Funciones estadísticas de Excel: ESTIMACION.LOGARITMICA

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Resumen

Este artículo describe la función ESTIMACION.LOGARITMICA en Microsoft Office Excel 2003 y en versiones posteriores de Excel. Muestran cómo se utiliza la función y comparan los resultados de la función en Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel con los resultados de la función en versiones anteriores de Excel.

ESTIMACION.LOGARITMICA 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 ESTIMACION.LOGARITMICA se indican.

Microsoft Excel 2004 para Macintosh información

Las funciones estadísticas en Microsoft Excel 2004 para Macintosh se actualizaron utilizando los mismos algoritmos como Excel 2003 y versiones posteriores de Excel. Cualquier información de este artículo que describe cómo funciona una función o que describe cómo se ha modificado una función para Excel 2003 y versiones posteriores de Excel también se aplica a Excel 2004 para Macintosh.

Más información

El LOGEST(known_y's, known_x's, constant, statistics) función se utiliza para realizar la regresión donde es ajustar una curva exponencial. Se utiliza un criterio de mínimos cuadrados y ESTIMACION.LOGARITMICA intenta encontrar el mejor ajuste en ese criterio. Representan datos conocido_y la variable dependiente y conocido_x representan los datos en uno o más variables independientes. El segundo argumento es opcional. Si se omite, se supone que para ser una matriz del mismo tamaño que conocido_y que contienen los valores (1, 2, 3,...).

Suponiendo que hay p predictor variables, ESTIMACION.LOGARITMICA se ajuste a una ecuación de la siguiente forma:
y = b * (m1^x1) * (m2^x2) * ? * (mp^xp)
se determinan los valores de los coeficientes, b, m1, m2,..., mp que proporcionan el mejor ajuste a los datos y.

El último argumento ESTIMACION.LOGARITMICA se establece en TRUE si desea estadísticas adicionales, incluidos diversos errores estándar de los coeficientes de regresión, estadística f y sumas de cuadrados, r cuadrado. En este caso, ESTIMACION.LOGARITMICA debe introducirse como fórmula matricial. El último argumento es opcional. Si se omite, se interpreta como FALSE. Si el tercer argumento se establece en TRUE (más de 0) si el tercer argumento no se establece en TRUE, las dimensiones de la matriz son cinco filas por un número de columnas igual al número de variables independientes más uno.

Si el tercer argumento "constante" se establece en TRUE, que desee el modelo de regresión para incluir la constante b en la ecuación anterior en su modelo. Si se establece en FALSE, la multiplicación constante b se excluye del modelo de regresión forzando igual a uno. El tercer argumento es opcional. Si se omite, se interpreta como TRUE.

En 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. Deben ser iguales las dimensiones o longitudes de cada una de estas columnas. Todas las las observaciones siguientes son igualmente true si los datos no están organizados en columnas, pero es más sencillo discutir el caso más frecuente. Además, suponga que el último argumento ESTIMACION.LOGARITMICA siempre es TRUE y que siempre está interesado en salida detallada. Esta suposición ayuda a revelar problemas numéricos en versiones anteriores de Excel. Algunos problemas numéricos aún están presentes si utiliza FALSE para este argumento.

En este artículo utiliza los siguientes ejemplos para mostrar cómo se relaciona ESTIMACION.LOGARITMICA con ESTIMACION.lineal y señale a problemas con ESTIMACION.lineal en versiones anteriores de Excel que se traducen en problemas con ESTIMACION.LOGARITMICA. Mientras no se ha reescrito el código de ESTIMACION.LOGARITMICA para Excel 2003 y versiones posteriores de Excel, se han realizado grandes cambios y mejoras en el código para ESTIMACION.lineal. ESTIMACION.LOGARITMICA eficazmente llama ESTIMACION.lineal, ejecuta ESTIMACION.lineal, modifica la salida ESTIMACION.lineal y presenta. Por lo tanto, debe saber acerca de problemas en la ejecución de ESTIMACION.lineal.Para obtener información adicional 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 ESTIMACION.lineal también se ha revisado para Excel 2003 y versiones posteriores de Excel y es útil para obtener más information.Because que el foco de este artículo está en numéricos problemas en versiones anteriores de Microsoft Excel, en este artículo no incluye muchos ejemplos prácticos de ESTIMACION.LOGARITMICA. El archivo de Ayuda ESTIMACION.LOGARITMICA contiene dos ejemplos útiles.

Sintaxis

LOGEST(known_y's, known_x's, constant, statistics)
Los argumentos, conocido_y y conocido_x, deben ser matrices o rangos de celdas que tienen relacionada dimensiones. Si conocido_y ocupa una columna por m filas, conocido_x debe ser c columnas por 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. Deben mantener relaciones similares si conocido_y se colocan en una sola fila; en ese caso, debería ser conocido_x en filas de r. (R debe ser mayor o igual a 1). Constante y estadísticas son argumentos lógicos que se deben establecer en TRUE o FALSE. En Excel, estos argumentos se deben establecer en 0 ó 1 e interpretados por Excel como FALSE o TRUE, respectivamente. Los tres últimos argumentos ESTIMACION.LOGARITMICA son opcionales. Si omite el segundo argumento, ESTIMACION.LOGARITMICA supone un predictor único que contiene las entradas {1, 2, 3,...}. Si omite el tercer argumento, se interpreta como TRUE. Si omite el cuarto argumento, se interpreta como FALSE.

El uso más común de ESTIMACION.LOGARITMICA incluye dos rangos de celdas que contienen los datos, como LOGEST(A1:A100, B1:F100, TRUE, TRUE). Puesto que normalmente hay más de una variable de predictor, el segundo argumento en este ejemplo contiene varias columnas. En este ejemplo, hay 100 asuntos, valor de una variable dependiente, conocido_y, para cada asunto y cinco valores de variable dependiente, conocido_x, para cada tema.

Ejemplo de uso

Se proporcionan dos ejemplos de hoja de cálculo de Excel independientes para ilustrar los conceptos clave siguientes:
  • Cómo ESTIMACION.LOGARITMICA interactúa con ESTIMACION.lineal
  • Problemas en Microsoft Excel 2002 y en versiones anteriores de Excel cuando el tercer argumento ESTIMACION.LOGARITMICA o ESTIMACION.lineal está establecido en FALSE o se omite.
  • Problemas debido de colineales conocido_x en ESTIMACION.LOGARITMICA o ESTIMACION.lineal en Excel 2002 y versiones anteriores.
Para obtener información adicional sobre los conceptos segundo y tercero en esta lista, 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
Para ilustrar ESTIMACION.LOGARITMICA con el tercer argumento establecido en FALSE, siga estos pasos:
  1. Cree una hoja de cálculo de Excel en blanco y, a continuación, copie la tabla más adelante en esta sección.
  2. Haga clic en la hoja de cálculo de Excel en blanco la celda A1. A continuación, pegue las entradas de forma que la tabla rellene A1:H17 de celdas en la hoja de cálculo.
  3. Después de pegar la tabla en la nueva hoja de cálculo, haga clic en Opciones de pegado y, a continuación, haga clic en Asignar formato de destino .
  4. Mientras el rango pegado todavía está 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 y en versiones anteriores de Excel, elija columna en el menú formato y, a continuación, haga clic en Autoajustar a la selección .
Contraer esta tablaAmpliar esta tabla
Tercer argumento establece en FALSE
Excel 2002 y versiones anteriores de Excel Excel 2003 y versiones posteriores de Excel
YXLOGEST:LOGEST:
=EXP(A11)1197.4952010794931197.4952010794931
=EXP(A12)21.23717914826348# N/A1.23717914826348# N/A
=EXP(A13)3-20.42857142857144.629100498862760.9012508229098094.62910049886276
-1.90666666666667218.25333333333332
-40.857142857142942.8571428571429391.14285714285742.8571428571429
LN(Y's)XESTIMACION.LINEAL:ESTIMACION.LINEAL:
11= B45.2857142857142905.285714285714290
12= B51.23717914826348# N/A1.23717914826348# N/A
13B6 =-20.42857142857144.629100498862760.9012508229098094.62910049886276
-1.90666666666667218.25333333333332
-40.857142857142942.8571428571429391.14285714285742.8571428571429
Utilizar EXP:=EXP(G11)=EXP(H11)
Datos de ESTIMACION.LOGARITMICA están en celdas A4:B6. Resultados detallados para Excel 2002 y versiones anteriores de Excel y para Excel 2003 y versiones posteriores de Excel se presentan en las celdas D4:E8 y G4:H8 de celdas, respectivamente. Celdas A11:B13 mostrar el mismo conocido_x, pero ha ha transformado la conocido_y en las celdas A4: A6 tomando su logaritmo natural mediante la función LN de Excel. ESTIMACION.lineal se llama a continuación, en los datos transformados y los resultados se muestran en las celdas G11:H15. Observe que los resultados en las celdas G12:H15 son el mismo como el ESTIMACION.LOGARITMICA da como resultado G5:H8 de celdas. Los coeficientes de ESTIMACION.lineal en celdas G11:H11 se transforman por exponenciación. Es decir, se transforman los coeficientes de ESTIMACION.lineal en las celdas utilizando esencialmente la función EXP Excel para calcular los coeficientes de ESTIMACION.LOGARITMICA en G4:H4 de celdas. Esta relación se puede comprobar mediante la función EXP en G17:H17 de celdas. Para resumir cómo interactúan ESTIMACION.LOGARITMICA y ESTIMACION.lineal, observe la siguiente secuencia de pasos:
  1. Se llama a LOGEST(known_y's, known_x's, constant, TRUE).
  2. Llamadas de ESTIMACION.LOGARITMICA LINEST(LN of known_y's, known_x's, constant, TRUE).
  3. ESTIMACION.LOGARITMICA recibe la tabla de resultados de esta llamada a ESTIMACION.lineal.
  4. ESTIMACION.LOGARITMICA modifica coeficientes de ESTIMACION.lineal en la primera fila de tabla de resultado de ESTIMACION.lineal exponenciación. Por ejemplo, reemplace cada ESTIMACION.lineal coeficiente, m, por EXP(m).
  5. ESTIMACION.LOGARITMICA devuelve esta tabla de resultado de ESTIMACION.lineal modificada para usted como la tabla de resultados ESTIMACION.LOGARITMICA.
Si ESTIMACION.LOGARITMICA es devolver los resultados apropiados, ESTIMACION.lineal debe generar los resultados apropiados en el paso 3. Examine D13:D15 de celdas. D13 de la celda contiene un valor r cuadrado, la celda D14 contiene una estadística f y celda D15 contiene la suma de regresión de ESTIMACION.lineal de los cuadrados.

En Excel 2002 y en versiones anteriores de Excel, cuando se llama ESTIMACION.lineal con su tercer argumento establecido en FALSE, siempre calcula una suma de regresión de cuadrados que no es correcta porque utiliza una fórmula que no es correcta. Este problema se ha corregido en Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel. Observe que los valores de las dos primeras filas de la tabla de resultados no se ven afectados por este problema. En Excel 2002 y en versiones anteriores de Excel, en el artículo ESTIMACION.lineal se describe una solución para generar los valores adecuados en las tres últimas filas de la tabla de salida ESTIMACION.lineal. Si está utilizando una versión anterior de Excel y desea establecer el tercer argumento para ESTIMACION.LOGARITMICA en FALSE, recomendamos que ejecutar explícitamente los pasos 2 y 3 del procedimiento anterior y, a continuación, utilizar la solución en el artículo ESTIMACION.lineal para modificar las tres últimas filas de la tabla de salida ESTIMACION.lineal.

Se producen problemas debido a colineales conocido_x en ESTIMACION.LOGARITMICA o ESTIMACION.lineal en Excel 2002 y en versiones anteriores de Excel. Columnas de predicción, el conocido_x son colineales si al menos una columna, c, se puede expresar como una suma de múltiplos de otros usuarios (c1, c2 y otros valores). Columna c se denomina redundante porque se puede construir la información que contiene las columnas (c1, c2 y otros valores). El principio fundamental en presencia de colinealidad es que los resultados no deberían ser afectados por si una columna redundante se incluyen en los datos originales o se quita los datos originales. Porque la versión de ESTIMACION.lineal en Excel 2002 y en versiones anteriores de Excel no busca colinealidad, 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 usuarios (c1, c2 y otros valores). En este caso, "casi igual" significa una suma muy pequeña de las desviaciones cuadradas de entradas de c de la suma ponderada de c1, c2 y otros valores de las entradas correspondientes. Por ejemplo, "muy pequeño" puede ser menor que 10^(-12).

Para ilustrar la colinealidad ESTIMACION.LOGARITMICA, siga estos pasos:
  1. Cree una hoja de cálculo de Excel en blanco y, a continuación, copie la tabla siguiente.
  2. Haga clic en la hoja de cálculo de Excel en blanco la celda A1. A continuación, pegue las entradas de forma que la tabla rellene A1:N27 de celdas en la hoja de cálculo.
  3. Después de pegar la tabla en la nueva hoja de cálculo, haga clic en Opciones de pegado y, a continuación, haga clic en Asignar formato de destino .
  4. Mientras el rango pegado todavía está seleccionado, utilice uno de los procedimientos siguientes, según la versión de Excel que esté ejecutando:
    • En 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 y en versiones anteriores de Excel, elija columna en el menú formato y, a continuación, haga clic en Autoajustar a la selección .
Contraer esta tablaAmpliar esta tabla
YX
=EXP(A23)121
=EXP(A24)341
=EXP(A25)451
=EXP(A26)671
=EXP(A27)781
ESTIMACION.LOGARITMICA utilizando columnas 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
YX
112
234
345
467
578
ESTIMACION.lineal utilizando columnas B, C:Valores para Excel 2002 y para versiones anteriores de Excel:Valores para Excel 2003 y para las versiones posteriores de Excel:
=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)# NÚM!# NÚM!# NÚM!00.6578947368421050.236842105263158
=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)# NÚM!# NÚM!# NÚM!00.0438596491228070.206652964726136
=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)# NÚM!# NÚM!# NÚM!0.9868421052631580.209426954145848# N/A
=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)# NÚM!# NÚM!# NÚM!2253# N/A
=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:C27,TRUE,TRUE)# NÚM!# NÚM!# NÚM!9.868421052631580.131578947368421# N/A
ESTIMACION.LINEAL utiliza sólo la columna B
=LINEST(A23:A27,B23:B27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:B27,TRUE,TRUE)0.6578947368421050.2368421052631590.6578947368421050.236842105263158
=LINEST(A23:A27,B23:B27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:B27,TRUE,TRUE)0.04385964912280710.2066529647261360.0438596491228070.206652964726136
=LINEST(A23:A27,B23:B27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:B27,TRUE,TRUE)0.9868421052631580.2094269541458480.9868421052631580.209426954145848
=LINEST(A23:A27,B23:B27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:B27,TRUE,TRUE)224.99999999999932253
=LINEST(A23:A27,B23:B27,TRUE,TRUE)=LINEST(A23:A27,B23:B27,TRUE,TRUE)9.868421052631580.1315789473684219.868421052631580.131578947368421
Se incluyen datos en celdas A1:C6. Las entradas de celdas D2: D6 no forman parte de los datos. Estas entradas se utilizan para ilustración en el párrafo siguiente. Resultados de dos llamadas diferentes al ESTIMACION.LOGARITMICA se muestran para Excel 2002 y versiones anteriores de Excel en E8:G20 de celdas y para Excel 2003 y versiones posteriores de Excel en I8:K20 de celdas.

El primer modelo filas 8 a 13, utiliza las columnas B y C como embarazo y solicita Excel para modelar la constante donde en que el tercer argumento establece en TRUE. A continuación, Excel eficazmente inserta una columna de predicción adicional aspecto de celdas D2: D6. Observe que las entradas de C de la columna en las filas 2 a 6 son exactamente igual a la suma de las entradas correspondientes en las columnas B y D. Por tanto, colinealidad se produce porque la columna C es una suma de múltiplos de la columna B y la columna adicional de 1 se inserta porque se ha omitido el tercer argumento para ESTIMACION.LOGARITMICA de Excel o TRUE que es el caso "normal". Este colinealidad provoca problemas numéricos y Excel 2002 y versiones anteriores de Excel no pueden calcular resultados y la tabla de salida ESTIMACION.LOGARITMICA se rellena con # NUM!.

Cualquier versión de Excel puede controlar el segundo modelo en la fila 15 a 20. Colinealidad no produce con este modelo y el usuario solicitudes Excel para modelar la constante. Este ejemplo se incluyen aquí por las dos razones siguientes:
  • Este ejemplo es la más común de casos prácticos: colinealidad no está presente y el tercer argumento para ESTIMACION.LOGARITMICA es verdadero o se omite. Si tiene una versión anterior de Excel, problemas numéricos no estarán probable que se producen en el caso práctico más común.
  • 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. La mayoría de los paquetes estadísticos principales analizar colinealidad, quitar una columna es la suma de múltiplos de otros usuarios del modelo y de alerta 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, recibirá la información en la tabla de salida ESTIMACION.LOGARITMICA, no en un mensaje o en una cadena de texto. 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. (Vea las entradas de celdas I9:I10 para obtener un ejemplo.) En este caso, ESTIMACION.LOGARITMICA quita la columna C (coeficientes en las celdas I9 J9, K9 corresponden a las columnas C, B, y en la Excel constante columna, respectivamente). Cuando se produce colinealidad, se puede quitar cualquiera de las columnas implicadas.

En el segundo modelo filas 16 a 20, colinealidad no se produce y ninguna de las columnas se quitan. Los valores de predicción y son que los mismos en ambos modelos ya que reducirá la calidad de quitar una columna redundante que es una suma de múltiplos de otros usuarios (los primero y segundo modelos) ajustan del modelo resultante. Estas columnas se quitan precisamente porque no representan ningún valor agregado en intentar encontrar el mejor número mínimo de cuadrados. Además, en el resultado de Excel 2003 y versiones posteriores de Excel en I8:K20 de celdas, las tres últimas filas de las tablas de resultados son los mismos y las entradas de celdas I16:J17 y celdas J9:K10 coinciden. Esto demuestra que se obtienen los mismos resultados cuando la columna C se incluye en el modelo pero se encontró que redundantes (salida en I9:K13) como cuando se elimina la columna C antes de que ESTIMACION.LOGARITMICA se ejecutara (salida en I16:J20). Este resultado satisface el principio fundamental en presencia de multicolinealidad.

Colinealidad se identifica en ESTIMACION.lineal en Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel mediante un enfoque completamente diferente, descomposición QR, para solucionar para los coeficientes de regresión. En el artículo ESTIMACION.lineal se describe un tutorial sobre el algoritmo de descomposición QR para un pequeño ejemplo.

Resumen de resultados en versiones anteriores de Excel

Resultados de ESTIMACION.LOGARITMICA se ven perjudicadas por resultado de ESTIMACION.lineal que no es exacto en Excel 2002 y en versiones anteriores de Excel.

ESTIMACION.LINEAL utiliza una fórmula que no es correcta para la suma total de los cuadrados cuando el tercer argumento de ESTIMACION.lineal se establece en FALSE. Esta fórmula dio como resultado valores de la suma de regresión de cuadrados que no son correctos. Además, los valores que dependen de la suma de regresión de cuadrados, r cuadrado y la estadística f, no son correctos. (Vea la solución en el artículo ESTIMACION.lineal si estás utilizando una versión anterior de Excel.) Por lo tanto, los usuarios de ESTIMACION.LOGARITMICA deben utilizar esta solución provisional cuando llaman ESTIMACION.LOGARITMICA con el tercer argumento establece en FALSE.

Independientemente del valor del tercer argumento, ESTIMACION.lineal se calculó mediante un enfoque que no solucionan problemas de multicolinealidad. Colinealidad provocado redondo desactivar errores, estándar de los coeficientes de regresión que no correspondiera y grados de libertad que no correspondiera. En algunos casos, round desactivar errores eran suficientemente grave que la tabla de salida ESTIMACION.lineal se ha rellenado con # NUM!. ESTIMACION.lineal generalmente proporciona resultados aceptables si cumplen las condiciones siguientes:
  • Los usuarios están seguros de que las columnas de predicción no son colineales (o casi colineales).
  • El tercer argumento para ESTIMACION.lineal es verdadero o se omite.
Por lo tanto, ESTIMACION.LOGARITMICA generalmente proporciona resultados aceptables si las columnas de predicción no son colineales (o casi colineales) y el tercer argumento para ESTIMACION.LOGARITMICA es TRUE o se omite.

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

Se han realizado las siguientes mejoras en el tema ESTIMACION.lineal:
  • Se ha corregido la fórmula de la suma total de los cuadrados donde el tercer argumento para ESTIMACION.lineal se establece en FALSE.
  • El método QR descomposición se utiliza para determinar los coeficientes de regresión.
QR descomposición tiene dos ventajas:
  • Mejor estabilidad numérico (o menor redondear normalmente a errores).
  • Análisis de problemas de multicolinealidad.
Todos los problemas con Excel 2002 y con versiones anteriores de Excel que se tratan en este artículo se han corregido en Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel.

Conclusiones

Se ha mejorado el rendimiento de ESTIMACION.LOGARITMICA porque ESTIMACION.lineal se ha mejorado considerablemente en Excel 2003 y en las versiones posteriores de Excel. Si utiliza una versión anterior de Excel, compruebe que las columnas de predicción no son colineales antes de utilizar ESTIMACION.LOGARITMICA. Además, tenga cuidado de utilizar la solución que se muestra en el artículo ESTIMACION.lineal, cuando el tercer argumento para ESTIMACION.LOGARITMICA se establece en FALSE. Aunque esta información en este artículo y en el artículo ESTIMACION.lineal puede parecer alarmante a los usuarios de Excel 2002 y versiones anteriores de Excel, colinealidad es un problema de un pequeño porcentaje de casos. Las llamadas a ESTIMACION.LOGARITMICA con el tercer argumento establecido en FALSE también probablemente son relativamente raras en la práctica. Versiones anteriores de Excel dará resultados de ESTIMACION.LOGARITMICA aceptables cuando hay no colinealidad y cuando tercer argumento del ESTIMACION.LOGARITMICA es verdadero o se omite.

Nota Las mejoras de ESTIMACION.lineal también afectan a las herramientas de análisis regresión lineal de herramienta (que llama a ESTIMACION.lineal) y otros dos relacionadas Excel funciones: tendencia y crecimiento.

Propiedades

Id. de artículo: 828528 - Última revisión: sábado, 13 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 kbinfo KB828528 KbMtes
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Haga clic aquí para ver el artículo original (en inglés): 828528

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