Een van de verschillende methoden voor prognoses is het onmogelijk om niet-aanpassing toe te wijzen. Hiermee kunt u geschatte berekeningen produceren en de geplande indicatoren berekenen door de bronobjecten naar de eenvoudiger te vervangen. Ook in Excel is het mogelijk om deze methode te gebruiken voor het voorspellen en analyseren. Laten we eens kijken hoe deze methode kan worden toegepast in het opgegeven programma met ingebouwde hulpmiddelen.
Uitvoering van onderlinge aanpassing
De naam van deze methode is afkomstig van het Latijnse woord Proxima - de "dichtstbijzijnde" is benadering door de bekende indicatoren te vereenvoudigen en af te streven, en deze in de trend te bouwen en is de basis. Maar deze methode kan niet alleen worden gebruikt voor prognoses, maar ook om al bestaande resultaten te bestuderen. Immers, de benadering, in feite, vereenvoudigt de brongegevens, en de vereenvoudigde versie is gemakkelijker te verkennen.Het hoofdgereedschap waarmee het glading wordt uitgevoerd in Excel is een trendlijn bouwen. De essentie is dat op basis van reeds bestaande indicatoren een schema van een functie wordt aangetrokken tot toekomstige perioden. Het hoofddoel van de trendlijn, hoe het niet moeilijk is om te raden, dit is de voorbereiding van prognoses of het detecteren van een algemene trend.
Maar het kan worden gebouwd met een van de vijf soorten benadering:
- Lineair;
- Exponentieel;
- Logaritmic;
- Polynoom;
- Stroom.
Overweeg elk van de opties afzonderlijk in detail.
Les: Hoe een trendlijn in Excel te bouwen
Methode 1: Lineair Smoothing
Laten we eerst de eenvoudigste optie van aanpassing overwegen, namelijk met behulp van een lineaire functie. Op het zullen we ons meer in detail richten, omdat we de algemene momenten kenmerkend zullen presenteren en voor andere methoden, namelijk de constructie van het schema en enkele andere nuances, waarin we bij het overwegen van volgende opties niet zullen stoppen.
Allereerst zullen we een schema construeren, op basis waarvan we een afvlakkingsprocedure zullen uitvoeren. Om een grafiek te bouwen, nemen we de tabel waarin de kosten van de door de onderneming geproduceerde eenheid en de overeenkomstige winst in deze periode worden geschat. De grafische functie die we bouwen, zullen de afhankelijkheid van toenemende winsten weergeven van het verminderen van de kosten van producten.
- Om in de eerste plaats een grafiek te bouwen, markeren we de kolommen "kosten van een eenheid van producten" en "winst". Daarna gaan we naar het tabblad "Invoegen". Klik vervolgens op de tape in het gereedschapsblok "Diagram" op de knop "Spot". Selecteer in de lijst die opent de naam "Spot met soepele bochten en markeringen." Het is dit soort diagrammen dat het meest geschikt is om met een trendlijn te werken, wat betekent dat om de benaderingsmethode toe te passen om uit te blinken.
- Het schema is gebouwd.
- Als u een trendlijn wilt toevoegen, selecteert u deze met de rechtermuisknop. Het contextmenu verschijnt. Kies erin het item "Trendlijn toevoegen ...".
Er is een andere optie om het toe te voegen. In een extra groep tabbladen op het lint "Werk met grafieken" gaan we naar het tabblad "Layout". Klik vervolgens in de werkbalk "Analyse" op de knop "Trendlijn". De lijst wordt geopend. Omdat we een lineaire benadering moeten toepassen, kiezen we de "lineaire benadering" uit de gepresenteerde posities.
- Als u nog steeds de eerste optie van actie hebt gekozen met het toevoegen via het contextmenu, wordt het formaatvenster geopend.
In het parameterblok "Bouw een trendlijn (benadering en afvlakking)", stellen we de schakelaar in op de "lineaire" positie.
Als u wenst, kunt u een vinkje in de buurt van de positie installeren "Toon vergelijking op het diagram". Daarna zal het diagram de afsnijdingsfunctie-vergelijking weergeven.
In ons geval is het ook belangrijk voor het vergelijken van verschillende opties voor bijbehorende aanpassing om een vinkje over het artikel op te zetten ", plaats de waarde van een geldige benadering in het diagram (R ^ 2)". Deze indicator kan variëren van 0 tot 1. Wat het hoger is, is de onderlinge aanpassing beter (significant). Er wordt aangenomen dat met de grootte van deze indicator 0.85 en het bovenstaande, het gladstrijken kan worden beschouwd als betrouwbaar en als de indicator lager is, dan nee.
Na alle bovenstaande instellingen. Klik op de knop "Sluiten", op de onderkant van het venster geplaatst.
- Zoals je kunt zien, is de trendlijn gebouwd op de kaart. Met lineaire benadering wordt het aangegeven door een zwarte rechte strook. De opgegeven vorm van afvlakking kan in de meest eenvoudige gevallen worden gebruikt wanneer de gegevens vrij snel variëren en de afhankelijkheid van de waarde van de functie van het argument is duidelijk.
Smoothing, die in dit geval wordt gebruikt, wordt beschreven door de volgende formule:
Y = bijl + b
In het bijzonder kost onze formule dit soort:
Y = -0.1156x + 72,255
De waarde van de nauwkeurigheid van de harmonimatie is gelijk aan 0.9418, wat een vrij aanvaardbaar resultaat is, het karakteriseren van het gladstrijken, als betrouwbaar.
Methode 2: Exponentiële benadering
Laten we nu het exponentiële type benadering in Excel bekijken.
- Om het type trendlijn te wijzigen, selecteert u deze met de rechtermuisknop en selecteert u het "Trendlijnindeling ..." in het menu Opening.
- Daarna wordt het formaatvenster al bekend bij ons gelanceerd. In een selectie-eenheid van een aanpassingstype zetten we de schakelaar in op de "exponentiële" positie. De resterende instellingen laten hetzelfde als in het eerste geval. Klik op de knop "Sluiten".
- Daarna wordt de trendlijn gebouwd op de kaart. Zoals we zien, bij gebruik van deze methode heeft het een enigszins gebogen vorm. In dit geval is het betrouwbaarheidsniveau gelijk aan 0,9592, dat hoger is dan bij het gebruik van lineaire benadering. De exponentiële methode kan het best worden gebruikt in het geval wanneer eerste waarden snel worden gewijzigd en vervolgens een evenwichtige vorm aannemen.
De algemene weergave van de gladde functie is als volgt:
y = wees ^ x
Waar e de basis is van een natuurlijke logaritme.
In het bijzonder heeft onze formule het volgende formulier gevolgd:
Y = 6282.7 * e ^ (- 0,012 * x)
Methode 3: Logaritmische afvlakking
Nu is het de beurt om de logaritmische benzinemethode te overwegen.
- Op dezelfde manier, als de vorige keer via het contextmenu, starten we het venster Trendlijnindeling. We stellen een schakelaar op naar de positie "Logarithmic" en klik op de knop "Sluiten".
- De procedure voor het bouwen van een trendlijn met logaritmische benadering vindt plaats. Net als in het vorige geval is het beter om deze optie te gebruiken wanneer aanvankelijk de gegevens snel worden gewijzigd en nemen vervolgens een uitgebalanceerd beeld. Zoals je kunt zien, is het betrouwbaarheidsniveau 0.946. Dit is hoger dan bij gebruik van een lineaire methode, maar lager dan de kwaliteit van de trendlijn tijdens exponentiële afvlakking.
In het algemeen ziet de gladde formule er als volgt uit:
y = a * ln (x) + b
Waar LN de grootte van een natuurlijke logaritme is. Vandaar de naam van de methode.
In ons geval neemt de formule de volgende vorm aan:
y = -62,81ln (x) +404.96
Methode 4: Polynomiale afvlakking
Het is gekomen om de polynomiale afvlakkingsmethode te overwegen.
- Ga naar het venster Trendlijnindeling, zoals reeds meer dan één keer gedaan. In het blok "Trendlijn bouwen" zetten we de schakelaar in op de positie "POLYNOMIAL". Rechts van dit artikel is het veld "Degree". Bij het kiezen van de waarde "Polynomial" wordt het actief. Hier kunt u elke stroomwaarde van 2 (standaard geïnstalleerd) opgeven aan 6. Deze indicator bepaalt het aantal Maxima- en minima-functie. Bij het installeren van het polynomium van de tweede graad, wordt slechts één maximaal beschreven en wanneer het zesde polynoom is geïnstalleerd, kan maximaal vijf maxima worden beschreven. Om te beginnen, laat u de standaardinstellingen achter, dat wil zeggen, we zullen de tweede graad specificeren. De resterende instellingen laten hetzelfde als we ze op de vorige manieren plaatsen. Klik op de knop "Sluiten".
- De trendlijn met deze methode is gebouwd. Zoals je kunt zien, is het nog meer gebogen dan het gebruik van exponentiële benadering. Het betrouwbaarheidsniveau is hoger dan bij een van de eerder gebruikte methoden, en is 0.9724.
Deze methode wordt het meest succesvol gebruikt in het geval dat gegevens voortdurend veranderen. De functie die dit type glading beschrijft, ziet eruit als:
y = A1 + A1 * x + A2 * x ^ 2 + ... + een * x ^ n
In ons geval nam de formule dit soort:
y = 0,0015 * x ^ 2-1.7202 * x + 507.01
- Laten we nu de mate van polynomen veranderen om te zien of het resultaat anders zal zijn. Keer terug naar het venster Opmaak. Het type benadering wordt achtergelaten door polynoom, maar tegenover het in het mate-venster, stellen we de hoogst mogelijke waarde - 6.
- Zoals we daarna zien, nam onze trendlijn de vorm van een uitgesproken curve, waarin het aantal highs gelijk is aan zes. Het niveau van betrouwbaarheid steeg nog meer, met 0,9844.
De formule die dit type afkomst beschrijft, heeft de volgende vorm aangenomen:
Y = 8E-08x ^ 6-0.0003x ^ 5 + 0.3725X ^ 4-269,33x ^ 4-269,33x ^ 3 + 109525x ^ 2-2E + 07X + 2E + 09
Methode 5: Smoothing Power
Overweeg in voltooiing de methode van vermogensbenadering in Excel.
- We gaan naar het venster "Trendlijnindeling". Installeer de schakelaar voor het gladmakende type op de positie "POWER". De show van de vergelijking en het betrouwbaarheidsniveau, verlaten het inbegrepen. Klik op de knop "Sluiten".
- Het programma vormt een trendlijn. Zoals je in ons geval kunt zien, is het een lijn met een lichte bocht. Het betrouwbaarheidsniveau is gelijk aan 0.9618, wat een vrij hoge indicator is. Van alle hierboven beschreven manieren, was het betrouwbaarheidsniveau alleen hoger bij gebruik van de polynomiale methode.
Deze methode is effectief in gevallen van intensieve verandering in deze functie. Het is belangrijk om van mening te zijn dat deze optie alleen van toepassing is als de functie en het argument geen negatieve of nulwaarden nemen.
De algemene formule die deze methode beschrijft, heeft dit soort:
y = bx ^ n
In het bijzonder, voor ons geval lijkt het hierop:
y = 6e + 18x ^ (- 6.512)
Zoals we kunnen zien, met behulp van specifieke gegevens die we bijvoorbeeld hebben gebruikt, toonde het grootste niveau van betrouwbaarheid de methode van polynomiale benadering met een polynoom in het zesde graad (0.9844), het kleinste niveau van betrouwbaarheid in de lineaire methode (0.9418). Maar dit betekent niet dat dezelfde trend andere voorbeelden zal gebruiken. Nee, het niveau van efficiëntie in de bovenstaande werkwijzen kan aanzienlijk verschillen, afhankelijk van het specifieke type functie waarvoor de trendlijn wordt gebouwd. Daarom, als voor deze functie de geselecteerde methode het meest effectief is, betekent het helemaal niet dat het ook optimaal is in een andere situatie.
Als u onmiddellijk meteen kunt bepalen, op basis van de bovenstaande aanbevelingen, wat voor soort benadering is specifiek geschikt in uw geval, dat wil zeggen, het is logisch om alle methoden te proberen. Na het opbouwen van een trendlijn en het bekijken van zijn betrouwbaarheidsniveau, kunt u de beste optie kiezen.