Մոտեցում Excel- ում. 5 պարզ եղանակ

Կանխատեսման տարբեր մեթոդների շարքում անհնար է մոտեցում հատկացնել: Դրանով դուք կարող եք արտադրել մոտավոր հաշվարկներ եւ հաշվարկել պլանավորված ցուցանիշները `աղբյուրի օբյեկտները փոխարինելով ավելի պարզ: Excel- ում նույնպես հնարավոր է օգտագործել այս մեթոդը կանխատեսելու եւ վերլուծելու համար: Եկեք նայենք, թե ինչպես կարելի է այս մեթոդը կիրառել նշված ծրագրում ներկառուցված գործիքներով:

Մոտարկման կատարումը

Այս մեթոդի անվանումը գալիս է լատիներեն Proxima - «ամենամոտ» -ը մոտեցում է `պարզեցնելով եւ հարթեցնելով հայտնի ցուցանիշները, դրանք հիմք հանդիսանալով: Բայց այս մեթոդը կարող է օգտագործվել ոչ միայն կանխատեսման համար, այլեւ արդեն ուսումնասիրելու արդեն գոյություն ունեցող արդյունքները: Ի վերջո, փաստորեն մոտարկումը պարզեցնում է աղբյուրի տվյալների, եւ պարզեցված տարբերակը ավելի հեշտ է ուսումնասիրել:

Հիմնական գործիքն է, որի հետ հարթեցումը իրականացվում է Excel- ում, տենդենցի գծի կառուցումն է: Էությունն այն է, որ արդեն առկա ցուցանիշների հիման վրա գործառույթի ժամանակացույցը կազմվում է ապագա ժամանակաշրջանների: Trend- ի գծի հիմնական նպատակը, թե ինչպես չի կարելի կռահել, սա կանխատեսումների պատրաստումն է կամ ընդհանուր միտումը հայտնաբերելը:

Բայց դա կարող է կառուցվել `օգտագործելով մոտավորության հինգ տեսակներից մեկը.

• Գծային;
• Էքսպոնենցիալ;
• Լոգարիթմիկ;
• Բազմամրցույթ;
• Ուժ.

Հաշվի առեք յուրաքանչյուր տարբերակներից յուրաքանչյուրը առանձին:

Դաս. Ինչպես ստեղծել տենդենցի գիծ Excel- ում

Մեթոդ 1. Գծային հարթեցում

Նախեւառաջ եկեք հաշվի առնենք մոտարկման ամենահեշտ տարբերակը, մասնավորապես `օգտագործելով գծային գործառույթ: Դրա վրա մենք ավելի մանրամասն կանդրադառնանք, քանի որ մենք կներկայացնենք բնորոշ եւ այլ մեթոդների ընդհանուր պահերը, մասնավորապես `ժամանակացույցի եւ որոշ այլ նրբությունների կառուցում, որոնցում մենք չենք դադարի:

Առաջին հերթին մենք կկառուցենք ժամանակացույց, որի հիման վրա մենք կանցկացնենք հարթեցման կարգ: Գրաֆիկ կառուցելու համար մենք վերցնում ենք այն սեղանը, որում գնահատվում է ձեռնարկության արտադրած ստորաբաժանման արժեքը եւ այս ժամանակահատվածում համապատասխան շահույթը: Գրաֆիկական գործառույթը, որը մենք կառուցում ենք, կցուցադրի աճող շահույթի կախվածությունը ապրանքների արժեքի իջեցումից:

1. Գրաֆիկ կառուցելու համար, առաջին հերթին, մենք կարեւորում ենք «Ապրանքների միավորի արժեքը» սյուները եւ «շահույթը»: Դրանից հետո մենք տեղափոխվում ենք «Տեղադրեք» էջանիշը: Հաջորդը, «Դիագրամ» գործիքի բլոկի ժապավենի վրա կտտացրեք «Spot» կոճակը: Տեսակում, որը բացվում է, ընտրեք «Բիծ հարթ կորերով եւ մարկերներով տեղ» անվանումը: Դա տենդենցի գծի հետ աշխատելու համար առավել հարմար դիագրամների այս տեսակն է, ինչը նշանակում է, որ մոտարկման մեթոդը Excel- ի կիրառման համար:



2. Ժամանակացույցը կառուցված է:



3. Թրենդային գիծ ավելացնելու համար ընտրեք այն մկնիկի աջ կոճակով: Հայտնվում է համատեքստի ընտրացանկը: Ընտրեք դրա մեջ «Ավելացնել Trend Line ...» կետը:

   

   Այն ավելացնելու եւս մեկ տարբերակ կա: «Զաթերվածների հետ» ժապավենով ներդիրների լրացուցիչ խմբում մենք տեղափոխվում ենք «Layout» ներդիր: Հաջորդը, «Վերլուծություն» գործիքագոտում կտտացրեք «Trend Line» կոճակը: The ուցակը բացվում է: Քանի որ մենք պետք է գծային մոտավորություն կիրառենք, ապա ներկայացված դիրքերից ընտրում ենք «գծային մոտարկումը»:



4. Եթե ​​դուք դեռ ընտրել եք գործողության առաջին տարբերակը `համատեքստի ընտրացանկի միջոցով ավելացնելով, ձեւաչափի պատուհանը բացվում է:

   Պարամետրերի բլոկում «Կառուցեք միտումային գիծ (մոտարկում եւ հարթեցում)», մենք անջատումը դնում ենք «գծային» դիրքի:

   Wish անկության դեպքում կարող եք տեղադրել «Show ույց տալ հավասարումը դիագրամում» դիրքի մոտ: Դրանից հետո դիագրամը կցուցադրի հարթեցման գործառույթի հավասարումը:

   Բացի այդ, մեր դեպքում կարեւոր է գնահատել տարբեր տարբերակներ `մոտավորության համար` նյութի վերաբերյալ տիզին հիմնելու համար «Տեղադրեք վավեր մոտավորության արժեքը դիագրամում (R ^ 2)»: Այս ցուցանիշը կարող է տարբեր լինել 0-ից 1. Որն է ավելի բարձր, մոտարկումը ավելի լավ է (նշանակալի): Համարվում է, որ այս ցուցանիշի մեծությամբ 0.85 եւ վերը նշված, հարթեցումը կարող է համարվել հուսալի, եւ եթե ցուցանիշը ցածր է, ապա ոչ:

   Վերը նշված բոլոր պարամետրերը ծախսելուց հետո: Կտտացրեք «Փակել» կոճակը, որը տեղադրված է պատուհանի ներքեւի մասում:



5. Ինչպես տեսնում եք, տենդենցի գիծը կառուցված է գծապատկերի վրա: Գծային մոտավորմամբ այն նշված է սեւ ուղիղ շերտով: Հարթեցման սահմանված ձեւը կարող է օգտագործվել առավել պարզ դեպքերում, երբ տվյալները բավականին արագ տարբերվում են, եւ ակնհայտ է փաստարկի գործառույթի արժեքի կախվածությունը:

Հարթեցումը, որն օգտագործվում է այս դեպքում, նկարագրվում է հետեւյալ բանաձեւով.

Y = կացարան + բ

Մասնավորապես, մեր բանաձեւը այսպիսի տանում է.

Y = -0.1156x + 72,255

Մոտարկման ճշգրտության արժեքը հավասար է 0.9418-ի, ինչը բավականին ընդունելի արդյունք է, որը բնութագրում է հարթեցումը, ինչպես հուսալի:

Մեթոդ 2. Էքսպոնտիվ մոտարկում

Հիմա եկեք հաշվի առնենք Excel- ում մոտավորության էքսպոզիցիոն տեսակը:

1. Թրենդի տողի տեսակը փոխելու համար ընտրեք այն մկնիկի աջ կոճակով եւ ընտրեք «Trend Line ձեւաչափը ...» բացման ընտրացանկում:



2. Դրանից հետո գործարկվում է մեզ արդեն ծանոթ ձեւաչափի պատուհանը: Մոտեցման տիպի ընտրության ստորաբաժանումում մենք անջատումը սահմանում ենք «էքսպոնենցիալ» դիրքի: Մնացած պարամետրերը կթողնեն նույնը, ինչ առաջին դեպքում: Կտտացրեք «Փակել» կոճակը:



3. Դրանից հետո տենդենցի գիծը կկառուցվի գծապատկերի վրա: Ինչպես տեսնում ենք, այս մեթոդը օգտագործելիս այն ունի մի փոքր կոր ձեւ: Այս դեպքում հուսալիության մակարդակը հավասար է 0.9592-ի, ինչը ավելի բարձր է, քան գծային մոտարկումը օգտագործելիս: Էքսպոզիցիոն մեթոդը լավագույնս օգտագործվում է այն դեպքում, երբ առաջին արժեքներն արագորեն փոխվում են, եւ հետո վերցրեք հավասարակշռված ձեւ:

Հարթեցնող գործառույթի ընդհանուր տեսարանը այսպիսին է.

y = լինել ^ x

Որտեղ E- ն բնական լոգարիթմի հիմքն է:

Մասնավորապես, մեր բանաձեւը վերցրել է հետեւյալ ձեւը.

Y = 6282.7 * E ^ (- 0,012 * x)

Մեթոդ 3. Լոգարիթմական հարթեցում

Այժմ հերթն է հաշվի առնել լոգարիթմական մոտարկման մեթոդը:

1. Նույն կերպ, քանի որ նախորդ ժամանակը համատեքստային ընտրացանկի միջոցով մենք սկսում ենք Trend Line ձեւաչափի պատուհանը: Մենք ստեղծում ենք «Logarithmic» դիրքի անջատիչ եւ կտտացրեք «Փակել» կոճակը:



2. Լոգարիթմական մոտարկմամբ տենդենցի գիծ կառուցելու կարգը տեղի է ունենում: Ինչպես նախորդ դեպքում, ավելի լավ է օգտագործել այս տարբերակը, երբ սկզբում տվյալներն արագորեն փոխվում են, իսկ հետո հավասարակշռված տեսարան են ունենում: Ինչպես տեսնում եք, հուսալիության մակարդակը 0,946 է: Սա ավելի բարձր է, քան գծային մեթոդը օգտագործելիս, բայց ավելի ցածր, քան տենդենցի գծի որակը `էքսպոնենցիալ հարթեցման ընթացքում:

Ընդհանրապես, հարթեցման բանաձեւը այսպիսին է.

y = a * ln (x) + բ

Որտեղ Ln- ը բնական լոգարիթմի մեծությունն է: Հետեւաբար մեթոդի անվանումը:

Մեր դեպքում բանաձեւը վերցնում է հետեւյալ ձեւը.

Y = -62,81LN (x) +404.96

Մեթոդ 4. Պոլինոմիալ հարթեցում

Եկել է հաշվի առնել բազմամյա հարթեցման մեթոդը:

1. Գնացեք Trend Line ձեւաչափի պատուհանը, ինչպես արդեն արվել է մեկից ավելի անգամ: «Trend Line Build» բլոկում մենք անջատումը դնում ենք «բազմամյա» դիրքի: Այս ապրանքի աջ կողմում է «աստիճանի» դաշտը: «Բազմամյա» արժեքը ընտրելիս ակտիվանում է: Այստեղ կարող եք նշել ցանկացած էլեկտրական արժեք 2-ից (տեղադրված է լռելյայն) մինչեւ 6. Այս ցուցանիշը որոշում է Maxima եւ Minima գործառույթի քանակը: Երկրորդ աստիճանի բազմակնությունը տեղադրելիս նկարագրվում է ընդամենը մեկ առավելագույնը, եւ երբ տեղադրվում է վեցերորդ բազմազանությունը, կարելի է նկարագրել մինչեւ հինգ մաքսիմա: Սկսելու համար թողեք լռելյայն պարամետրերը, այսինքն, մենք նշելու ենք երկրորդ աստիճանը: Մնացած պարամետրերը թողնում են նույնը, ինչ մենք դրանք նախորդ ձեւերով ենք դնում: Կտտացրեք «Փակել» կոճակը:



2. Այս մեթոդով օգտագործվող տենդենցի գիծը կառուցված է: Ինչպես տեսնում եք, այն նույնիսկ ավելի կոր է, քան էքսպոնենցիալ մոտարկումը օգտագործելը: Հուսալիության մակարդակը ավելի բարձր է, քան նախկինում օգտագործված մեթոդներից որեւէ մեկը եւ 0.9724 է:

   

   Այս մեթոդը առավել հաջողությամբ օգտագործվում է այն դեպքում, երբ տվյալները անընդհատ փոխվում են: Այս տեսակի հարթեցումը նկարագրող գործառույթը նման է.

   y = a1 + a1 * x + a2 * x ^ 2 + ... + an * x ^ n

   Մեր դեպքում բանաձեւը տարավ այսպիսի տեսակ:

   Y = 0.0015 * x ^ 2-1,7202 * x + 507.01

3. Հիմա եկեք փոխենք բազմամոլների աստիճանը, որպեսզի արդյունքը տարբեր լինի: Վերադարձեք ձեւաչափի պատուհանը: Մոտավորության տեսակը մնում է բազմամյա, բայց դրա դիմաց `չափով պատուհան, մենք սահմանում ենք հնարավոր ամենաբարձր արժեքը` 6:



4. Ինչպես տեսնում ենք, դրանից հետո մեր Trend- ի գիծը վերցրեց արտասանված կորի ձեւը, որում բարձրերի թիվը հավասար է վեցին: Հուսալիության մակարդակը ավելի շատ բարձրացավ, հասնելով 0,9844-ի:

Բանաձեւը, որը նկարագրում է այս տեսակի հարթեցումը, վերցրեց հետեւյալ ձեւը.

Y = 8e-08x ^ 6-0.0003x ^ 5 + 0,3725x ^ 3 + 109525X ^ 2-2E + 07x + 2E + 09

Մեթոդ 5. Էլեկտրաէներգիայի հարթեցում

Ավարտում հաշվի առեք Excel- ում էլեկտրաէներգիայի մոտավորության եղանակը:

1. Մենք տեղափոխվում ենք «Trend Line Format» պատուհան: Տեղադրեք հարթեցման տեսակը Անցեք «ուժի» դիրքի: Հավաստիացման եւ հուսալիության մակարդակի ցուցադրումը, ինչպես միշտ, թողեք ներառվածը: Կտտացրեք «Փակել» կոճակը:



2. Ծրագիրը ձեւավորում է միտումային գիծ: Ինչպես տեսնում եք, մեր դեպքում դա մի փոքր թեքում է: Հուսալիության մակարդակը հավասար է 0.9618-ի, ինչը բավականին բարձր ցուցանիշ է: Վերոնշյալ նկարագրված բոլոր եղանակներից հուսալիության մակարդակը բարձր էր միայն բազմամյա մեթոդը օգտագործելիս:

Այս մեթոդը արդյունավետ է այս գործառույթի ինտենսիվ փոփոխության դեպքում: Կարեւոր է հաշվի առնել, որ այս տարբերակը կիրառելի է միայն այն դեպքում, եթե գործառույթը եւ փաստարկները չեն ընդունում բացասական կամ զրոյական արժեքներ:

Այս մեթոդը նկարագրող ընդհանուր բանաձեւը այսպիսի տեսակ է.

y = bx ^ n

Հատկապես, մեր գործի համար դա կարծես այսպիսին է.

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

Ինչպես տեսնում ենք, օգտագործելով հատուկ տվյալներ, որոնք մենք օգտագործում էինք, ապա հուսալիության ամենամեծ մակարդակը ցույց տվեց վեցերորդ աստիճանի (0,9418) կենսամակարդակի (0.9418) բազմամյա մոտավորության մեթոդը (0.9418): Բայց սա չի նշանակում, որ նույն միտումը կօգտագործի այլ օրինակներ: Ոչ, վերը նշված մեթոդների արդյունավետության մակարդակը կարող է զգալիորեն տարբերվել, կախված գործառույթի հատուկ տեսակից, որի համար կկառուցվի տենդենցի գիծը: Հետեւաբար, եթե այս գործառույթի համար ընտրված մեթոդը ամենաարդյունավետն է, դա ամենեւին էլ չի նշանակում, որ այն նույնպես օպտիմալ կլինի մեկ այլ իրավիճակում:

Եթե ​​միանգամից չեք կարող միանգամից որոշել, ելնելով վերը նշված առաջարկությունների հիման վրա, ինչպիսի մոտարկում է հատուկ ձեր դեպքում, այսինքն, իմաստ ունի փորձել բոլոր մեթոդները: Թրենդ գիծը կառուցելուց եւ դրա հուսալիության մակարդակը դիտելուց հետո կարող եք ընտրել լավագույն տարբերակը: