Какую типовую функцию excel можно использовать для линейного сглаживания
Обновлено: 08.07.2024
В этой статье описаны синтаксис формулы и использование функции LINEST в Microsoft Excel. Ссылки на дополнительные сведения о диаграммах и выполнении регрессионного анализа можно найти в разделе См. также.
Описание
Функция ЛИНЕЙН рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные и затем возвращает массив, который описывает полученную прямую. Функцию ЛИНЕЙН также можно объединять с другими функциями для вычисления других видов моделей, являющихся линейными по неизвестным параметрам, включая полиномиальные, логарифмические, экспоненциальные и степенные ряды. Поскольку возвращается массив значений, функция должна задаваться в виде формулы массива. Инструкции приведены в данной статье после примеров.
Уравнение для прямой линии имеет следующий вид:
y = m1x1 + m2x2 +. + b
если существует несколько диапазонов значений x, где зависимые значения y — функции независимых значений x. Значения m — коэффициенты, соответствующие каждому значению x, а b — постоянная. Обратите внимание, что y, x и m могут быть векторами. Функция ЛИНЕЙН возвращает массив . Функция ЛИНЕЙН может также возвращать дополнительную регрессионную статистику.
Синтаксис
ЛИНЕЙН(известные_значения_y; [известные_значения_x]; [конст]; [статистика])
Аргументы функции ЛИНЕЙН описаны ниже.
Синтаксис
Известные_значения_y. Обязательный аргумент. Множество значений y, которые уже известны для соотношения y = mx + b.
Если массив известные_значения_y имеет один столбец, то каждый столбец массива известные_значения_x интерпретируется как отдельная переменная.
Если массив известные_значения_y имеет одну строку, то каждая строка массива известные_значения_x интерпретируется как отдельная переменная.
Известные_значения_x. Необязательный аргумент. Множество значений x, которые уже известны для соотношения y = mx + b.
Массив известные_значения_x может содержать одно или несколько множеств переменных. Если используется только одна переменная, то массивы известные_значения_y и известные_значения_x могут иметь любую форму — при условии, что они имеют одинаковую размерность. Если используется более одной переменной, то известные_значения_y должны быть вектором (т. е. интервалом высотой в одну строку или шириной в один столбец).
Если массив известные_значения_x опущен, то предполагается, что это массив , имеющий такой же размер, что и массив известные_значения_y.
Конст. Необязательный аргумент. Логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0.
Если аргумент конст имеет значение ИСТИНА или опущен, то константа b вычисляется обычным образом.
Если аргумент конст имеет значение ЛОЖЬ, то значение b полагается равным 0 и значения m подбираются таким образом, чтобы выполнялось соотношение y = mx.
Статистика. Необязательный аргумент. Логическое значение, которое указывает, требуется ли вернуть дополнительную регрессионную статистику.
Если статистика имеет true, то LINEST возвращает дополнительную регрессию; в результате возвращается массив .
Если аргумент статистика имеет значение ЛОЖЬ или опущен, функция ЛИНЕЙН возвращает только коэффициенты m и постоянную b.
Дополнительная регрессионная статистика.
Стандартные значения ошибок для коэффициентов m1,m2. mn.
Коэффициент определения. Сравнивает предполагаемые и фактические значения y и диапазоны значений от 0 до 1. Если значение 1, то в выборке будет отличная корреляция— разница между предполагаемым значением y и фактическим значением y не существует. С другой стороны, если коэффициент определения — 0, уравнение регрессии не помогает предсказать значение y. Сведения о том, как вычисляется 2, см. в разделе "Замечания" далее в этой теме.
Стандартная ошибка для оценки y.
F-статистика или F-наблюдаемое значение. F-статистика используется для определения того, является ли случайной наблюдаемая взаимосвязь между зависимой и независимой переменными.
Степени свободы. Степени свободы используются для нахождения F-критических значений в статистической таблице. Для определения уровня надежности модели необходимо сравнить значения в таблице с F-статистикой, возвращаемой функцией ЛИНЕЙН. Дополнительные сведения о вычислении величины df см. ниже в разделе "Замечания". Далее в примере 4 показано использование величин F и df.
Регрессионная сумма квадратов.
Остаточная сумма квадратов. Дополнительные сведения о расчете величин ssreg и ssresid см. в подразделе "Замечания" в конце данного раздела.
На приведенном ниже рисунке показано, в каком порядке возвращается дополнительная регрессионная статистика.
Замечания
Любую прямую можно описать ее наклоном и пересечением с осью y:
Наклон (m):
Чтобы найти наклон линии, обычно записанной как m, возьмите две точки на строке (x1;y1) и (x2;y2); наклон равен (y2 - y1)/(x2 - x1).
Y-перехват (b):
Y-пересечение строки, обычно записанное как b, — это значение y в точке, в которой линия пересекает ось y.
Уравнение прямой имеет вид y = mx + b. Если известны значения m и b, то можно вычислить любую точку на прямой, подставляя значения y или x в уравнение. Можно также воспользоваться функцией ТЕНДЕНЦИЯ.
Если имеется только одна независимая переменная x, можно получить наклон и y-пересечение непосредственно, воспользовавшись следующими формулами:
Наклон:
=ИНДЕКС( LINEST(known_y,known_x's);1)
Y-перехват:
=ИНДЕКС( LINEST(known_y,known_x),2)
Точность аппроксимации с помощью прямой, вычисленной функцией ЛИНЕЙН, зависит от степени разброса данных. Чем ближе данные к прямой, тем более точной является модель ЛИНЕЙН. Функция ЛИНЕЙН использует для определения наилучшей аппроксимации данных метод наименьших квадратов. Когда имеется только одна независимая переменная x, значения m и b вычисляются по следующим формулам:
где x и y — выборочные средние значения, например x = СРЗНАЧ(известные_значения_x), а y = СРЗНАЧ(известные_значения_y).
Функции ЛИННЕСТРОЙ и ЛОГЪЕСТ могут вычислять наилучшие прямые или экспоненциальное кривой, которые подходят для ваших данных. Однако необходимо решить, какой из двух результатов лучше всего подходит для ваших данных. Вы можетевычислить known_y(known_x) для прямой линии или РОСТ(known_y, known_x в) для экспоненциальной кривой. Эти функции без аргумента new_x возвращают массив значений y, спрогнозируемых вдоль этой линии или кривой в фактических точках данных. Затем можно сравнить спрогнозируемые значения с фактическими значениями. Для наглядного сравнения можно отобразить оба этих диаграммы.
Проводя регрессионный анализ, Microsoft Excel вычисляет для каждой точки квадрат разности между прогнозируемым значением y и фактическим значением y. Сумма этих квадратов разностей называется остаточной суммой квадратов (ssresid). Затем Microsoft Excel подсчитывает общую сумму квадратов (sstotal). Если конст = ИСТИНА или значение этого аргумента не указано, общая сумма квадратов будет равна сумме квадратов разностей действительных значений y и средних значений y. При конст = ЛОЖЬ общая сумма квадратов будет равна сумме квадратов действительных значений y (без вычитания среднего значения y из частного значения y). После этого регрессионную сумму квадратов можно вычислить следующим образом: ssreg = sstotal - ssresid. Чем меньше остаточная сумма квадратов по сравнению с общей суммой квадратов, тем больше значение коэффициента определения r 2 — индикатор того, насколько хорошо уравнение, выданное в результате регрессионного анализа, объясняет связь между переменными. Значение r 2 равно ssreg/sstotal.
В некоторых случаях один или несколько столбцов X (предполагается, что значения Y и X — в столбцах) могут не иметь дополнительного прогнозируемого значения при наличии других столбцов X. Другими словами, удаление одного или более столбцов X может привести к одинаковой точности предсказания значений Y. В этом случае эти избыточные столбцы X следует не использовать в модели регрессии. Этот вариант называется "коллинеарность", так как любой избыточный X-столбец может быть выражен как сумма многих не избыточных X-столбцов. Функция ЛИНЕЙН проверяет коллинеарность и удаляет все избыточные X-столбцы из модели регрессии при их идентификации. Удалены столбцы X распознаются в результатах LINEST как имеющие коэффициенты 0 в дополнение к значениям 0 se. Если один или несколько столбцов будут удалены как избыточные, это влияет на df, поскольку df зависит от числа X столбцов, фактически используемых для прогнозирования. Подробные сведения о вычислении df см. в примере 4. Если значение df изменилось из-за удаления избыточных X-столбцов, это также влияет на значения Sey и F. Коллинеарность должна быть относительно редкой на практике. Однако чаще всего возникают ситуации, когда некоторые столбцы X содержат только значения 0 и 1 в качестве индикаторов того, является ли тема в эксперименте участником определенной группы или не является ее участником. Если конст = ИСТИНА или опущен, функция LYST фактически вставляет дополнительный столбец X из всех 1 значений для моделирования перехвата. Если у вас есть столбец с значением 1 для каждой темы, если мальчик, или 0, а также столбец с 1 для каждой темы, если она является женщиной, или 0, последний столбец является избыточным, так как записи в нем могут быть получены из вычитания записи в столбце "самец" из записи в дополнительном столбце всех 1 значений, добавленных функцией LINEST.
Вычисление значения df для случаев, когда столбцы X удаляются из модели вследствие коллинеарности происходит следующим образом: если существует k столбцов известных_значений_x и значение конст = ИСТИНА или не указано, то df = n – k – 1. Если конст = ЛОЖЬ, то df = n - k. В обоих случаях удаление столбцов X вследствие коллинеарности увеличивает значение df на 1.
При вводе константы массива (например, в качестве аргумента известные_значения_x) следует использовать точку с запятой для разделения значений в одной строке и двоеточие для разделения строк. Знаки-разделители могут быть другими в зависимости от региональных параметров.
Следует отметить, что значения y, предсказанные с помощью уравнения регрессии, возможно, не будут правильными, если они располагаются вне интервала значений y, которые использовались для определения уравнения.
Основной алгоритм, используемый в функции ЛИНЕЙН, отличается от основного алгоритма функций НАКЛОН и ОТРЕЗОК. Разница между алгоритмами может привести к различным результатам при неопределенных и коллинеарных данных. Например, если точки данных аргумента известные_значения_y равны 0, а точки данных аргумента известные_значения_x равны 1, то:
Функция ЛИНЕЙН возвращает значение, равное 0. Алгоритм функции ЛИНЕЙН используется для возвращения подходящих значений для коллинеарных данных, и в данном случае может быть найден по меньшей мере один ответ.
Помимо вычисления статистики для других типов регрессии с помощью функции ЛГРФПРИБЛ, для вычисления диапазонов некоторых других типов регрессий можно использовать функцию ЛИНЕЙН, вводя функции переменных x и y как ряды переменных х и у для ЛИНЕЙН. Например, следующая формула:
работает при наличии одного столбца значений Y и одного столбца значений Х для вычисления аппроксимации куба (многочлен 3-й степени) следующей формы:
y = m1*x + m2*x^2 + m3*x^3 + b
Формула может быть изменена для расчетов других типов регрессии, но в отдельных случаях требуется корректировка выходных значений и других статистических данных.
Значение F-теста, возвращаемое функцией ЛИНЕЙН, отличается от значения, возвращаемого функцией ФТЕСТ. Функция ЛИНЕЙН возвращает F-статистику, в то время как ФТЕСТ возвращает вероятность.
Примеры
Пример 1. Наклон и Y-пересечение
Скопируйте образец данных из следующей таблицы и вставьте их в ячейку A1 нового листа Excel. Чтобы отобразить результаты формул, выделите их и нажмите клавишу F2, а затем — клавишу ВВОД. При необходимости измените ширину столбцов, чтобы видеть все данные.
Файл: Информационные технологии в юридической деятельности.doc
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлена: 23.07.2019
Скачиваний: 259
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
В1: Какая информация о системе имеется при энтропии равной нулю?
В2: Какие свойства информации отражает прагматический аспект?
В3: Показатели объединяются в:
В4: Какие компьютеры имеют ограниченный набор команд?
О4: компьютеры с RISK -АРХИТЕКТУРОЙ
В5: Выберите содержательные элементы технологии
О5: правила, ресурсы люди, техника
В6: Основным элементом преобразования информации в системах управления является
О6: принятие решения
В7: Что такое показатель?
О7: качественно определенная величина, дающая количественную характеристику отражаемому объекту (процессу, явлению) и имеющая экономический смысл.
В8: Процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных (первичной информации) для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления(инф-го продукта) — это:
О8: информационная технология
В9: Информация, согласованная по семантической форме с тезаурусом пользователя, называется:
В10: Какие задачи решает информатика?
О10: - поиск законов взаимной адаптации социальных структур и ИС
создание единой теории информационных процессов
создание теории информационного моделирования
создание и развитие структуры информатизации
В11. Какой параметр информации означает ее способность отражать реально существующие объекты с необходимой точностью?
В12: Что такое текстовая информация?
О12: совокупность алфавитных, цифровых и специальных символов, с помощью которых представляется информация на физическом носителе.
В13: Что является предметом и продуктом труда информационных технологий?
В14: Объединение реквизита-основания с реквизитами-признаками приводит к образованию:
В15: Для того чтобы в материальном мире происходил обмен информацией, должны быть:
О15: приемник, источник информации, получатель инф, передатчик, канал связи
В16: Что такое комплектование данных?
О16: разбиение больших объемов данных на комплекты, чтобы облегчить их поиск
В17: Что такое управление?
О17: процесс целенаправленного воздействия на объект, организующий функционирование объекта по заданной программе
О18: способ теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь
В19: Информация, поступающая от объекта управления в управляющую подсистему, носит название:
В20: Как называется один или несколько взаимосвязанных программных продуктов для определенного типа компьютера, технология работы в котором позволяет достичь поставленной пользователем цели?
О20: инструментарий информационной технологии
В21: Потребитель приобретает максимальное количество семантической информации когда поступающая информация
О21: понятна пользователю и несет ему ранее неизвестные сведения
В22: При неограниченном возрастании тезауруса пользователя, количество семантической информации стремится к:
В23: Совокупность правил кодового обозначения объектов:
О23: система кодирования
В24: При оценке информации различают такие ее аспекты, как
О24: синтаксический, прагматический, семантический
В25: Что такое ассимилированная информация?
В26: Какая мера информации определяет полезность (ценность) информации для достижения пользователем представленной цели?
В27: Какой параметр информации определяется степенью сохранения ценности информации для управления в момент ее использования?
В28: Выберите из списка уровни представления информационного процесса:
О28: физический, логический, концептуальный
В29: Как называется логически неделимый информационный элемент, описывающий определенное свойство объекта, процесса, явления?
В30: Способ - это
О30: действия или система действий, применяемых при исполнении какой-нибудь работы
В31: Инструментарий информационных технологий это
О31: одна или несколько программ
В32: Классификация это
О32: система распределения объектов(предметов, явлений, процессов, понятий) по всем классам в соответствии с определенным признаком
В33: Какой коэффициент представляет собой отношение количества семантической информации к ее объему?
В34: Какую емкость отражает содержательность информации?
В35: Совокупность документов, объединенных по определенному признаку, образует:
В36: Какой уровень определяет содержательный аспект ИТ или процесса?
О36: концептуальный уровень
В37: По стабильности информация бывает:
В38: Обычно информация, предназначенная для передачи, называется:
В39: Назовите три стороны технологии:
О39: социальная, информационная, инструментальная
В40: Где находится команда конверты и наклейки?
О40: в меню Сервис – письма и рассылки
В41: Как открываются Мастера для создания документов?
О41: Файл - Создать – Шаблоны - На моем компьютере
В42: Сколько панелей инструментов было в первой версии Microsoft Office Word для Windows , выпущенной 1989г.?
В43: Если в функции «ЛИНЕЙН» аргумент «константа-ложь», то в уравнении регрессии отсутствует:
О43: свободный член
В44: Какой показатель используется для проверки достоверности тренда?
О44: коэффициент детерминации
В45: Для описания предметной области используются методы:
О45: экспертных оценок
В46: Совокупность признаков или условий изменения состояний системы называют:
В47: Напротив какой строки базовой линии необходимо задавать функцию СРЗНАЧ с интервалом усреднения 5?
В48: Как представлено нелинейное сглаживание в электронных таблицах Exel ?
О48: функцией экспоненциального сглаживания
В49: Каким уравнением представлен логарифмический тренд?
В50: Для чего необходима предварительная обработка базовой линии?
О50: снизить трудоемкость нахождения тренда, снизить влияние случайной составляющей на прогноз
В51: Что такое выравнивание?
О51: замена базовой линии аналитически подобранной кривой
В52: Сколько раз можно проводить линейное сглаживание?
В53: В какую группу экспертных методов входит метод «Дельфи»?
О53: в группу коллективных экспертных методов
В54: В какую группу методов включают экспоненциальное и адаптивное сглаживание?
О54: в группу методов экстраполяции
В55: Что представляет собой управление с помощью сценариев?
О55: процесс изучения отдельных переменных и присвоения им диапазона значений
В56: Функция «Наклон» выводит:
О56: значение коэффициента « m » уравнения регрессии
В57: Что нужно сделать для того, чтобы использовать механизм создания трендов для сглаживания ?
О57: изменить форму представления данных
В58: Почему не рекомендуется в полиноминальной прогностической модели степень полинома брать более 4:
О58: пропадает эффект сглаживания
В59: К какой группе методов относится морфологический анализ?
В60: Что такое «фактор затухания»?
О60: интервал сглаживания
В61: В какую группу экспертных методов входит метод деструктивной отнесенной оценки?
О61: в группу коллективных экспертных методов
В62: Как называется процедура линейного сглаживания в механизмах создания трендов диаграмм?
О62: линейная фильтрация
В63: В каких пределах должен изменяться «фактор затухания»?
В64: Какие из нижеперечисленных методов относятся к предсказательным моделям?
В65: Какие из нижеперечисленных методов относятся к описательным моделям?
В66: Модель «Что если» - это
О66: любой рабочий лист, в котором можно подставлять различные значения для переменных, чтобы увидеть их влияние на другие величины, которые вычисляются по формулам, зависящим от этих переменных
В67: Когда можно использовать эвристические методы прогнозирования?
О67: объект прост, объект очень сложен
В68: Для вывода параметров статистики функции «ЛИНЕЙН» необходимо:
О68: присвоить переменной «статистика» значение «1», присвоить переменной статистика значение «истина», присвоить переменной «статистика» значение «да»
В69: В какую группу экспертных методов входит метод интервью?
О69: в группу индивидуальных экспертных методов
В70: С каким расширением можно создать и сохранить подготовленный документ в окне «Шаблоны»?
О70: с расширением .do с
В71: Как называется программа, входящая в состав Word и упрощающая процесс создания и форматирования документа?
В72: Каким документам доступны параметры локальных шаблонов:
О72: тем документам, которые базируются на данном локальном шаблоне
В73: Какая из перечисленных моделей не может использоваться для моделирования данных?
В74: Чем отличаются линейное и нелинейное сглаживание?
О74: нелинейное учитывает расстояние каждой точки базовой линии от точки прогноза
В75: Какие методы применяются в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики характеристики объекта прогнозирования?
О75: методы экспертных оценок
В76: В каких программах из пакета Microsoft Office может быть построена ИЛМ?
В77: Что необходимо сделать для решения или анализа сценария в тех случаях, когда оптимизационная задача содержит несколько переменных величин?
О77: воспользоваться технологией «Поиск решения»
В78: Как называются именованные комбинации значений, заданных для одной или нескольких изменяемых ячеек в модели «Что если»?
О78: таблица подстановки
В79: В какую группу экспертных методов входит морфологический анализ?
О79: в группу индивидуальных экспертных методов
В80: В какую группу экспертных методов входит метод построения прогнозного сценария?
О80: в группу индивидуальных экспертных методов
В81: Сколько этапов системного моделирования?
В82: К какой группе методов прогнозирования относится функция «ТЕНДЕНЦИЯ»?
О82: линейная многомерная
В83: Факторный анализ – это
О83: выявление действия различных факторов и их комбинаций на величину результативного признака
В84: Какой интервал усреднения необходимо задавать?
В85: Функция «РОСТ» относится к группе методов
О85: нелинейных многомерных
В86: Какие методы объединяют совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования по принципу выделения содержащихся в ней математических закономерностей развития и математических взаимосвязейхарактеристик с целью получения прогнозных моделей?
О86: статистические методы
В87: Какой метод называют линейным сглаживанием?
О87: метод невзвешенных скользящих функций
В88: Что целесообразно сделать перед началом работы с диспетчером сценариев?
О88: присвоить имена ячейкам, где будут располагаться переменные и формулы, ссылающиеся на изменяемые ячейки окон диалога
В89: Какова главная проблема принятия решений?
О89: выбор альтернатив решений
В90: Какую типовую функцию Exel можно использовать для линейного сглаживания?
В91: Какова роль модели «черный ящик» в системном моделировании?
О91: структурировать исходную информацию относительно самой системы и внешней среды
В92: Что определяет линейная регрессия?
О92: прямую линию, которая наилучшим образом представляет множество данных
В93: Какие методы входят в группу экстраполяционных методов прогнозирования?
О93: интерполяция, экспоненциальное сглаживание, вероятностное моделирование
В94: С какой целью проводится анализ объектов прогнозирования?
О94: разработка модели объекта
В95: Какие методы основаны на мнениях привлеченных экспертов?
В96: Где находится функция «экспоненциальное сглаживание»?
О96: в пакете «анализ данных»
В97: Что представляет собой управление с помощью сценариев?
О97: процесс изучения отдельных переменных и присвоение им диапазона значений
В98: Какой показатель используется для проверки достоверности тренда?
О98: коэффициент детерминации
В99: Что такое «фактор затухания»?
О99: величина, обратная постоянной сглаживания
В100: Процесс подготовки пачки однотипных писем (документов) путем объединения файла, содержащего список имен и адресов, с файлом, содержащим шаблон писем – это
В101: Что такое шаблон?
О101: особый вид файла документа, представляющий специальные средства для оформления итогового документа
В102: Какое имя и расширения имеют файлы шаблонов?
В103: Какая из перечисленных моделей не может использоваться для моделирования данных?
В104: Что такое журнал?
О104: особая часть БД, недоступная пользователям СУБД и поддерживаемая с особой тщательностью, в которую поступают записи обо всех изменениях основной части СУБД
В105: Что такое база данных (БД)?
О105: совокупность сведений о конкретных объектах реального мира в какой-либо предметной области
В106: Что явилось первой побудительной причиной создания СУБД?
О106: стремление выделить и обобщить общую часть БД, ответственную за управление сложно структурированными данными
В107: Что представляет собой интегрированная БД?
О107: данные должны храниться в общем «котле», что исключает их дублирование и все изменения производятся в одном месте
В108: Определите четвертый этап процесса системного моделирования
О108: создание модели данных в конкретной информационной технологии (программе)
В109: Что является содержанием шестого этапа процесса системного моделирования?
О109: материальное или информационное воздействие на систему-оригинал с целью привидения ее в найденное при решении оптимальное состояние для решения исходной проблемы
В110: Что является целью третьего этапа процесса системного моделирования?
О110: построение информационно-логической модели полученных данных о системе и окружающей ее среды
В111: Определите пятый этап процесса системного моделирования
О111: выполнение вычислительных экспериментов с моделью
В112: Определите первый этап процесса системного моделирования
О112: анализ проблемной ситуации
В113: В чем суть первого этапа процесса системного моделирования?
О113: выполняется анализ всех доступных ресурсов (материальных, финансовых, информационных), необходимых для построения модели, ее использования и реализации полученных результатов с целью решения имеющейся проблемы
В114: В чем состоит назначение модели черного ящика в системном моделировании?
Когда вы вставляете линейную диаграмму в Excel, как правило, линейная диаграмма имеет углы, которые могут быть недостаточно красивыми и гладкими. Теперь я могу рассказать вам, как сгладить углы линейной диаграммы, чтобы удовлетворить ваши потребности в Excel.
 |
 |
 |
- Повторное использование чего угодно: Добавляйте наиболее часто используемые или сложные формулы, диаграммы и все остальное в избранное и быстро используйте их в будущем.
- Более 20 текстовых функций: Извлечь число из текстовой строки; Извлечь или удалить часть текстов; Преобразование чисел и валют в английские слова.
- Инструменты слияния : Несколько книг и листов в одну; Объединить несколько ячеек / строк / столбцов без потери данных; Объедините повторяющиеся строки и сумму.
- Разделить инструменты : Разделение данных на несколько листов в зависимости от ценности; Из одной книги в несколько файлов Excel, PDF или CSV; От одного столбца к нескольким столбцам.
- Вставить пропуск Скрытые / отфильтрованные строки; Подсчет и сумма по цвету фона ; Отправляйте персонализированные электронные письма нескольким получателям массово.
- Суперфильтр: Создавайте расширенные схемы фильтров и применяйте их к любым листам; Сортировать по неделям, дням, периодичности и др .; Фильтр жирным шрифтом, формулы, комментарий .
- Более 300 мощных функций; Работает с Office 2007-2019 и 365; Поддерживает все языки; Простое развертывание на вашем предприятии или в организации.
Сгладьте линейный график
Удивительный! Использование эффективных вкладок в Excel, таких как Chrome, Firefox и Safari!
Экономьте 50% своего времени и сокращайте тысячи щелчков мышью каждый день!
Чтобы изменить углы линии на плавную, очень просто, сделайте следующее:
1. Щелкните правой кнопкой мыши нужную серию и выберите Форматировать ряд данных в контекстном меню. Смотрите скриншот:
2. в Форматировать ряд данных диалоговое окно, нажмите Стиль линии на левой панели и проверьте Сглаженная линия вариант в правом разделе. Смотрите скриншот:
3. Закройте диалоговое окно. Затем вы можете увидеть, как линейный график стал плавным.
Наконечник: В Excel 2013 после нажатия Формат даты серии, перейдите, чтобы нажать Заливка и линия Вкладка в Форматировать ряд данных панель, а затем спуститесь, чтобы проверить Сглаженная линия опцию.
Он находится в пакете инструментов анализа в Excel. Пакет инструментов анализа представляет собой надстройку для анализа данных Microsoft Excel. Эта надстройка не загружается автоматически в Excel. Прежде чем использовать это сначала, нам нужно загрузить его.
Действия по загрузке надстройки Analysis ToolPak:
Нам нужно добавить эту функцию в Excel для анализа бизнеса с помощью надстроек Excel. Чтобы добавить эту функцию в Excel, выполните следующие действия:
- Перейдите на вкладку ФАЙЛ . Нажмите на вкладку ОПЦИИ в левом окне панели. Смотрите скриншот ниже.
- Откроется диалоговое окно для параметров Excel. Нажмите на вкладку Надстройки, как показано на скриншоте ниже.
- Он снова отобразит некоторые параметры.
- Выберите параметры надстроек Excel в разделе «Управление» и нажмите кнопку « Перейти», как показано на снимке экрана ниже. (Однако надстройки Excel по умолчанию выбраны)
- Откроется диалоговое окно « Надстройки ».
- Установите флажок Analysis Toolpak и затем нажмите OK, как показано на скриншоте ниже.
- Эти шаги добавят раздел « Анализ данных » для статистического анализа на вкладке «ДАННЫЕ».
Как использовать экспоненциальное сглаживание в Excel?
Экспоненциальное сглаживание в Excel очень простое и удобное в использовании. Давайте разберемся в работе по прогнозированию экспоненциального сглаживания в Excel на нескольких примерах.
Вы можете скачать этот шаблон Экспоненциальное сглаживание Excel здесь - Шаблон Экспоненциальное сглаживание Excel
Прогнозирование экспоненциального сглаживания - пример № 1
Ниже мы приводим прайс-лист на месяц.
Мы присвоили номер месячному периоду. Для экспоненциального сглаживания данных этого временного ряда выполните следующие действия:
- Перейдите на вкладку « Данные ». Выберите опцию «Анализ данных» в разделе «Анализ», как показано на скриншоте ниже.
- Откроется диалоговое окно Параметры анализа данных.
- Выберите пункт « Экспоненциальное сглаживание» в списке параметров и нажмите кнопку « ОК», как показано ниже.
- Откроется диалоговое окно для метода экспоненциального сглаживания .
- В поле « Диапазон ввода» выберите диапазон цен от C4: C15 .
- В поле Коэффициент демпфирования введите значение 0, 9 . Этот 0, 9 называется коэффициентом демпфирования, который равен 1- . Здесь α (альфа) - коэффициент сглаживания.
- Под полем Output Range выберите ячейку, в которой вы хотите увидеть результат. Смотрите скриншот ниже.
- Установите флажок « Вывод диаграммы» для отображения значений на диаграмме, а затем нажмите « ОК» .
- Он вставит значения демпфирования в столбец E с диаграммой экспоненциального сглаживания, как показано на снимке экрана ниже.
Объяснение:
- Здесь α = 0, 1, предыдущей точке данных присваивается сравнительно небольшой вес, тогда как предыдущему сглаженному значению присваивается большой вес (0, 9).
- Приведенный выше график показывает тенденцию к увеличению в точках данных.
- График не вычисляет сглаженное значение для первой точки данных, потому что до этого нет точки данных.
Прогнозирование экспоненциального сглаживания - пример № 2
Давайте рассмотрим α = 0, 2 для указанных выше значений данных, поэтому введите значение 0, 8 в поле Коэффициент демпфирования и снова повторите метод экспоненциального сглаживания.
Результат показан ниже:
Прогнозирование экспоненциального сглаживания - пример № 3
Давайте рассмотрим α = 0, 8 для данных значений, указанных выше, поэтому введите значение 0, 2 в поле Коэффициент демпфирования и снова повторите метод экспоненциального сглаживания.
Результат показан ниже:
Теперь, если мы сравним результаты всех вышеприведенных 3 примеров Excel с экспоненциальным сглаживанием, то мы можем прийти к следующему выводу:
- Значение альфа α меньше, коэффициент демпфирования выше. В результате более сглаживаются пики и долины.
- Альфа-значение выше, коэффициент демпфирования меньше. Результирующие сглаженные значения ближе к фактическим точкам данных.
Вещи, чтобы помнить
- Чем больше значение коэффициента демпфирования, тем сглаживаются пик и впадины в наборе данных.
- Экспоненциальное сглаживание Excel - очень гибкий и простой в использовании метод расчета.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство по экспоненциальному сглаживанию в Excel. Здесь мы обсудим, как использовать экспоненциальное сглаживание в Excel вместе с примерами Excel и загружаемым шаблоном Excel. Вы также можете посмотреть на эти полезные графики в Excel -
Читайте также: