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ESTIMACION.LINEAL comprueba la colinealidad y quita cualquier columna x redundante del modelo de regresión cuando las identifica. Puede reconocer las columnas x eliminadas en el resultado de ESTIMACION.LINEAL como aquellas con coeficientes 0 así como con valores de 0.
En el análisis de regresión, la función ESTIMACION.LOGARI CALCULA una curva exponencial que se ajusta a los datos y devuelve una matriz de valores que describe la curva.
Los valores existentes son valores x e y conocidos, y el valor futuro se pronostica mediante una regresión lineal. Puede usar estas funciones para predecir ventas futuras, requisitos de inventario o tendencias de los consumidores.
La herramienta de análisis Regresión efectúa el análisis de regresión lineal utilizando el método de "mínimos cuadrados" para ajustar una línea a un conjunto de observaciones. Puede analizar la forma en que los valores de una o más variables independientes afectan a una variable dependiente.
Devuelve la pendiente de una línea de regresión lineal creada con los datos de los argumentos conocido_x y conocido_y. La pendiente es la distancia vertical dividida por la distancia horizontal entre dos puntos cualquiera de la recta, lo que corresponde a la tasa de cambio a lo largo de la línea de regresión.
Puede usar TENDENCIA para calcular la regresión respecto a una misma variable elevada a potencias diferentes y ajustar una curva polinómica. Por ejemplo, supongamos que la columna A contiene valores y y la columna B contiene valores x.
Las funciones de previsión se pueden usar para predecir valores futuros basados en datos históricos. Estas funciones usan algoritmos avanzados de aprendizaje automático, como triple suavizado exponencial (ETS).
Use los datos existentes en Excel 2016 para predecir y crear un gráfico con valores futuros de una forma más rápida y fácil que usar las diversas funciones de previsión con un solo clic. Este artículo contiene además información sobre los parámetros usados en los cálculos y cómo ajustarlos.
Rellene una serie que se ajuste a una tendencia sencilla, use funciones para extender datos complejos y no lineales o realice análisis de regresión con el complemento Herramientas para análisis.
En este artículo se describen la sintaxis de la fórmula y el uso de la función COEFICIENTE.R2, que devuelve el cuadrado del coeficiente de correlación de momento del producto Pearson a través de los puntos de datos de known_y y known_x.
Devuelve el error típico del valor de y previsto para cada x de la regresión. El error típico es una medida de la cuantía de error en el pronóstico del valor de y para un valor individual de x. Sintaxis. ERROR.TIPICO.XY(conocido_y, conocido_x) La sintaxis de la función ERROR.TIPICO.XY tiene los siguientes argumentos: Conocido_y Obligatorio.
