Benaderingsmetode in Microsoft Excel

Onder die verskillende voorspellingsmetodes kan 'n mens nie anders as om die benaderings uit te wys nie. Deur dit te gebruik, kan u ruwe ramings maak en die beplande aanwysers bereken deur die oorspronklike voorwerpe deur eenvoudiger voorwerpe te vervang. In Excel is daar ook die moontlikheid om hierdie metode te gebruik vir voorspelling en ontleding. Kom ons kyk hoe hierdie metode met ingeboude instrumente in die spesifieke program toegepas kan word.

Presterende benadering

Die naam van hierdie metode is afkomstig van die Latynse woord proxima - 'die naaste'. Dit is benaderings deur die vereenvoudiging en gladmaking van bekende aanwysers, en dit opbou in 'n neiging wat die basis vorm. Maar hierdie metode kan nie net vir voorspelling gebruik word nie, maar ook vir die bestudering van bestaande resultate. Per slot van rekening is benadering eintlik 'n vereenvoudiging van die brondata, en 'n vereenvoudigde weergawe is makliker om te ondersoek.

Die hoofinstrument waarmee smoothing in Excel uitgevoer word, is die konstruksie van 'n tendenslyn. Die kern van die saak is dat, gebaseer op bestaande aanwysers, 'n funksiegrafiek vir toekomstige periodes voltooi word. Soos u dink, is die hoofdoel van die tendenslyn om voorspellings te maak of 'n algemene neiging te identifiseer.

Maar dit kan saamgestel word deur een van die vyf soorte benaderings te gebruik:

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

Ons bespreek elkeen van die opsies in meer besonderhede afsonderlik.

les: Hoe om 'n tendenslyn in Excel te bou

Metode 1: lineêre gladstryking

Kom ons kyk eerstens na die eenvoudigste benaderingsopsie, naamlik met behulp van 'n lineêre funksie. Ons sal daaroor nadink, aangesien ons die algemene punte uiteensit wat kenmerkend is van ander metodes, naamlik die samestelling van 'n skedule en 'n paar ander nuanses waarop ons nie sal voortgaan nie as ons die volgende opsies oorweeg.

In die eerste plek sal ons 'n grafiek opstel, waarop ons die gladmaakprosedure sal uitvoer. Om 'n skedule op te stel, neem ons 'n tabel waarin die maandelikse koste van 'n eenheid van produksie geproduseer deur die onderneming en die ooreenstemmende wins in 'n gegewe periode aangedui word. Die grafiese funksie wat ons gaan bou, sal die afhanklikheid van die toename in wins weerspieël van die afname in produksiekoste.

1. Om die eerste te kolom, kies die kolomme "Eenheidskoste" en "Wins". Beweeg daarna na die oortjie "Insert". Klik op die lint in die Charts toolbox op die knoppie "Spot". Kies die naam in die lys wat oopmaak "Vlek met gladde krommes en merkers". Dit is hierdie tipe kaart wat die beste geskik is om met 'n tendenslyn te werk, en dus om die benaderingsmetode in Excel toe te pas.



2. Die skedule is opgestel.



3. Om 'n tendenslyn by te voeg, kies dit deur op die regte muisknoppie te klik. 'N Konteksmenu verskyn. Kies die item daarin "Voeg 'n neigingslyn by ...".

   

   Daar is 'n ander opsie om dit by te voeg. In 'n addisionele groep oortjies op die lint "Werk met kaarte" skuif na die oortjie "Uitleg". Verder in die gereedskapblok "Ontleding" Klik op die knoppie Tendenslyn. Die lys word oopgemaak. Aangesien ons 'n lineêre benadering moet toepas, kies ons uit die aangebied posisies "Lineêre benadering".



4. As u nietemin die eerste opsie gekies het om aksies by te voeg via die konteksmenu, sal 'n formaatvenster oopmaak.

   In die blok van parameters "Die opbou van 'n neigingslyn (benadering en gladmaking)" stel die skakelaar in posisie "Lineêre".
   As u wil, kan u die kassie langs die posisie merk "Toon vergelyking in diagram". Daarna sal die vergelyking van die gladmaakfunksie op die diagram vertoon word.

   In ons geval is dit belangrik om die blokkie langsaan te merk om verskillende benaderingsopsies te vergelyk "Sit die waarde van betroubare benadering op die kaart in (R ^ 2)". Hierdie aanwyser kan wissel van 0 om 1. Hoe hoër dit is, die benadering is beter (meer betroubaar). Daar word geglo dat met die waarde van hierdie aanwyser 0,85 en hoër, kan die gladheid as betroubaar beskou word, maar as die aanwyser laer is, dan nee.

   Nadat u al die bogenoemde instellings voltooi het. Klik op die knoppie "Close"aan die onderkant van die venster geleë.



5. Soos u kan sien, is die neigingslyn op die grafiek. Met 'n lineêre benadering word dit met 'n swart reguit lyn aangedui. Die gespesifiseerde tipe gladstryking kan in die eenvoudigste gevalle gebruik word wanneer die data redelik vinnig verander en die afhanklikheid van die funksiewaarde van die argument duidelik is.

Die gladheid wat in hierdie geval gebruik word, word deur die volgende formule beskryf:

y = byl + b

In ons spesifieke geval neem die formule die volgende vorm aan:

y = -0.1156x + 72.255

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

Metode 2: Eksponensiële benadering

Kom ons kyk nou na die eksponensiële soort benadering in Excel.

1. Om die tipe neiginglyn te verander, kies dit deur op die regter muisknoppie te klik en die item in die pop-upmenu te kies "Die formaat van die neigingslyn ...".



2. Daarna begin die bekende formaatvenster. Stel die skakelaar in op die benaderingsoort-seleksieblok "Eksponensiële". Die oorblywende instellings sal dieselfde bly as in die eerste geval. Klik op die knoppie "Close".



3. Daarna word die tendenslyn op die kaart getoon. Soos u kan sien, het dit 'n effens geboë vorm wanneer u hierdie metode gebruik. In hierdie geval is die vertrouensvlak 0,9592, wat hoër is as by die gebruik van lineêre benaderings. Die eksponensiële metode word die beste gebruik wanneer die waardes vinnig verander en dan 'n gebalanseerde vorm aanneem.

Die algemene vorm van die gladmaakfunksie is soos volg:

y = wees ^ x

waar e is die basis van die natuurlike logaritme.

In ons spesifieke geval het die formule die volgende vorm aangeneem:

y = 6282,7 * e ^ (- 0,012 * x)

Metode 3: logaritmiese gladstryking

Nou is dit die beurt om die metode van logaritmiese benadering te oorweeg.

1. Op dieselfde manier as die vorige keer, begin ons die venster van die tendenslynformaat deur die konteksmenu. Stel die skakelaar in posisie "Logaritmiese" en klik op die knoppie "Close".



2. Daar is 'n prosedure vir die konstruksie van 'n tendenslyn met 'n logaritmiese benadering. Soos in die vorige geval, word hierdie opsie die beste gebruik as die data aanvanklik vinnig verander en dan 'n gebalanseerde blik opneem. Soos u kan sien, is die vertrouensvlak 0,946. Dit is hoër as die gebruik van die lineêre metode, maar laer as die kwaliteit van die neigingslyn met eksponensiële gladstryking.

Oor die algemeen lyk die gladmaakformule soos volg:

y = a * ln (x) + b

waar ln is die waarde van die natuurlike logaritme. Vandaar die naam van die metode.

In ons geval neem die formule die volgende vorm aan:

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

Metode 4: polinoomvlating

Die tyd het aangebreek om die metode van polinoom-gladheid te oorweeg.

1. Gaan na die venster van die tendenslynformaat, soos meer as een keer gedoen is. In blok "Bou 'n neigingslyn" stel die skakelaar in posisie "Polinoom". Regs van hierdie artikel is 'n veld "Graad". By die keuse van 'n waarde "Polinoom" dit raak aktief. Hier kan u enige kragwaarde spesifiseer vanaf 2 (standaard ingestel) na 6. Hierdie aanwyser bepaal die aantal maksima en minima van die funksie. Wanneer 'n polinoom van die tweede graad geïnstalleer word, word slegs een maksimum beskryf, en wanneer 'n polinoom van die sesde graad geïnstalleer word, kan tot vyf maksima beskryf word. Laat ons eerstens die standaardinstellings laat, dit wil sê, ons sal die tweede graad aandui. Ons laat die res van die instellings dieselfde as wat ons in die vorige metodes gestel het. Klik op die knoppie "Close".



2. Die tendenslyn wat hierdie metode gebruik, word geteken. Soos u kan sien, is dit selfs meer geboë as wanneer u eksponensiële benaderings gebruik. Die vertrouensvlak is hoër as by enige van die voorheen gebruikte metodes, en is 0,9724.

   

   Hierdie metode kan die meeste suksesvol toegepas word as die data konstant veranderlik is. Die funksie wat hierdie soort gladstryking beskryf, lyk soos volg:

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

   In ons geval het die formule die volgende vorm aangeneem:

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

3. Laat ons nou die graad van polinoom verander om te sien of die resultaat sal verskil. Ons keer terug na die formaatvenster. Ons laat die benaderde polinoom, maar oorkant dit, stel u in die graadvenster die maksimum moontlike waarde - 6.



4. Soos u kan sien, het ons tendenslyn hierna die vorm aangeneem van 'n uitgesproke kurwe waarin die aantal maksima ses is. Die vertrouensvlak het selfs meer gestyg, wat neerkom op 0,9844.

Die formule wat hierdie soort smoothing beskryf, neem die volgende vorm aan:

y = 8E-08x ^ 6-0,0003x ^ 5 + 0,3725x ^ 4-269,33x ^ 3 + 109525x ^ 2-2E + 07x + 2E + 09

Metode 5: drywende krag

Ten slotte kyk ons ​​na die benaderingsmetode vir magsreg in Excel.

1. Ons beweeg na die venster Tendenslynformaat. Stel die tipe gladstrykswisselaar in posisie "Graad". Die vergelyking en die vlak van vertroue, soos altyd, word vertoon op. Klik op die knoppie "Close".



2. Die program vorm 'n neigingslyn. Soos u kan sien, is dit in ons geval 'n lyn met 'n effense buiging. Die vertrouensvlak is 0,9618, wat 'n redelik hoë koers is. Van al die bogenoemde metodes was die vertrouensvlak slegs hoër as die polinoommetode gebruik word.

Hierdie metode word effektief gebruik in gevalle van intensiewe verandering van funksiedata. Dit is belangrik om in ag te neem dat hierdie opsie slegs van toepassing is op voorwaarde dat die funksie en argument nie negatiewe of nulwaardes aanvaar nie.

Die algemene formule wat hierdie metode beskryf, het die volgende vorm:

y = bx ^ n

In ons spesifieke geval lyk dit so:

y = 6E + 18x ^ (- 6.512)

Soos u kan sien, het die metode van benaderde polinoom met 'n polinoom tot die sesde graad die beste betroubaarheid getoon by die gebruik van die spesifieke data wat ons as voorbeeld gebruik.0,9844), die laagste vlak van vertroue in die lineêre metode (0,9418). Maar dit beteken glad nie dat dieselfde neiging met ander voorbeelde sal wees nie. Nee, die doeltreffendheidsvlak van bogenoemde metodes kan aansienlik verskil, afhangende van die spesifieke tipe funksie waarvoor die neigingslyn gebou sal word. As die geselekteerde metode dus die beste vir hierdie funksie is, beteken dit glad nie dat dit ook in 'n ander situasie optimaal sal wees nie.

As u op grond van bogenoemde aanbevelings nog nie onmiddellik kan bepaal watter soort benadering spesifiek vir u saak geskik is nie, is dit sinvol om al die metodes te probeer. Nadat u 'n tendenslyn opgebou het en sy vertrouensvlak gekyk het, is dit moontlik om die beste opsie te kies.