Regresión no lineal excel
Datos de un participante Hola a todos, quiero preguntar cómo puedo hacer el ajuste de curvas de este gráfico de dispersión (ambos gráficos). He intentado utilizar la opción de Trendline pero muestra muy pocas opciones como exponencial, lineal, polinómica, logarítmica, potencia, etc. No necesito utilizar estas funciones de ajuste de curvas, sino que necesito realizar el ajuste de curvas con las funciones Weibull, Pseudologística y Sigmoidal con el máximo valor R cuadrado. Por favor, ayúdame con esto cómo puedo implementar estas funciones mencionadas en Excel. Gracias de antemano.
Seguro que puedo ayudarle si sé cuál es su objetivo. Por ejemplo, ¿está planeando generar variantes aleatorias a partir de las distribuciones ajustadas? Si simplemente quieres interpolar, siempre puedes hacer un ajuste spline cúbico, para lo cual puedo publicar el código (no estoy seguro de si puedo hacerlo en este foro). ¿Por qué no utilizar los momentos de los datos para derivar los parámetros si quieres seguir con los modelos paramétricos?
Mi objetivo es muy sencillo. He utilizado el diagrama de dispersión para mi conjunto de datos. Obtuve la curva en forma de S (mostrada en la figura anterior). Sólo quiero hacer ajuste de curvas con estos conjuntos de datos utilizando Weibull o Pseudologistic o función sigmoidal. Yo no soy de matemáticas de fondo así que no entiendo su pregunta. Lo siento
Curva sigmoidea excel
El complemento Data Curve Fit Creator es un complemento de análisis de datos fácil de usar para Microsoft Excel. Añade a Excel funciones de ajuste de curvas, interpolación y suavizado de datos. Estas funciones funcionan igual que las funciones estándar de Excel, por lo que son fáciles de usar. Las funciones de ajuste de curvas incluyen ajustes polinómicos y una versátil función de regresión local (loess). Las interpolaciones incluyen splines lineales, cúbicos, de Bessel y monotónicos, así como un “spline flexible” que permite especificar la pendiente en cada punto de datos. Las funciones de suavizado de datos incluyen la media móvil, el filtro de mediana y un filtro de suavizado gaussiano. También se incluyen funciones de clasificación automática y reparación de datos. El programa incluye documentación de ayuda completa y un libro de trabajo de ejemplo en el que se muestra cada función.
Introducción y demostración de ajuste de curvas – Se trata de una introducción al complemento Data Curve Fit Creator. Esta demostración muestra cómo realizar un ajuste polinómico simple y, a continuación, cómo utilizar los valores de peso en el ajuste.
Nuevas funciones de Spline cúbico – Este vídeo muestra las nuevas opciones añadidas a la función Spline cúbico, incluida la devolución de coeficientes de pendiente y función, así como opciones ampliadas para el cálculo y la extrapolación de splines. El vídeo también muestra las actualizaciones de la interfaz del Creador de ajustes de curvas de datos (nuevo menú de cinta, grupo de funciones personalizadas).
Función Excel a partir de datos
Cuando tenemos un conjunto de datos y queremos determinar la relación entre las variables mediante un análisis de regresión, podemos crear una curva que se ajuste lo mejor posible a nuestros puntos de datos. Afortunadamente, Excel nos permite ajustar una curva y obtener una ecuación que represente la curva de mejor ajuste.
Excel añadirá instantáneamente la curva de mejor ajuste para nuestros datos y mostrará la ecuación polinómica en el gráfico. Podemos añadir el valor R-cuadrado como medida de lo cerca que están nuestros puntos de datos de la recta de regresión. Sólo tenemos que marcar la opción “Mostrar el valor R-cuadrado en el gráfico”.
En el ajuste de curvas, queremos que el valor R-cuadrado esté lo más cerca posible del valor 1. La siguiente imagen muestra nuestro gráfico de dispersión con una línea de tendencia polinómica del orden de 2. El valor R-cuadrado es “0,9759”.
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Excelencia del lino
Un ejercicio muy común cuando se analizan datos es el ajuste de una curva a través de esos datos. El ajuste de curvas es el proceso de intentar encontrar la curva (representada por una ecuación modelo) que mejor representa los datos de la muestra o, más concretamente, la relación entre las variables independiente y dependiente del conjunto de datos. Cuando los resultados del ajuste de la curva se van a utilizar para hacer nuevas predicciones de la variable dependiente, este proceso se conoce como regresión. A veces, es posible que desee ajustar una curva sólo para interpolar un conjunto de datos. En otras ocasiones, es posible que desee extrapolar más allá de los datos de la muestra. En otros casos, el ajuste de curvas