Benadering in Excel: 5 eenvoudige maniere

Tussen die verskillende metodes van vooruitskatting, is dit onmoontlik om nie te benadering toe te ken. Met dit, kan jy benaderde berekeninge te produseer en bereken die beplande aanwysers deur die vervanging van die bron voorwerpe om die eenvoudiger. In Excel, te, is dit moontlik om hierdie metode vir die voorspelling van en die ontleding van gebruik. kyk Let's hoe hierdie metode in die gespesifiseerde program kan toegedien word met ingeboude tools.

Uitvoering van benadering

Die naam van hierdie metode is afkomstig van die Latynse woord Proxima - die "naaste" is benadering deur die vereenvoudiging en glad die bekende aanwysers, die bou van hulle in die tendens en is sy basis. Maar hierdie metode kan gebruik word nie net vir vooruitskatting, maar ook om studie reeds bestaande resultate. Na alles, die aanpassing is, in werklikheid, die vereenvoudiging van die bron data, en die vereenvoudig weergawe is makliker om te verken.

Die belangrikste instrument waarmee smoothing word in Excel is die bou van 'n tendens lyn gedra. Die essensie is dat op grond van reeds bestaande aanwysers, 'n skedule van 'n funksie word gevestig op tydperke toekoms. Die hoofdoel van die tendens lyn, hoe dit is nie moeilik om te raai, dit is die voorbereiding van 'n voorspelling of die opsporing van 'n algemene tendens.

Maar dit gebou kan word met behulp van een van vyf tipes benadering:

• lineêre;
• eksponensiële;
• logaritmiese;
• polinoom;
• Krag.

Oorweeg elk van die opsies in meer detail afsonderlik.

Les: Hoe om 'n tendens lyn in Excel te bou

Metode 1: Lineêre smoothing

In die eerste plek, laat ons kyk na die maklikste opsie van aanpassing, naamlik die gebruik van 'n lineêre funksie. Op dit sal ons meer fokus in meer detail, aangesien ons die algemene oomblikke kenmerkende en vir ander metodes, naamlik die bou van die skedule en 'n paar ander nuanses, waarin, by die oorweging van die daaropvolgende opsies, sal ons nie stop sal aanbied.

In die eerste plek, sal ons 'n skedule te bou, op grond waarvan ons 'n smoothing prosedure sal uit te voer. Om 'n grafiek te bou, neem ons die tabel op waarin die koste van die eenheid wat deur die onderneming en die ooreenstemmende wins in hierdie tydperk word geskat. Die grafiese funksie wat ons bou sal die afhanklikheid van die verhoging van winste uit die vermindering van die koste van produkte te vertoon.

1. Om 'n grafiek te bou, in die eerste plek, na vore te bring ons die kolomme "koste van 'n eenheid van produkte" en "wins". Daarna het ons verhuis na die blad "Insert". Volgende, op die band in die "diagram" hulpmiddel blok, kliek op die knoppie "Spot". In die lys wat oopmaak, kies die naam "Spot met gladde kurwes en merkers." Dit is hierdie tipe van diagramme mees geskikte vir die werk met 'n tendens lyn, wat beteken dat die benadering metode toe te pas om te presteer.



2. Die skedule is gebou.



3. 'N tendens lyn te voeg, kies dit met die regter muis knoppie. Die konteks kieslys verskyn. Kies in dit die item "Voeg Trend Line ...".

   

   Daar is nog 'n opsie om dit by te voeg. In 'n ekstra groep oortjies op die "Werk met kaarte" lint, ons skuif na die blad "uitleg". Volgende, in die "Ontleding" toolbar, klik op die knoppie "Trend Line". Die lys maak oop. Sedert ons nodig het om 'n lineêre benadering toe te pas, dan kies ons die "lineêre benadering" van die aangebied posisies.



4. As jy nog steeds die eerste keuse van aksie gekies met die toevoeging van deur die konteks kieslys, die venster formaat oopmaak.

   In die parameter blok "Bou 'n tendens lyn (benadering en smoothing)", ons het die skakelaar na die "lineêre" posisie.

   As jy wil, kan jy 'n regmerkie langs die posisie "Wys vergelyking op die diagram" installeer. Daarna sal die diagram die glad funksie vergelyking vertoon.

   Ook, in ons geval, dit is belangrik vir die vergelyking van verskillende opsies vir aanpassing aan 'n regmerkie te vestig oor die item "Sit die waarde van 'n geldige benadering op die diagram (R ^ 2)". Hierdie aanwyser kan wissel van 0 tot 1. Wat is dit hoër, die benadering is beter (beduidende). Daar word geglo dat met die grootte van hierdie aanwyser 0.85 en die bokant, glad betroubare kan oorweeg word, en indien die aanwyser is laer, dan nie.

   Na spandeer al die bogenoemde instellings. Klik op die "Close" knoppie, geplaas aan die onderkant van die venster.



5. Soos jy kan sien, is die tendens lyn gebou op die grafiek. Met lineêre benadering, is dit aangedui met 'n swart reguit strook. Die gespesifiseerde vorm van smoothing kan gebruik word in die mees eenvoudige gevalle wanneer die data eerder vinnig wissel en die afhanklikheid van die waarde van die funksie van die argument is voor die hand liggend.

Smoothing, wat gebruik word in hierdie geval, word beskryf deur die volgende formule te gebruik:

Y = ax + B

In die besonder, ons formule neem hierdie soort:

Y = -0.1156x + 72255

Die waarde van die akkuraatheid van die benadering is gelyk aan 0,9418, wat is 'n redelik aanvaarbare resultaat, wat kenmerkend is glad, as betroubaar.

Metode 2: Eksponensiële benadering

Nou kom ons kyk na die eksponensiële tipe benadering in Excel.

1. Met die oog op die tipe tendens lyn te verander, kies dit met die regter muis knoppie en kies die "Trend Line Format ..." in die opening spyskaart.



2. Daarna word die formaat venster reeds bekend aan ons bekend gestel. In 'n benadering tipe seleksie eenheid, het ons die skakelaar na die "Eksponensiële" posisie. Die oorblywende instellings sal dieselfde verlaat as in die eerste geval. Klik op die knoppie "Close".



3. Daarna sal die tendens lyn gebou word op die grafiek. Soos ons sien, by die gebruik van hierdie metode, het dit 'n bietjie geboë vorm. In hierdie geval, die vlak van betroubaarheid is gelyk aan 0,9592, wat hoër is as by die gebruik van lineêre benadering. Die eksponensiële metode is die beste gebruik in die geval wanneer die eerste waardes vinnig verander, en neem dan 'n gebalanseerde vorm.

Die algemene siening van die smoothing funksie is soos volg:

y = wees ^ x

Waar E is die basis van 'n natuurlike logaritme.

In die besonder, het ons formule die volgende vorm geneem:

Y = 6282,7 * E ^ (- 0012 * x)

Metode 3: Logaritmiese Smoothing

Nou is dit die beurt aan die logaritmiese benadering metode oorweeg.

1. Op dieselfde wyse, as die vorige keer deur die konteks kieslys, begin ons die lyn formaat venster tendens. Ons stel 'n skakelaar om die posisie "logaritmiese" en klik op die "Close" knoppie.



2. Die prosedure vir die bou van 'n tendens lyn met Logaritmiese benadering plaasvind. Soos in die vorige geval, is dit beter om hierdie opsie te gebruik wanneer aanvanklik die data vinnig verander, en dan neem 'n gebalanseerde siening. Soos jy kan sien, die vlak van betroubaarheid is 0,946. Dit is hoër as by die gebruik van 'n lineêre metode, maar laer as die gehalte van die tendens lyn tydens eksponensiële gladstryking.

In die algemeen is die smoothing formule lyk dit graag:

y = a * ln (x) + b

Waar Ln is die grootte van 'n natuurlike logaritme. Vandaar die naam van die metode.

In ons geval, die formule neem die volgende vorm:

y = -62,81ln (x) 404,96

Metode 4: polinoom smoothing

Dit het gekom om die polinoom smoothing metode oorweeg.

1. Gaan na die lyn formaat venster Trend, soos reeds meer as een keer gedoen. In die "Trend Line Bou" blok, het ons die skakelaar om die posisie "polinoom". Aan die regterkant van hierdie item is die "graad" veld. By die keuse van die waarde "polinoom" dit aktief. Hier kan jy 'n bevoegdheid waarde van 2 (by verstek geïnstalleer) tot 6. Dit aanwyser bepaal die nommer van maksima en minima funksie spesifiseer. Wanneer die installering van die polinoom van die tweede graad, is slegs een maksimum beskryf, en toe dit die sesde polinoom geïnstalleer is, kan tot vyf maksima word beskryf. Om mee te begin, laat die standaard instellings, dit wil sê, ons sal die tweede graad spesifiseer. Die oorblywende instellings verlaat dieselfde as ons hulle in die vorige maniere. Klik op die "Close" knoppie.



2. Die tendens lyn met behulp van hierdie metode is gebou. Soos jy kan sien, is dit selfs meer geboë as die gebruik van eksponensiële benadering. Die vlak van betroubaarheid is hoër as met enige van die voorheen gebruik metodes, en is 0,9724.

   

   Hierdie metode is die meeste suksesvol gebruik in die geval dat data voortdurend verander. Die funksie beskryf hierdie tipe glad lyk:

   y = A1 + A1 * x + a2 * x ^ 2 + ... + 'n * x ^ n

   In ons geval, die formule het hierdie soort:

   y = 0,0015 * x ^ 2-1,7202 * x + 507,01

3. Kom ons verander die graad van polinome te sien of die gevolg sal anders wees. Terug te keer na die venster formaat. Die tipe van benadering gelaat deur polinoom, maar daarteenoor in die mate venster, ons het die hoogste moontlike waarde - 6.



4. Soos ons sien, daarna, ons tendens lyn het die vorm van 'n uitgesproke kurwe, waarin die aantal hoogtepunte is gelyk aan ses. Die vlak van betroubaarheid gestyg selfs meer, die bereiking van 0,9844.

Die formule wat hierdie tipe van smoothing beskryf, het die volgende vorm:

Y = 8E-08x ^ 6-0.0003x ^ 5 + 0.3725x ^ 4-269,33x ^ 3 + 109525x ^ 2-2E + 07x + 2E + 09

Metode 5: Power Smoothing

In voltooiing, oorweeg die metode van krag benadering in Excel.

1. Ons skuif na die venster "Trend Line Format". Die installering van die tipe smoothing oorskakel na die "krag" posisie. Die show van die vergelyking en die vlak van betroubaarheid, soos altyd, laat die ingesluit. Klik op die "Close" knoppie.



2. Die program vorm 'n tendens lyn. Soos jy kan sien, in ons geval, dit is 'n lyn met 'n effense draai. Die vlak van betroubaarheid is gelyk aan 0,9618, wat is 'n redelik hoë aanwyser. Van al die bogenoemde maniere, die vlak van betroubaarheid was hoër net vir die gebruik van die polinoom metode.

Hierdie metode is effektief in gevalle van intensiewe verandering in hierdie funksie. Dit is belangrik om te oorweeg dat hierdie opsie slegs van toepassing is indien die funksie en argument nie negatiewe of nulwaardes neem nie.

Die algemene formule wat hierdie metode beskryf, het hierdie soort:

y = bx ^ n

In Spesifiek, vir ons geval lyk dit so:

y = 6e + 18x ^ (- 6,512)

Soos ons kan sien, met behulp van spesifieke data wat ons byvoorbeeld gebruik het, het die grootste vlak van betroubaarheid die metode van polinoom benadering met 'n polinoom in die sesde graad (0.9844) getoon, die kleinste vlak van betroubaarheid in die lineêre metode (0.9418). Maar dit beteken nie dat dieselfde tendens ander voorbeelde sal gebruik nie. Nee, die vlak van doeltreffendheid in bogenoemde metodes kan aansienlik verskil, afhangende van die spesifieke tipe funksie waarvoor die tendenslyn gebou sal word. Daarom, indien vir hierdie funksie die geselekteerde metode die doeltreffendste is, beteken dit glad nie dat dit ook in 'n ander situasie optimaal sal wees nie.

As u nie dadelik dadelik kan bepaal nie, gebaseer op die bogenoemde aanbevelings, watter soort benadering is spesifiek in u geval geskik, dit is, dit is sinvol om al die metodes te probeer. Nadat u 'n tendenslyn gebou het en sy vlak van betroubaarheid gekyk het, kan u die beste opsie kies.