我有44对值,如下:
X Y X Y 1 1303 23 1471979 2 2689 24 1855942 3 4373 25 2339735 4 7421 26 3096779 5 10037 27 3903252 6 13333 28 5153666 7 20665 29 6199765 8 26849 30 8185063 9 37305 31 10314552 10 47879 32 13588513 11 65572 33 17122961 12 89127 34 21576366 13 106217 35 27187657 14 152379 36 35747356 15 193512 37 45043166 16 244886 38 56755887 17 309618 39 71513915 18 414190 40 93863574 19 552058 41 118269663 20 660106 42 149021335 21 925396 43 187768443 22 1108885 44 246053390
当我尝试使用生成的公式计算Y值时,结果与原始公式有很大差异。 我假设指数公式必须有一个额外的系数,它的完整格式必须如下:
有没有办法在Excel中计算c系数?
答案 0 :(得分:2)
我猜您可以使用指数趋势公式进行近似。这将为您提供顶部曲线。您可以区分曲线以计算出近似的c值。
指数趋势方程式
等式:y = c * e ^(b * x)
c:= EXP(INDEX(LINEST(LN(y),x),1,2))
b:= INDEX(LINEST(LN(y),x),1)
请点击此处查看您的数据示例:
并绘制
更多信息:
http://spreadsheetpage.com/index.php/tip/chart_trendline_formulas/
请参阅关于预测和趋势的ExcelIsFun Youtube系列。
答案 1 :(得分:0)
曲线的渐近部分由较低的x值偏置,这与公式Y = a * exp(bx)不一致。
当您将ln()应用于值并使用线性回归时,请参阅下面的内容:
添加偏移量Y = ab ^ x-c不会削减它(或者至少我不能这样做)
为了好玩,我尝试使用Qtiplot进行近似: 使用Boltzmann表达式近似完美的函数逼近:
function: A2+(A1-A2)/(1+exp((x-x0)/dx))
A1 = 2.2184780190041e+04 +/- 1.5722449570412e+05
A2 =8.1115013418524e+11 +/- 6.6413291414825e+13
dx = 4.1166909249630e+00 +/- 5.6368166087880e-02
x0 = 7.7386674788554e+01 +/- 3.3758286906650e+02
您可以自由地简化/近似。
关于你的问题:
没有内置的指数回归工具来适应您的数据。使用excel,你可以按照方法(diffenrentiating和求解方程)执行上面的回归,但它失败了。
另外,如果你希望渐近部分更合适,你可以跳过前x个值(例如从x = 8开始)并使用xl中内置的指数回归。
答案 2 :(得分:0)
使用图形趋势线时,必须使用X-Y图。如果选择任何其他类型的图形,则趋势线方程将是错误的。
答案 3 :(得分:0)
仅要求Excel为您提供带20或30个小数点的参数。我们只是做到了而已,并且有所作为,特别是当x高时(在我们的情况下,大约为2000)。