Kabilang sa iba't ibang mga pamamaraan ng pagtataya, ang isa ay hindi maaaring iisa lamang ang paglapit. Gamit ito, maaari kang gumawa ng magaspang na mga pagtatantya at kalkulahin ang nakaplanong mga tagapagpahiwatig sa pamamagitan ng pagpapalit ng mga orihinal na bagay sa mas simple. Sa Excel, mayroon ding posibilidad na gamitin ang pamamaraang ito para sa pagtataya at pagsusuri. Tingnan natin kung paano mailalapat ang pamamaraang ito sa tinukoy na programa na may mga built-in na tool.
Pagtataya
Ang pangalan ng pamamaraang ito ay nagmula sa salitang Latin na proxima - "pinakamalapit." Ito ay pagtatantya sa pamamagitan ng pagpapagaan at pagpapapawi ng mga kilalang tagapagpahiwatig, pagbuo ng mga ito sa isang kalakaran na siyang batayan nito. Ngunit ang pamamaraang ito ay maaaring gamitin hindi lamang para sa pagtataya, kundi pati na rin para sa pag-aaral ng umiiral na mga resulta. Pagkatapos ng lahat, ang pagtatantya ay, sa katunayan, ang isang simple ng data ng mapagkukunan, at isang pinasimple na bersyon ay mas madaling tuklasin.
Ang pangunahing tool na kung saan ang smoothing ay ginanap sa Excel ay ang pagtatayo ng isang linya ng trend. Ang ilalim na linya ay, batay sa umiiral na mga tagapagpahiwatig, ang isang function ng graph para sa mga hinaharap na panahon ay nakumpleto. Ang pangunahing layunin ng linya ng trend, tulad ng maaari mong hulaan, ay gumagawa ng mga pagtataya o pagtukoy ng isang pangkalahatang kalakaran.
Ngunit maaari itong itayo gamit ang isa sa limang uri ng pagkakalapit:
- Linya;
- Napakahusay;
- Logarithmic;
- Polynomial;
- Kapangyarihan.
Isinasaalang-alang namin ang bawat isa sa mga pagpipilian nang mas detalyado nang hiwalay.
Aralin: Paano bumuo ng isang linya ng trend sa Excel
Paraan 1: linear smoothing
Una sa lahat, tingnan natin ang pinakasimpleng pagpipilian sa pag-approx, lalo na ang paggamit ng isang linear function. Masisilayan namin ito nang mas detalyado, dahil ibabalangkas namin ang mga pangkalahatang puntos na katangian ng iba pang mga pamamaraan, lalo na, ang pagtatayo ng isang iskedyul at ilang iba pang mga nuances na hindi namin sasabihin kapag isinasaalang-alang ang mga sumusunod na pagpipilian.
Una sa lahat, magtatayo kami ng isang graph, sa batayan kung saan isasagawa namin ang maayos na pamamaraan. Upang makabuo ng isang iskedyul, kumuha kami ng isang talahanayan kung saan ang buwanang gastos ng isang yunit ng produksyon na ginawa ng enterprise at ang kaukulang kita sa isang naibigay na tagal ay ipinahiwatig. Ang graphic function na bubuuin natin ay sumasalamin sa pag-asa ng pagtaas ng kita sa pagbaba ng gastos ng produksiyon.
- Upang magplano, una sa lahat, piliin ang mga haligi "Gastos ng Yunit" at Kita. Pagkatapos nito, lumipat sa tab Ipasok. Susunod, sa laso sa toolbox ng Charts, mag-click sa pindutan "Spot". Sa listahan na bubukas, piliin ang pangalan "Spot na may makinis na mga curve at marker". Ito ang uri ng tsart na pinaka-angkop para sa pagtatrabaho sa isang linya ng trend, at samakatuwid, para sa pag-aaplay ng pamamaraan ng approximation sa Excel.
- Ang iskedyul ay itinayo.
- Upang magdagdag ng isang linya ng trend, piliin ito sa pamamagitan ng pag-click sa kanang pindutan ng mouse. Lilitaw ang isang menu ng konteksto Piliin ang item sa loob nito "Magdagdag ng isang linya ng uso ...".
May isa pang pagpipilian upang idagdag ito. Sa isang karagdagang pangkat ng mga tab sa laso "Nagtatrabaho sa mga tsart" lumipat sa tab "Layout". Karagdagang sa block ng tool "Pagtatasa" mag-click sa pindutan Linya ng Trend. Bubukas ang listahan. Dahil kailangan nating mag-apply ng isang linear approximation, pumili kami mula sa ipinakita na mga posisyon "Pagkakatulad ng linya.
- Kung pinili mo pa rin ang unang pagpipilian sa pagdaragdag ng mga aksyon sa pamamagitan ng menu ng konteksto, magbubukas ang isang window ng format.
Sa bloke ng mga parameter "Pagbuo ng isang linya ng trend (approximation at smoothing)" itakda ang switch sa posisyon "Linya".
Kung nais, maaari mong suriin ang kahon sa tabi ng posisyon "Ipakita ang equation sa diagram". Pagkatapos nito, ang equation ng smoothing function ay ipapakita sa diagram.Gayundin sa aming kaso, upang maihambing ang iba't ibang mga pagpipilian sa pag-approx, mahalagang suriin ang kahon sa tabi "Ilagay sa tsart ang halaga ng maaasahang pag-asa (R ^ 2)". Ang tagapagpahiwatig na ito ay maaaring mag-iba mula sa 0 bago 1. Ang mas mataas na ito, ang pagtataya ay mas mahusay (mas maaasahan). Ito ay pinaniniwalaan na may halaga ng tagapagpahiwatig na ito 0,85 at mas mataas, ang smoothing ay maaaring ituring na maaasahan, ngunit kung ang tagapagpahiwatig ay mas mababa, kung gayon hindi.
Matapos makumpleto ang lahat ng mga setting sa itaas. Mag-click sa pindutan Isarana matatagpuan sa ilalim ng bintana.
- Tulad ng nakikita mo, ang linya ng trend ay naka-plot sa tsart. Sa pamamagitan ng isang linear approximation, ipinapahiwatig ito ng isang itim na tuwid na linya. Ang tinukoy na uri ng smoothing ay maaaring magamit sa pinakasimpleng mga kaso kapag ang data ay nagbabago nang mabilis at ang pag-asa ng halaga ng pagpapaandar sa argumento ay malinaw.
Ang smoothing na ginagamit sa kasong ito ay inilarawan ng mga sumusunod na pormula:
y = ax + b
Sa aming partikular na kaso, ang formula ay tumatagal ng sumusunod na form:
y = -0.1156x + 72.255
Ang halaga ng kawastuhan ng approximation ay katumbas ng 0,9418, na kung saan ay isang halip katanggap-tanggap na resulta na characterizing smoothing bilang maaasahan.
Paraan 2: Exponential Approximation
Ngayon tingnan natin ang exponential type ng approximation sa Excel.
- Upang mabago ang uri ng linya ng trend, piliin ito sa pamamagitan ng pag-click sa kanang pindutan ng mouse at piliin ang item sa pop-up menu "Ang format ng linya ng uso ...".
- Pagkatapos nito, magsisimula ang pamilyar na window ng format. Sa block ng pagpili ng uri ng pagtatantya, itakda ang switch "Katangian". Ang natitirang mga setting ay mananatiling pareho tulad ng sa unang kaso. Mag-click sa pindutan Isara.
- Pagkatapos nito, ang linya ng trend ay mai-plot sa tsart. Tulad ng nakikita mo, kapag ginagamit ang pamamaraang ito, mayroon itong bahagyang hubog na hugis. Sa kasong ito, ang antas ng kumpiyansa ay 0,9592, na mas mataas kaysa sa kapag gumagamit ng linear approximation. Ang pamamaraan ng pagpapaunlad ay pinakamahusay na ginagamit kapag ang mga halaga ay mabilis na nagbabago nang mabilis at pagkatapos ay kumuha ng isang balanseng form.
Ang pangkalahatang anyo ng pagpapaandar na function ay ang mga sumusunod:
y = maging ^ x
saan e ay ang batayan ng natural na logarithm.
Sa aming partikular na kaso, kinuha ang formula sa sumusunod na form:
y = 6282.7 * e ^ (- 0.012 * x)
Paraan 3: logarithmic smoothing
Ngayon ito ay upang isaalang-alang ang pamamaraan ng logarithmic approximation.
- Sa parehong paraan tulad ng nakaraang oras, inilulunsad namin ang window ng format ng trend line sa pamamagitan ng menu ng konteksto. Itakda ang switch sa posisyon "Logarithmic" at mag-click sa pindutan Isara.
- Mayroong isang pamamaraan para sa pagbuo ng isang linya ng trend na may isang pag-approximal ng logarithmic. Tulad ng sa nakaraang kaso, ang pagpipiliang ito ay pinakamahusay na ginagamit kapag sa una ang data ay mabilis na nagbabago at pagkatapos ay tumatagal ng isang balanseng hitsura. Tulad ng nakikita mo, ang antas ng kumpiyansa ay 0.946. Ito ay mas mataas kaysa sa paggamit ng linear na pamamaraan, ngunit mas mababa kaysa sa kalidad ng linya ng trend na may exponential smoothing.
Sa pangkalahatan, ganito ang smoothing formula:
y = a * ln (x) + b
saan ln ay ang halaga ng natural logarithm. Samakatuwid ang pangalan ng pamamaraan.
Sa aming kaso, ang formula ay tumatagal ng sumusunod na form:
y = -62.81ln (x) +404.96
Paraan 4: polynomial smoothing
Dumating ang oras upang isaalang-alang ang pamamaraan ng polynomial smoothing.
- Pumunta sa window ng format ng trend line, tulad ng nagawa nang higit sa isang beses. Sa block "Pagbuo ng isang linya ng trend" itakda ang switch sa posisyon "Polynomial". Sa kanan ng item na ito ay isang patlang "Degree". Kapag pumipili ng isang halaga "Polynomial" nagiging aktibo ito. Dito maaari mong tukuyin ang anumang halaga ng kapangyarihan mula sa 2 (itinakda nang default) hanggang 6. Tinutukoy ng tagapagpahiwatig na ito ang bilang ng maxima at minima ng pag-andar. Kapag nag-install ng isang polynomial ng ikalawang degree, tanging isang maximum ang inilarawan, at kapag ang pag-install ng isang polynomial ng ika-anim na degree, hanggang sa limang maxima ay maaaring inilarawan. Una, iwanan natin ang mga default na setting, iyon ay, ipapahiwatig namin ang pangalawang degree. Iniwan namin ang natitirang mga setting katulad ng itinakda namin ang mga ito sa mga nakaraang pamamaraan. Mag-click sa pindutan Isara.
- Ang linya ng trend gamit ang pamamaraang ito ay naka-plot. Tulad ng nakikita mo, ito ay mas curved kaysa sa kapag gumagamit ng exponential approximation. Ang antas ng kumpiyansa ay mas mataas kaysa sa alinman sa dati nang ginamit na pamamaraan, at 0,9724.
Ang pamamaraang ito ay maaaring matagumpay na mailalapat kung ang data ay patuloy na variable. Ang pag-andar na naglalarawan sa ganitong uri ng makinis na hitsura ay ganito:
y = a1 + a1 * x + a2 * x ^ 2 + ... + an * x ^ nSa aming kaso, kinuha ang pormula sa sumusunod na form:
y = 0.0015 * x ^ 2-1.7202 * x + 507.01 - Ngayon baguhin natin ang antas ng polynomial upang makita kung magkakaiba ang resulta. Bumalik kami sa window ng format. Iniwan namin ang tinatayang uri ng polynomial, ngunit kabaligtaran ito, sa window ng degree, itakda ang maximum na posibleng halaga - 6.
- Tulad ng nakikita mo, pagkatapos nito ang aming linya ng trend ay kumuha ng form ng isang binibigkas na curve, kung saan anim ang bilang ng maxima. Ang antas ng kumpiyansa ay tumaas nang higit pa, na halaga 0,9844.
Ang pormula na naglalarawan ng ganitong uri ng smoothing ay tumatagal ng sumusunod na form:
y = 8E-08x ^ 6-0,0003x ^ 5 + 0,3725x ^ 4-269,33x ^ 3 + 109525x ^ 2-2E + 07x + 2E + 09
Pamamaraan 5: power smoothing
Sa konklusyon, isinasaalang-alang namin ang pamamaraan ng approximation ng kapangyarihan-batas sa Excel.
- Lumipat kami sa bintana Format ng Linya ng Trend. Itakda ang uri ng smoothing switch sa posisyon "Power". Ang pagpapakita ng equation at antas ng kumpiyansa, tulad ng lagi, ay naiwan. Mag-click sa pindutan Isara.
- Ang programa ay bumubuo ng isang linya ng trend. Tulad ng nakikita mo, sa aming kaso ito ay isang linya na may isang bahagyang liko. Ang antas ng kumpiyansa ay 0,9618, na kung saan ay medyo mataas na rate. Sa lahat ng mga pamamaraan sa itaas, ang antas ng kumpiyansa ay mas mataas lamang kapag ginagamit ang pamamaraang polynomial.
Ang pamamaraang ito ay epektibong ginagamit sa mga kaso ng masinsinang pagbabago ng data ng pag-andar. Mahalagang isaalang-alang na ang pagpipiliang ito ay naaangkop lamang sa ilalim ng kondisyon na ang function at argumento ay hindi tumatanggap ng mga negatibong o zero na halaga.
Ang pangkalahatang pormula na naglalarawan ng pamamaraang ito ay may mga sumusunod na form:
y = bx ^ n
Sa aming partikular na kaso, ganito ang hitsura:
y = 6E + 18x ^ (- 6.512)
Tulad ng nakikita mo, kapag ginagamit ang tukoy na data na ginamit namin bilang isang halimbawa, ang pamamaraan ng polynomial approximation na may isang polynomial hanggang sa ikaanim na degree ay nagpakita ng pinakamataas na antas ng pagiging maaasahan (0,9844), ang pinakamababang antas ng tiwala sa linear na pamamaraan (0,9418) Ngunit hindi ito nangangahulugang ang parehong pagkahilig ay kasama ng iba pang mga halimbawa. Hindi, ang antas ng kahusayan ng mga pamamaraan sa itaas ay maaaring mag-iba nang malaki, depende sa tiyak na uri ng pag-andar kung saan itatayo ang linya ng kalakaran. Samakatuwid, kung ang napiling paraan ay pinaka-epektibo para sa pagpapaandar na ito, hindi ito nangangahulugang ito ay magiging pinakamainam din sa ibang sitwasyon.
Kung hindi mo pa matukoy kaagad, batay sa mga rekomendasyon sa itaas, kung anong uri ng pag-akma ang angkop na angkop para sa iyong kaso, pagkatapos makatuwiran na subukan ang lahat ng mga pamamaraan. Pagkatapos ng pagbuo ng isang linya ng trend at pagtingin sa antas ng kumpiyansa, posible na pumili ng pinakamahusay na pagpipilian.
