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Devuelve la pendiente de una línea de regresión lineal creada con los datos de los argumentos de valores conocidos de x e 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.
Sintaxis
más sencilla.Pendiente (arg1, arg2)
expresión Variable que representa un objeto WorksheetFunction.
Parameters
| Nombre | Obligatorio/opcional | Tipo de datos | Descripción |
|---|---|---|---|
| Arg1 | Obligatorio | Variant | Valores conocidos de y: matriz o rango de celdas que contiene puntos de datos numéricos dependientes. |
| Arg2 | Obligatorio | Variant | Valores conocidos de x: conjunto de puntos de datos independientes. |
Valor devuelto
Double
Comentarios
Los argumentos deben ser números o nombres, matrices o referencias que contienen números.
Si un argumento de matriz o referencia contiene texto, valores lógicos o celdas vacías, esos valores se pasan por alto; sin embargo, se incluyen las celdas que tengan el valor cero.
Si known_y y known_x están vacíos o tienen un número diferente de puntos de datos, Pendiente devuelve el valor de error #N/A.
La ecuación para la pendiente de la línea de regresión es la siguiente, donde x e y son las medias de muestra PROMEDIO(known_x's) y PROMEDIO(known_y's):
El algoritmo subyacente usado en las funciones Pendiente e Intersección es diferente del algoritmo subyacente utilizado en la función LinEst . La diferencia entre estos algoritmos puede producir resultados distintos cuando los datos son indeterminados y colineales. Por ejemplo, si los puntos de datos del argumento de valores conocidos de y son 0 y los puntos de datos del argumento de valores conocidos de x son 1:
¡La pendiente y la intercepción devuelven un #DIV/0! error. El algoritmo de pendiente e intersección está diseñado para buscar una y solo una respuesta y, en este caso, puede haber más de una respuesta.
LinEst devuelve el valor 0. El algoritmo LinEst está diseñado para devolver resultados razonables para datos colineales y, en este caso, se puede encontrar al menos una respuesta.
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