACION.LOGARITMICA en el paso 3 requiere una llamada a ESTIMACION.lineal, es esencial ESTIMACION.lineal que comportamiento correcto. Problemas con ESTIMACION.lineal en las versiones de Excel anteriores a Excel 2003 proceden de las columnas de predicción colineales. (No hay otros problemas con ESTIMACION.lineal y ESTIMACION.LOGARITMICA en las versiones anteriores de Excel que se producen cuando el último argumento crecimiento se establece en FALSE. Sin embargo, estos problemas no afectan a los resultados de crecimiento y no se tratan aquí.)

Predictor columnas (valores conocidos de x) son colineales si al menos una columna, c, se puede expresar como una suma de múltiplos de otros, c1, c2 y otras columnas. Columna c se llama con frecuencia a redundante porque la información que contiene puede construirse a partir las columnas c1, c2 y otras columnas. El principio fundamental de la existencia de colinealidad es que los resultados deben ser no se ve afectados por si una columna redundante se incluyen en los datos originales o quitará los datos originales. Porque la colinealidad no buscar ESTIMACION.lineal en las versiones de Excel anteriores a Excel 2003, este principio se ha infringido fácilmente. Las columnas de predicción son colineales casi si al menos una columna, c, se puede expresar como casi igual a una suma de múltiplos de otros, c1, c2 y otras columnas. En este caso "casi igual" significa una suma muy pequeña de las desviaciones cuadradas de entradas de c de las entradas correspondientes en la suma ponderada de c1, c2 y otras columnas. "Muy pequeño" puede ser menor que 10^(-12), por ejemplo.

El primer modelo en las filas 10 a 12, utiliza las columnas B y C como embarazo y solicitudes de Excel para modelar la constante (último argumento establecido en TRUE). A continuación, Excel eficazmente inserta una columna de predicción adicional aspecto de celdas D2: D6. Es fácil que advierta que las entradas en columna C en las filas 2 a 6 son exactamente igual a la suma de las entradas correspondientes en las columnas B y D. Por lo tanto, hay colinealidad presente porque la columna C es una suma de múltiplos de los siguientes elementos:
  • Columna B
  • Columna adicional de 1s que se inserta porque se ha omitido el tercer argumento para ESTIMACION.LOGARITMICA de Excel o TRUE (el caso de "normal")
Esto hace que tales problemas numéricos que versiones de Excel anteriores a Excel 2003 no puede calcular resultados. Por lo tanto, la tabla de salida de crecimiento se rellena con # NUM!.

El segundo modelo filas 14 a 16 es aquella que cualquier versión de Excel puede controlar correctamente. No hay colinealidad y el usuario vuelva a las solicitudes de Excel para modelar la constante. Este modelo es incluida aquí por las razones siguientes:
  • En primer lugar, es quizás más habitual de los casos prácticos: que no hay ningún colinealidad presente. Estos casos se controlan suficientemente en todas las versiones de Excel. Debe ser tranquilizador saber que problemas numéricos no son probable que ocurra en el caso práctico más habitual, si tiene una versión anterior de Excel.
  • En segundo lugar, en este ejemplo se utiliza para comparar el comportamiento de Excel 2003 y de versiones posteriores de Excel en los dos modelos. Más paquetes estadísticos principales analizar colinealidad, quitar una columna es la suma de múltiplos de otros usuarios del modelo y avisan al usuario con un mensaje como "columna C linealmente depende de otras columnas de predicción y se ha quitado el análisis".
En Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel, dicho mensaje se transmite no en una alerta o en una cadena de texto, pero en la tabla de salida ESTIMACION.LOGARITMICA. CRECIMIENTO no tiene ningún mecanismo para entregar ese mensaje al usuario. En la tabla de resultados ESTIMACION.LOGARITMICA un coeficiente de regresión es uno, y cuyo error estándar es cero, corresponde a un coeficiente de una columna que se ha quitado el modelo. Tablas de resultados ESTIMACION.LOGARITMICA se incluyen en filas 23 a 35 correspondiente a la salida de crecimiento de las filas 10 a 16. Las entradas de celdas I24:I25 mostrar una columna eliminados predictor redundantes. En este caso, ESTIMACION.LOGARITMICA decidió quitar la columna C (coeficientes de las celdas K24 I24, J24, corresponden a las columnas C, B y Excel es constante columna, respectivamente). Cuando exista colinealidad presente, se puede quitar cualquiera de las columnas implicadas y la elección es básicamente arbitraria.

En el segundo modelo filas 30 a 35, hay no colinealidad y ninguna columna quitado. Puede ver que los valores y pronosticados son los mismos en ambos modelos. Esto ocurre porque reduce la calidad de ajuste del modelo resultante quitar una columna redundante que es una suma de múltiplos de otros. Estas columnas se quitan precisamente porque no representan ningún valor agregado en intentar encontrar el mejor número mínimo de cuadrados. Además, si examina el resultado de ESTIMACION.LOGARITMICA en I23:K35 de celdas en Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel, observará que las tres últimas filas de las tablas de resultados son los mismos. Además, las entradas de celdas I31:J32 y celdas J24:K25 coinciden. Esto demuestra que se obtiene cuando la columna C se incluye en el modelo de los mismos resultados, pero en redundante (salida en las celdas I24:K28) como cuando se elimina la columna C antes de que ESTIMACION.LOGARITMICA se ejecutara (salida en las celdas I31:J35). Esto cumple el principio fundamental de la existencia de multicolinealidad.

En A18:C21 de celdas, datos de usos de Microsoft de Excel 2003 y de versiones posteriores de Excel para ilustrar cómo crecimiento toma ESTIMACION.LOGARITMICA de salida y calcula los valores de y previstos correspondientes. Examinando las fórmulas en celdas A20:A21 y C20:C21 de celdas, puede ver cómo se combinan ESTIMACION.LOGARITMICA coeficientes con datos nueva_matriz_x en celdas B7:C8 para cada uno de los dos modelos (mediante columnas B, C como embarazo; utilizando sólo la columna B como un objeto predictor).

Colinealidad se identifica en ESTIMACION.LOGARITMICA en Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel porque ESTIMACION.LOGARITMICA llama ESTIMACION.lineal. ESTIMACION.LINEAL utiliza un enfoque totalmente diferente para solucionar para los coeficientes de regresión. Este enfoque es QR descomposición. El artículo ESTIMACION.lineal contiene un tutorial sobre el algoritmo de descomposición QR para un pequeño ejemplo.

Resumen de resultados en versiones anteriores de Excel

Resultados de crecimiento se ven afectados negativamente en las versiones de Excel anteriores a Excel 2003 debido de resultados inexactos en ESTIMACION.LOGARITMICA que a su vez, provienen de resultados inexactos en ESTIMACION.lineal.

ESTIMACION.lineal se calcula utilizando un enfoque había pagado no atención a problemas de multicolinealidad. La existencia de colinealidad causa errores de redondeo, inadecuados errores estándar de coeficientes de regresión y grados de libertad inadecuados. A veces problemas de redondeo son suficientemente graves que ESTIMACION.lineal llena su tabla de resultados con # NUM!. Si, como en la gran mayoría de casos de práctica, puede estar seguro que no hay columnas de predicción colineales (o casi colineales), a continuación, se mostraría normalmente ESTIMACION.lineal proporcionar resultados aceptables. Por lo tanto, los usuarios de crecimiento pueden ser reassured igualmente si pueden ver la ausencia de columnas de predicción colineales (o casi colineales).

Resumen de resultados en Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel

Las mejoras en ESTIMACION.lineal incluyen el cambio a la descomposición QR método para determinar los coeficientes de regresión. QR descomposición tiene las siguientes ventajas:
  • Mejor estabilidad numérico (por lo general, errores de redondeo menores)
  • Análisis de problemas de multicolinealidad
Todos los problemas con las versiones de Excel anteriores a Excel 2003 que se muestran en este artículo se han corregido para Excel 2003 y versiones posteriores de Excel. Estas mejoras en el tema ESTIMACION.lineal se traducen en mejoras en ESTIMACION.LOGARITMICA y crecimiento.

Conclusiones

Ha mejorado el rendimiento del crecimiento porque ESTIMACION.lineal se ha mejorado considerablemente para Excel 2003 y versiones posteriores de Excel. Mejoras en ESTIMACION.lineal también afectan a ESTIMACION.LOGARITMICA, porque ESTIMACION.LOGARITMICA esencialmente se llama a crecimiento. Los usuarios de versiones anteriores de Excel deben comprobar que las columnas de predicción no son colineales antes de utilizar crecimiento.

Gran parte el material presentado en este artículo y en el artículo ESTIMACION.lineal al principio parece alarmante a los usuarios de las versiones de Excel anteriores a Excel 2003. Sin embargo, se debe tener en cuenta que colinealidad es un problema de sólo un pequeño porcentaje de casos. Versiones anteriores de Excel dará resultados de crecimiento aceptables cuando no hay ningún multicolinealidad.

Afortunadamente, las mejoras de ESTIMACION.lineal también afectan a la herramienta de regresión lineal de herramientas para análisis (esta herramienta llama a ESTIMACION.lineal) y otros dos relacionadas con las funciones de Excel: ESTIMACION.LOGARITMICA y tendencia.

Propiedades

Id. de artículo: 828526 - Última revisión: miércoles, 17 de enero de 2007 - Versión: 4.2
La información de este artículo se refiere a:
  • Microsoft Office Excel 2007
  • Microsoft Office Excel 2003
  • Microsoft Excel 2004 for Mac
Palabras clave: 
kbmt kbexpertisebeginner kbformula kbinfo KB828526 KbMtes
Traducción automática
IMPORTANTE: Este artículo ha sido traducido por un software de traducción automática de Microsoft (http://support.microsoft.com/gp/mtdetails) en lugar de un traductor humano. Microsoft le ofrece artículos traducidos por un traductor humano y artículos traducidos automáticamente para que tenga acceso en su propio idioma a todos los artículos de nuestra base de conocimientos (Knowledge Base). Sin embargo, los artículos traducidos automáticamente pueden contener errores en el vocabulario, la sintaxis o la gramática, como los que un extranjero podría cometer al hablar el idioma. Microsoft no se hace responsable de cualquier imprecisión, error o daño ocasionado por una mala traducción del contenido o como consecuencia de su utilización por nuestros clientes. Microsoft suele actualizar el software de traducción frecuentemente.
Haga clic aquí para ver el artículo original (en inglés): 828526

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