Entre los diversos métodos de previsión, es imposible no asignar la aproximación. Con él, puede producir cálculos aproximados y calcular los indicadores planificados al reemplazar los objetos de origen a los más simples. También en Excel, también es posible utilizar este método para predecir y analizar. Veamos cómo se puede aplicar este método en el programa especificado con herramientas incorporadas.
Ejecución de aproximación.
El nombre de este método proviene de la palabra latina Proxima: la "más cercana" es la aproximación al simplificar y alisar los indicadores conocidos, construyéndolos en la tendencia y es su base. Pero este método se puede utilizar no solo para la previsión, sino también para estudiar los resultados ya existentes. Después de todo, la aproximación es, de hecho, simplificar los datos de origen, y la versión simplificada es más fácil de explorar.La herramienta principal con la que se lleva a cabo el suavizado en Excel está construyendo una línea de tendencia. La esencia es que, sobre la base de los indicadores ya existentes, se extrae un calendario de una función a los períodos futuros. El propósito principal de la línea de tendencias, cómo no es difícil adivinar, esta es la preparación de pronósticos o detectando una tendencia general.
Pero se puede construir utilizando uno de los cinco tipos de aproximación:
- Lineal;
- Exponencial;
- Logarítmico;
- Polinomio;
- Poder.
Considere cada una de las opciones con más detalle por separado.
Lección: Cómo construir una línea de tendencia en Excel
Método 1: Alisado lineal
En primer lugar, consideremos la opción más fácil de aproximación, a saber, utilizando una función lineal. En él, enfocaremos más con más detalle, ya que presentaremos los momentos generales característicos y para otros métodos, a saber, la construcción del calendario y algunos otros matices, en los que, al considerar las opciones posteriores, no nos detendremos.
En primer lugar, construiremos un horario, sobre la base de los cuales realizaremos un procedimiento de suavizado. Para construir un gráfico, tomamos la tabla en la que se estima el costo de la unidad producido por la empresa y la ganancia correspondiente en este período. La función gráfica que construimos mostrará la dependencia de aumentar las ganancias de la reducción del costo de los productos.
- Para construir una gráfica, en primer lugar, resaltamos las columnas "Costo de una unidad de productos" y "Beneficio". Después de eso, nos movemos a la pestaña "Insertar". A continuación, en la cinta en el bloque de herramientas "Diagrama", haga clic en el botón "Spot". En la lista que se abre, seleccione el nombre "Spot con curvas y marcadores suaves". Es este tipo de diagramas más adecuados para trabajar con una línea de tendencia, lo que significa que para aplicar el método de aproximación para sobresalir.
- Se construye el horario.
- Para agregar una línea de tendencias, selecciónela con el botón derecho del ratón. Aparece el menú contextual. Elija en él el artículo "Agregar línea de tendencia ...".
Hay otra opción para agregarla. En un grupo adicional de pestañas en la cinta "Trabajo con gráficos", nos movemos a la pestaña "Diseño". A continuación, en la barra de herramientas "Análisis", haga clic en el botón "Línea de tendencia". La lista se abre. Como necesitamos aplicar una aproximación lineal, luego elegimos la "aproximación lineal" de las posiciones presentadas.
- Si aún ha elegido la primera opción de acción con agregar el menú contextual, se abre la ventana Formato.
En el bloque de parámetros "Cree una línea de tendencia (aproximación y suavizado)", establecemos el interruptor a la posición "lineal".
Si lo desea, puede instalar una garrapata cerca de la posición "Mostrar la ecuación en el diagrama". Después de eso, el diagrama mostrará la ecuación de función de suavizado.
Además, en nuestro caso, es importante para comparar diferentes opciones para la aproximación para establecer una garrapata sobre el artículo "Coloque el valor de una aproximación válida en el diagrama (R ^ 2)". Este indicador puede variar de 0 a 1. Lo que es más alto, la aproximación es mejor (significativa). Se cree que con la magnitud de este indicador 0,85 y lo anterior, el alisado se puede considerar confiable, y si el indicador es menor, entonces no.
Después de gastar todas las configuraciones anteriores. Haga clic en el botón "Cerrar", colocado en la parte inferior de la ventana.
- Como puede ver, la línea de tendencias está construida en la tabla. Con aproximación lineal, se indica mediante una tira recta negra. La forma específica de suavizado se puede usar en los casos más simples cuando los datos varían más bien rápidamente y la dependencia del valor de la función del argumento es obvia.
El alisado, que se utiliza en este caso, se describe mediante la siguiente fórmula:
Y = AX + B
En específicamente, nuestra fórmula toma este tipo:
Y = -0.1156x + 72,255
El valor de la precisión de la aproximación es igual a 0.9418, que es un resultado bastante aceptable, caracterizando al suavizado, como confiable.
Método 2: Aproximación exponencial.
Ahora vamos a considerar el tipo exponencial de aproximación en Excel.
- Para cambiar el tipo de línea de tendencias, selecciónelo con el botón derecho del mouse y seleccione el "Formato de línea de tendencia ..." en el menú de apertura.
- Después de eso, se lanzó la ventana Formato ya familiar para nosotros. En una unidad de selección de tipo aproximación, establecemos el interruptor a la posición "exponencial". Las configuraciones restantes dejarán lo mismo que en el primer caso. Haga clic en el botón "Cerrar".
- Después de eso, la línea de tendencias se construirá en la tabla. Como vemos, al usar este método, tiene una forma algo curvada. En este caso, el nivel de fiabilidad es igual a 0.9592, que es más alto que cuando se usa la aproximación lineal. El método exponencial se usa mejor en el caso cuando los primeros valores se cambian rápidamente y luego se toman una forma equilibrada.
La vista general de la función de suavizado es así:
y = ser ^ x
Donde E es la base de un logaritmo natural.
En específicamente, nuestra fórmula ha tomado el siguiente formulario:
Y = 6282.7 * e ^ (- 0,012 * x)
Método 3: Alisado logarítmico
Ahora es el turno de considerar el método de aproximación logarítmica.
- De la misma manera, como la hora anterior a través del menú contextual, iniciamos la ventana Formato de línea de tendencias. Establecemos un cambio a la posición "logarítmica" y haga clic en el botón "Cerrar".
- Se produce el procedimiento para construir una línea de tendencia con la aproximación logarítmica. Como en el caso anterior, es mejor usar esta opción cuando inicialmente los datos se cambian rápidamente y luego tome una vista equilibrada. Como puede ver, el nivel de fiabilidad es de 0.946. Esto es más alto que cuando se utiliza un método lineal, pero más bajo que la calidad de la línea de tendencia durante la suavidad exponencial.
En general, la fórmula de suavizado se ve así:
y = a * ln (x) + b
Donde LN es la magnitud de un logaritmo natural. De ahí el nombre del método.
En nuestro caso, la fórmula toma el siguiente formulario:
y = -62.81ln (x) +404.96
Método 4: alisado polinomial.
Ha llegado a considerar el método de alisado polinomial.
- Vaya a la ventana de formato de línea de tendencias, como ya se hace más de una vez. En el bloque de "construcción de la línea de tendencia", colocamos el interruptor a la posición "polinomial". A la derecha de este artículo es el campo "Grado". Al elegir el valor "polinomial", se activa. Aquí puede especificar cualquier valor de alimentación de 2 (instalado de forma predeterminada) a 6. Este indicador determina el número de maximá y la función mínima. Al instalar el polinomio del segundo grado, solo se describe un máximo, y cuando se instala el sexto polinomio, se pueden describir hasta cinco maximios. Para empezar, deje la configuración predeterminada, es decir, especificaremos el segundo grado. Las configuraciones restantes dejan lo mismo que las ponemos de las formas anteriores. Haga clic en el botón "Cerrar".
- Se construye la línea de tendencia utilizando este método. Como puede ver, es aún más curvado que el uso de la aproximación exponencial. El nivel de fiabilidad es más alto que con cualquiera de los métodos utilizados anteriormente, y es 0.9724.
Este método se usa con mayor éxito en el caso de que los datos se cambian constantemente. La función que describe este tipo de suavizado se ve como:
y = A1 + A1 * X + A2 * x ^ 2 + ... + an * x ^ n
En nuestro caso, la fórmula tomó este tipo:
y = 0.0015 * x ^ 2-1,7202 * x + 507.01
- Ahora vamos a cambiar el grado de polinomios para ver si el resultado será diferente. Volver a la ventana de formato. El tipo de aproximación queda por polinomio, pero opuesto a él en la ventana de extensión, establecemos el valor más alto posible - 6.
- Como vemos, después de eso, nuestra línea de tendencias tomó la forma de una curva pronunciada, en la que el número de máximos es igual a seis. El nivel de fiabilidad aumentó aún más, alcanzando 0.9844.
La fórmula que describe este tipo de alisado, tomó la siguiente forma:
Y = 8e-08x ^ 6-0.0003x ^ 5 + 0.3725x ^ 4-269,33x ^ 3 + 109525x ^ 2-2e + 07x + 2e + 09
Método 5: Alisado de energía
Al finalizar, considere el método de aproximación de potencia en Excel.
- Nos trasladamos a la ventana "Formato de línea de tendencia". Instale el interruptor de tipo de suavizado en la posición de "Encendido". El espectáculo de la ecuación y el nivel de fiabilidad, como siempre, deje lo incluido. Haga clic en el botón "Cerrar".
- El programa forma una línea de tendencia. Como puede ver, en nuestro caso, es una línea con una leve curva. El nivel de fiabilidad es igual a 0.9618, que es un indicador bastante alto. De todas las formas descritas anteriormente, el nivel de fiabilidad fue mayor solo cuando se utiliza el método polinomial.
Este método es efectivo en los casos de cambio intensivo en esta función. Es importante tener en cuenta que esta opción es aplicable solo si la función y el argumento no toman valores negativos o cero.
La fórmula general que describe este método tiene este tipo:
y = bx ^ n
En específicamente, para nuestro caso se ve así:
y = 6e + 18x ^ (- 6,512)
Como podemos ver, utilizando datos específicos que utilizamos, por ejemplo, el mayor nivel de confiabilidad mostró el método de aproximación polinomial con un polinomio en el sexto grado (0.9844), el nivel más pequeño de confiabilidad en el método lineal (0.9418). Pero esto no significa que la misma tendencia utilizará otros ejemplos. No, el nivel de eficiencia en los métodos anteriores puede diferir significativamente, dependiendo del tipo específico de función para la cual se construirá la línea de tendencia. Por lo tanto, si para esta función, el método seleccionado es más efectivo, no significa que en absoluto sea que también sea óptimo en otra situación.
Si no puede determinar de inmediato a la vez, según las recomendaciones anteriores, qué tipo de aproximación es adecuada específicamente en su caso, es decir, tiene sentido probar todos los métodos. Después de construir una línea de tendencia y ver su nivel de fiabilidad, puede elegir la mejor opción.