Функция тенденция в excel прогноз

Функция ТЕНДЕНЦИЯ в Excel используется при расчетах последующих значений для рассматриваемого события и возвращает данные в соответствии с линейным трендом. Функция выполняет аппроксимацию (упрощение) прямой линией диапазона известных значений независимой и зависимой переменных с использованием метода наименьших квадратов и прогнозирует будущие значения зависимой переменной Y для указанных последующих значений независимой переменной X. Рассматриваемая функция не используется для получения статистической характеристики модели тренда и математического описания.

Линейным трендом называется распределение величин в изучаемой последовательности, которое может быть описано функцией типа y=ax+b. Поскольку функция ТЕНДЕНЦИЯ выполняет аппроксимацию прямой линией, точность результатов ее работы зависит от степени разброса значений в рассматриваемом диапазоне.

Примеры использования функции ТЕНДЕНЦИЯ в Excel

Пример 1. В таблице Excel содержатся средние значения данных о курсе доллара по отношению к рублю за последние 6 месяцев. Необходимо спрогнозировать средний курс на следующий месяц.

Вид исходной таблицы данных:

Для прогноза курса валют на 7-й месяц используем следующую функцию (обычная запись, Enter для вычислений):

=ТЕНДЕНЦИЯ(B3:B8;A3:A8;A9)

Описание аргументов:

• B3:B8 – диапазон известных значений курса валюты;
• A3:A8 – диапазон месяцев, для которых известны значения курса;
• A9 – значение, соответствующее номеру месяца, для которого необходимо выполнить расчет.

В результате получим:

Прогноз посещаемости с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ в Excel

Пример 2. В кинотеатре фильмы показывают в различные сеансы, которые начинаются в 12:00, 16:00 и 21:00 соответственно. Каждый фильм имеет собственный рейтинг, в виде оценки от 1 до 10 баллов. Известны данные о посещаемости нескольких последних сеансов. Предположить, какой будет посещаемость для следующих фильмов:

1. Рейтинг 7, сеанс 12:00;
2. Рейтинг 9,5, сеанс 21:00;
3. Рейтинг 8, сеанс 16:00.

Таблица исходных данных:

Для расчета используем функцию:

=ТЕНДЕНЦИЯ(C2:C10;A2:B10;A11:B13)

Примечания:

1. Перед вводом функции необходимо выделить ячейки C11:C13;
2. Расчет производим на основе диапазона значений A2:B10 (учитывается как время сеанса, так и рейтинг фильма)

В результате получим:

Не забывайте, что ТЕНДЕНЦИЯ является массивной функцией поэтому после ее ввода не забудьте выполнить ее в массиве. Для этого жмем не просто Enter, а комбинацию клавиш Ctrl+Shift+Enter. Если в строке формул по краям функции появились фигурные скобки {}, значит функция выполняется в массиве и все сделано правильно.



Прогнозирование производства продукции на графике Excel

Пример 3. Предприятие постепенно наращивает производственные возможности, и ежемесячно увеличивает объемы выпускаемой продукции. Предположить, какое количество единиц продукции будет выпущено в следующие 3 месяца, проиллюстрировать на графике.

Исходная таблица:

Для определения количества единиц продукции, которые будут выпущены на протяжении последующих 3-х месяцев используем функцию:

=ТЕНДЕНЦИЯ(B3:B7;A3:A7;A8:A10)

Построим график на основе имеющихся данных и отобразим линию тренда с уравнением:

Введем в ячейке C8 формулу =193,5*A8+2060,5. В результате получим:

Аналогично с помощью подстановки значения независимой переменной в уравнение рассчитаем все остальные величины.

Данный пример наглядно демонстрирует принцип работы функции ТЕНДЕНЦИЯ.

Функция ТЕНДЕНЦИЯ в Excel и особенности ее использования

Функция ТЕНДЕНЦИЯ используется наряду с прочими функциями прогноза в Excel (ПРЕДСКАЗ, РОСТ) и имеет следующий синтаксис:

= ТЕНДЕНЦИЯ(известные_значения_y; [известные_значения_x]; [новые_значения_x]; [конст])

Описание аргументов:

• известные_значения_y – обязательный аргумент, характеризующий диапазон исследуемых известных значений зависимой переменной y из уравнения y=ax+b.
• [известные_значения_x] – необязательный для заполнения аргумент, характеризующий диапазон известных значений независимой переменной x из уравнения y=ax+b.
• [новые_значения_x] – необязательный аргумент, характеризующий одно значение или диапазон данных, для которых необходимо определить соответствующие значения зависимой переменной y.
• [конст] – необязательный аргумент, принимающий на вход логические значения:
1. ИСТИНА (значение по умолчанию, если явно не указано обратное) – функция ТЕНДЕНЦИЯ выполняет расчет коэффициента b из уравнения y=ax+b обычным методом.
2. ЛОЖЬ – функция ТЕНДЕНЦИЯ использует упрощенный вариант уравнения – y=ax (коэффициент b = 0).

Примечания:

1. Рассматриваемая функция интерпретирует каждый столбец или каждую строку из диапазона известных значений x в качестве отдельной переменной, если аргументом известное_y является диапазон ячеек из только одного столбца или только одной строки соответственно.
2. Аргументы [известное_ x] и [новое_x] должны содержать одинаковое количество строк либо столбцов соответственно. Если новые значения независимой переменной явно не указаны, функция ТЕНДЕНЦИЯ выполняет расчет с условием, что аргументы [известное_ x] и [новое_ x] принимают одинаковые значения. Если оба эти аргумента явно не указаны, рассматриваемая функция использует массивы {1;2;3;…;n} с размерностью, соответствующей размерности известное_y.
3. Данная функция может быть использована для аппроксимации полиномиальных кривых.
4. ТЕНДЕНЦИЯ является формулой массива. Для определения нескольких последующих значений необходимо выделить диапазон соответствующего количества ячеек и для отображения результата использовать комбинацию клавиш Ctrl+Shift+Enter.
5. В качестве аргумента [известное_ x] могут быть переданы:
• Только одна переменная, при этом два первых аргумента функции ТЕНДЕНЦИЯ могут являться диапазонами любой формы, но обязательным условием является одинаковая размерность (количество элементов).
• Несколько переменных, при этом в качестве аргумента известное_y должен быть передан вектор значений (диапазон из только одной строки или только одного столбца).

Прогнозирование – это очень важный элемент практически любой сферы деятельности, начиная от экономики и заканчивая инженерией. Существует большое количество программного обеспечения, специализирующегося именно на этом направлении. К сожалению, далеко не все пользователи знают, что обычный табличный процессор Excel имеет в своем арсенале инструменты для выполнения прогнозирования, которые по своей эффективности мало чем уступают профессиональным программам. Давайте выясним, что это за инструменты, и как сделать прогноз на практике.

Процедура прогнозирования

Целью любого прогнозирования является выявление текущей тенденции, и определение предполагаемого результата в отношении изучаемого объекта на определенный момент времени в будущем.

Способ 1: линия тренда

Одним из самых популярных видов графического прогнозирования в Экселе является экстраполяция выполненная построением линии тренда.

Попробуем предсказать сумму прибыли предприятия через 3 года на основе данных по этому показателю за предыдущие 12 лет.

1. Строим график зависимости на основе табличных данных, состоящих из аргументов и значений функции. Для этого выделяем табличную область, а затем, находясь во вкладке «Вставка», кликаем по значку нужного вида диаграммы, который находится в блоке «Диаграммы». Затем выбираем подходящий для конкретной ситуации тип. Лучше всего выбрать точечную диаграмму. Можно выбрать и другой вид, но тогда, чтобы данные отображались корректно, придется выполнить редактирование, в частности убрать линию аргумента и выбрать другую шкалу горизонтальной оси.



2. Теперь нам нужно построить линию тренда. Делаем щелчок правой кнопкой мыши по любой из точек диаграммы. В активировавшемся контекстном меню останавливаем выбор на пункте «Добавить линию тренда».



3. Открывается окно форматирования линии тренда. В нем можно выбрать один из шести видов аппроксимации:
   • Линейная;
   • Логарифмическая;
   • Экспоненциальная;
   • Степенная;
   • Полиномиальная;
   • Линейная фильтрация.

   Давайте для начала выберем линейную аппроксимацию.

   В блоке настроек «Прогноз» в поле «Вперед на» устанавливаем число «3,0», так как нам нужно составить прогноз на три года вперед. Кроме того, можно установить галочки около настроек «Показывать уравнение на диаграмме» и «Поместить на диаграмме величину достоверности аппроксимации (R^2)». Последний показатель отображает качество линии тренда. После того, как настройки произведены, жмем на кнопку «Закрыть».



4. Линия тренда построена и по ней мы можем определить примерную величину прибыли через три года. Как видим, к тому времени она должна перевалить за 4500 тыс. рублей. Коэффициент R2, как уже было сказано выше, отображает качество линии тренда. В нашем случае величина R2 составляет 0,89. Чем выше коэффициент, тем выше достоверность линии. Максимальная величина его может быть равной 1. Принято считать, что при коэффициенте свыше 0,85 линия тренда является достоверной.



5. Если же вас не устраивает уровень достоверности, то можно вернуться в окно формата линии тренда и выбрать любой другой тип аппроксимации. Можно перепробовать все доступные варианты, чтобы найти наиболее точный.
   

   Нужно заметить, что эффективным прогноз с помощью экстраполяции через линию тренда может быть, если период прогнозирования не превышает 30% от анализируемой базы периодов. То есть, при анализе периода в 12 лет мы не можем составить эффективный прогноз более чем на 3-4 года. Но даже в этом случае он будет относительно достоверным, если за это время не будет никаких форс-мажоров или наоборот чрезвычайно благоприятных обстоятельств, которых не было в предыдущих периодах.

Урок: Как построить линию тренда в Excel

Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ

Экстраполяцию для табличных данных можно произвести через стандартную функцию Эксель ПРЕДСКАЗ. Этот аргумент относится к категории статистических инструментов и имеет следующий синтаксис:

=ПРЕДСКАЗ(X;известные_значения_y;известные значения_x)

«X» – это аргумент, значение функции для которого нужно определить. В нашем случае в качестве аргумента будет выступать год, на который следует произвести прогнозирование.

«Известные значения y» — база известных значений функции. В нашем случае в её роли выступает величина прибыли за предыдущие периоды.

«Известные значения x» — это аргументы, которым соответствуют известные значения функции. В их роли у нас выступает нумерация годов, за которые была собрана информация о прибыли предыдущих лет.

Естественно, что в качестве аргумента не обязательно должен выступать временной отрезок. Например, им может являться температура, а значением функции может выступать уровень расширения воды при нагревании.

При вычислении данным способом используется метод линейной регрессии.

Давайте разберем нюансы применения оператора ПРЕДСКАЗ на конкретном примере. Возьмем всю ту же таблицу. Нам нужно будет узнать прогноз прибыли на 2018 год.

1. Выделяем незаполненную ячейку на листе, куда планируется выводить результат обработки. Жмем на кнопку «Вставить функцию».



2. Открывается Мастер функций. В категории «Статистические» выделяем наименование «ПРЕДСКАЗ», а затем щелкаем по кнопке «OK».



3. Запускается окно аргументов. В поле «X» указываем величину аргумента, к которому нужно отыскать значение функции. В нашем случаем это 2018 год. Поэтому вносим запись «2018». Но лучше указать этот показатель в ячейке на листе, а в поле «X» просто дать ссылку на него. Это позволит в будущем автоматизировать вычисления и при надобности легко изменять год.

   В поле «Известные значения y» указываем координаты столбца «Прибыль предприятия». Это можно сделать, установив курсор в поле, а затем, зажав левую кнопку мыши и выделив соответствующий столбец на листе.

   Аналогичным образом в поле «Известные значения x» вносим адрес столбца «Год» с данными за прошедший период.

   После того, как вся информация внесена, жмем на кнопку «OK».



4. Оператор производит расчет на основании введенных данных и выводит результат на экран. На 2018 год планируется прибыль в районе 4564,7 тыс. рублей. На основе полученной таблицы мы можем построить график при помощи инструментов создания диаграммы, о которых шла речь выше.



5. Если поменять год в ячейке, которая использовалась для ввода аргумента, то соответственно изменится результат, а также автоматически обновится график. Например, по прогнозам в 2019 году сумма прибыли составит 4637,8 тыс. рублей.

Но не стоит забывать, что, как и при построении линии тренда, отрезок времени до прогнозируемого периода не должен превышать 30% от всего срока, за который накапливалась база данных.

Урок: Экстраполяция в Excel

Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ

Для прогнозирования можно использовать ещё одну функцию – ТЕНДЕНЦИЯ. Она также относится к категории статистических операторов. Её синтаксис во многом напоминает синтаксис инструмента ПРЕДСКАЗ и выглядит следующим образом:

=ТЕНДЕНЦИЯ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])

Как видим, аргументы «Известные значения y» и «Известные значения x» полностью соответствуют аналогичным элементам оператора ПРЕДСКАЗ, а аргумент «Новые значения x» соответствует аргументу «X» предыдущего инструмента. Кроме того, у ТЕНДЕНЦИЯ имеется дополнительный аргумент «Константа», но он не является обязательным и используется только при наличии постоянных факторов.

Данный оператор наиболее эффективно используется при наличии линейной зависимости функции.

Посмотрим, как этот инструмент будет работать все с тем же массивом данных. Чтобы сравнить полученные результаты, точкой прогнозирования определим 2019 год.

1. Производим обозначение ячейки для вывода результата и запускаем Мастер функций обычным способом. В категории «Статистические» находим и выделяем наименование «ТЕНДЕНЦИЯ». Жмем на кнопку «OK».



2. Открывается окно аргументов оператора ТЕНДЕНЦИЯ. В поле «Известные значения y» уже описанным выше способом заносим координаты колонки «Прибыль предприятия». В поле «Известные значения x» вводим адрес столбца «Год». В поле «Новые значения x» заносим ссылку на ячейку, где находится номер года, на который нужно указать прогноз. В нашем случае это 2019 год. Поле «Константа» оставляем пустым. Щелкаем по кнопке «OK».



3. Оператор обрабатывает данные и выводит результат на экран. Как видим, сумма прогнозируемой прибыли на 2019 год, рассчитанная методом линейной зависимости, составит, как и при предыдущем методе расчета, 4637,8 тыс. рублей.

Способ 4: оператор РОСТ

Ещё одной функцией, с помощью которой можно производить прогнозирование в Экселе, является оператор РОСТ. Он тоже относится к статистической группе инструментов, но, в отличие от предыдущих, при расчете применяет не метод линейной зависимости, а экспоненциальной. Синтаксис этого инструмента выглядит таким образом:

=РОСТ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])

Как видим, аргументы у данной функции в точности повторяют аргументы оператора ТЕНДЕНЦИЯ, так что второй раз на их описании останавливаться не будем, а сразу перейдем к применению этого инструмента на практике.

1. Выделяем ячейку вывода результата и уже привычным путем вызываем Мастер функций. В списке статистических операторов ищем пункт «РОСТ», выделяем его и щелкаем по кнопке «OK».



2. Происходит активация окна аргументов указанной выше функции. Вводим в поля этого окна данные полностью аналогично тому, как мы их вводили в окне аргументов оператора ТЕНДЕНЦИЯ. После того, как информация внесена, жмем на кнопку «OK».



3. Результат обработки данных выводится на монитор в указанной ранее ячейке. Как видим, на этот раз результат составляет 4682,1 тыс. рублей. Отличия от результатов обработки данных оператором ТЕНДЕНЦИЯ незначительны, но они имеются. Это связано с тем, что данные инструменты применяют разные методы расчета: метод линейной зависимости и метод экспоненциальной зависимости.

Способ 5: оператор ЛИНЕЙН

Оператор ЛИНЕЙН при вычислении использует метод линейного приближения. Его не стоит путать с методом линейной зависимости, используемым инструментом ТЕНДЕНЦИЯ. Его синтаксис имеет такой вид:

=ЛИНЕЙН(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])

Последние два аргумента являются необязательными. С первыми же двумя мы знакомы по предыдущим способам. Но вы, наверное, заметили, что в этой функции отсутствует аргумент, указывающий на новые значения. Дело в том, что данный инструмент определяет только изменение величины выручки за единицу периода, который в нашем случае равен одному году, а вот общий итог нам предстоит подсчитать отдельно, прибавив к последнему фактическому значению прибыли результат вычисления оператора ЛИНЕЙН, умноженный на количество лет.

1. Производим выделение ячейки, в которой будет производиться вычисление и запускаем Мастер функций. Выделяем наименование «ЛИНЕЙН» в категории «Статистические» и жмем на кнопку «OK».



2. В поле «Известные значения y», открывшегося окна аргументов, вводим координаты столбца «Прибыль предприятия». В поле «Известные значения x» вносим адрес колонки «Год». Остальные поля оставляем пустыми. Затем жмем на кнопку «OK».



3. Программа рассчитывает и выводит в выбранную ячейку значение линейного тренда.



4. Теперь нам предстоит выяснить величину прогнозируемой прибыли на 2019 год. Устанавливаем знак «=» в любую пустую ячейку на листе. Кликаем по ячейке, в которой содержится фактическая величина прибыли за последний изучаемый год (2016 г.). Ставим знак «+». Далее кликаем по ячейке, в которой содержится рассчитанный ранее линейный тренд. Ставим знак «*». Так как между последним годом изучаемого периода (2016 г.) и годом на который нужно сделать прогноз (2019 г.) лежит срок в три года, то устанавливаем в ячейке число «3». Чтобы произвести расчет кликаем по кнопке Enter.

Как видим, прогнозируемая величина прибыли, рассчитанная методом линейного приближения, в 2019 году составит 4614,9 тыс. рублей.

Способ 6: оператор ЛГРФПРИБЛ

Последний инструмент, который мы рассмотрим, будет ЛГРФПРИБЛ. Этот оператор производит расчеты на основе метода экспоненциального приближения. Его синтаксис имеет следующую структуру:

= ЛГРФПРИБЛ (Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])

Как видим, все аргументы полностью повторяют соответствующие элементы предыдущей функции. Алгоритм расчета прогноза немного изменится. Функция рассчитает экспоненциальный тренд, который покажет, во сколько раз поменяется сумма выручки за один период, то есть, за год. Нам нужно будет найти разницу в прибыли между последним фактическим периодом и первым плановым, умножить её на число плановых периодов (3) и прибавить к результату сумму последнего фактического периода.

1. В списке операторов Мастера функций выделяем наименование «ЛГРФПРИБЛ». Делаем щелчок по кнопке «OK».



2. Запускается окно аргументов. В нем вносим данные точно так, как это делали, применяя функцию ЛИНЕЙН. Щелкаем по кнопке «OK».



3. Результат экспоненциального тренда подсчитан и выведен в обозначенную ячейку.



4. Ставим знак «=» в пустую ячейку. Открываем скобки и выделяем ячейку, которая содержит значение выручки за последний фактический период. Ставим знак «*» и выделяем ячейку, содержащую экспоненциальный тренд. Ставим знак минус и снова кликаем по элементу, в котором находится величина выручки за последний период. Закрываем скобку и вбиваем символы «*3+» без кавычек. Снова кликаем по той же ячейке, которую выделяли в последний раз. Для проведения расчета жмем на кнопку Enter.

Прогнозируемая сумма прибыли в 2019 году, которая была рассчитана методом экспоненциального приближения, составит 4639,2 тыс. рублей, что опять не сильно отличается от результатов, полученных при вычислении предыдущими способами.

Урок: Другие статистические функции в Excel

Мы выяснили, какими способами можно произвести прогнозирование в программе Эксель. Графическим путем это можно сделать через применение линии тренда, а аналитическим – используя целый ряд встроенных статистических функций. В результате обработки идентичных данных этими операторами может получиться разный итог. Но это не удивительно, так как все они используют разные методы расчета. Если колебание небольшое, то все эти варианты, применимые к конкретному случаю, можно считать относительно достоверными.

Быстрый прогноз функцией ПРЕДСКАЗ (FORECAST)

Умение строить прогнозы, предсказывая (хотя бы примерно!) будущее развитие событий — неотъемлемая и очень важная часть любого современного бизнеса. Само-собой, это отдельная весьма сложная наука с кучей методов и подходов, но часто для грубой повседневной оценки ситуации достаточно простых техник. Одна из них — это функция ПРЕДСКАЗ (FORECAST) , которая умеет считать прогноз по линейному тренду.

Принцип работы этой функции несложен: мы предполагаем, что исходные данные можно интерполировать (сгладить) некой прямой с классическим линейным уравнением y=kx+b:

Построив эту прямую и продлив ее вправо за пределы известного временного диапазона — получим искомый прогноз.

Для построения этой прямой Excel использует известный метод наименьших квадратов. Если коротко, то суть этого метода в том, что наклон и положение линии тренда подбирается так, чтобы сумма квадратов отклонений исходных данных от построенной линии тренда была минимальной, т.е. линия тренда наилучшим образом сглаживала фактические данные.

Excel позволяет легко построить линию тренда прямо на диаграмме щелчком правой по ряду — Добавить линию тренда (Add Trendline), но часто для расчетов нам нужна не линия, а числовые значения прогноза, которые ей соответствуют. Вот, как раз, их и вычисляет функция ПРЕДСКАЗ (FORECAST) .

Синтаксис функции следующий

=ПРЕДСКАЗ( X ; Известные_значения_Y ; Известные_значения_X )

• Х — точка во времени, для которой мы делаем прогноз
• Известные_значения_Y — известные нам значения зависимой переменной (прибыль)
• Известные_значения_X — известные нам значения независимой переменной (даты или номера периодов)

Примеры функции ТЕНДЕНЦИЯ в Excel для прогнозирования данных

Функция ТЕНДЕНЦИЯ в Excel используется при расчетах последующих значений для рассматриваемого события и возвращает данные в соответствии с линейным трендом. Функция выполняет аппроксимацию (упрощение) прямой линией диапазона известных значений независимой и зависимой переменных с использованием метода наименьших квадратов и прогнозирует будущие значения зависимой переменной Y для указанных последующих значений независимой переменной X. Рассматриваемая функция не используется для получения статистической характеристики модели тренда и математического описания.

Линейным трендом называется распределение величин в изучаемой последовательности, которое может быть описано функцией типа y=ax+b. Поскольку функция ТЕНДЕНЦИЯ выполняет аппроксимацию прямой линией, точность результатов ее работы зависит от степени разброса значений в рассматриваемом диапазоне.

Примеры использования функции ТЕНДЕНЦИЯ в Excel

Пример 1. В таблице Excel содержатся средние значения данных о курсе доллара по отношению к рублю за последние 6 месяцев. Необходимо спрогнозировать средний курс на следующий месяц.

Вид исходной таблицы данных:

Для прогноза курса валют на 7-й месяц используем следующую функцию (обычная запись, Enter для вычислений):

• B3:B8 – диапазон известных значений курса валюты;
• A3:A8 – диапазон месяцев, для которых известны значения курса;
• A9 – значение, соответствующее номеру месяца, для которого необходимо выполнить расчет.

В результате получим:

Прогноз посещаемости с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ в Excel

Пример 2. В кинотеатре фильмы показывают в различные сеансы, которые начинаются в 12:00, 16:00 и 21:00 соответственно. Каждый фильм имеет собственный рейтинг, в виде оценки от 1 до 10 баллов. Известны данные о посещаемости нескольких последних сеансов. Предположить, какой будет посещаемость для следующих фильмов:

1. Рейтинг 7, сеанс 12:00;
2. Рейтинг 9,5, сеанс 21:00;
3. Рейтинг 8, сеанс 16:00.

Таблица исходных данных:

Для расчета используем функцию:

1. Перед вводом функции необходимо выделить ячейки C11:C13;
2. Расчет производим на основе диапазона значений A2:B10 (учитывается как время сеанса, так и рейтинг фильма)

В результате получим:

Не забывайте, что ТЕНДЕНЦИЯ является массивной функцией поэтому после ее ввода не забудьте выполнить ее в массиве. Для этого жмем не просто Enter, а комбинацию клавиш Ctrl+Shift+Enter. Если в строке формул по краям функции появились фигурные скобки <>, значит функция выполняется в массиве и все сделано правильно.

Прогнозирование производства продукции на графике Excel

Пример 3. Предприятие постепенно наращивает производственные возможности, и ежемесячно увеличивает объемы выпускаемой продукции. Предположить, какое количество единиц продукции будет выпущено в следующие 3 месяца, проиллюстрировать на графике.

Для определения количества единиц продукции, которые будут выпущены на протяжении последующих 3-х месяцев используем функцию:

Построим график на основе имеющихся данных и отобразим линию тренда с уравнением:

Введем в ячейке C8 формулу =193,5*A8+2060,5. В результате получим:

Аналогично с помощью подстановки значения независимой переменной в уравнение рассчитаем все остальные величины.

Данный пример наглядно демонстрирует принцип работы функции ТЕНДЕНЦИЯ.

Функция ТЕНДЕНЦИЯ в Excel и особенности ее использования

Функция ТЕНДЕНЦИЯ используется наряду с прочими функциями прогноза в Excel (ПРЕДСКАЗ, РОСТ) и имеет следующий синтаксис:

= ТЕНДЕНЦИЯ(известные_значения_y; [известные_значения_x]; [новые_значения_x]; [конст])

• известные_значения_y – обязательный аргумент, характеризующий диапазон исследуемых известных значений зависимой переменной y из уравнения y=ax+b.
• [известные_значения_x] – необязательный для заполнения аргумент, характеризующий диапазон известных значений независимой переменной x из уравнения y=ax+b.
• [новые_значения_x] – необязательный аргумент, характеризующий одно значение или диапазон данных, для которых необходимо определить соответствующие значения зависимой переменной y.
• [конст] – необязательный аргумент, принимающий на вход логические значения:
1. ИСТИНА (значение по умолчанию, если явно не указано обратное) – функция ТЕНДЕНЦИЯ выполняет расчет коэффициента b из уравнения y=ax+b обычным методом.
2. ЛОЖЬ – функция ТЕНДЕНЦИЯ использует упрощенный вариант уравнения – y=ax (коэффициент b = 0).

1. Рассматриваемая функция интерпретирует каждый столбец или каждую строку из диапазона известных значений x в качестве отдельной переменной, если аргументом известное_y является диапазон ячеек из только одного столбца или только одной строки соответственно.
2. Аргументы [известное_ x] и [новое_x] должны содержать одинаковое количество строк либо столбцов соответственно. Если новые значения независимой переменной явно не указаны, функция ТЕНДЕНЦИЯ выполняет расчет с условием, что аргументы [известное_ x] и [новое_ x] принимают одинаковые значения. Если оба эти аргумента явно не указаны, рассматриваемая функция использует массивы <1;2;3;…;n>с размерностью, соответствующей размерности известное_y.
3. Данная функция может быть использована для аппроксимации полиномиальных кривых.
4. ТЕНДЕНЦИЯ является формулой массива. Для определения нескольких последующих значений необходимо выделить диапазон соответствующего количества ячеек и для отображения результата использовать комбинацию клавиш Ctrl+Shift+Enter.
5. В качестве аргумента [известное_ x] могут быть переданы:

• Только одна переменная, при этом два первых аргумента функции ТЕНДЕНЦИЯ могут являться диапазонами любой формы, но обязательным условием является одинаковая размерность (количество элементов).
• Несколько переменных, при этом в качестве аргумента известное_y должен быть передан вектор значений (диапазон из только одной строки или только одного столбца).

ПРЕДСКАЗ и ТЕНДЕНЦИЯ в Excel

При добавлении линейного тренда на график Excel, программа может отображать уравнение прямо на графике (смотри рисунок ниже). Вы можете использовать это уравнение для расчета будущих продаж. Функции FORECAST (ПРЕДСКАЗ) и TREND (ТЕНДЕНЦИЯ) дают тот же результат.

Пояснение: Excel использует метод наименьших квадратов, чтобы найти линию, которая соответствует точкам наилучшим образом. Значение R 2 равно 0.9295, что является очень хорошим значением. Чем оно ближе к 1, тем лучше линия соответствует данным.

Используйте уравнение для расчета будущих продаж:

Используйте функцию FORECAST (ПРЕДСКАЗ), чтобы рассчитать будущие продажи:

Примечание: Когда мы протягиваем функцию FORECAST (ПРЕДСКАЗ) вниз, абсолютные ссылки ($B$2:$B$11 и $A$2:$A$11) остаются такими же, в то время как относительная ссылка (А12) изменяется на A13 и A14.

Если вам больше нравятся формулы массива, используйте функцию TREND (ТЕНДЕНЦИЯ) для расчета будущих продаж:

Примечание: Сначала выделите диапазон E12:E14. Затем введите формулу и нажмите Ctrl+Shift+Enter. Строка формул заключит ее в фигурные скобки, показывая, что это формула массива <>. Чтобы удалить формулу, выделите диапазон E12:E14 и нажмите клавишу Delete.

Пример функция тенденция в excel

Это первая статья из серии «Как самостоятельно рассчитать прогноз продаж с учетом роста и сезонности», из которой вы узнаете о 5 способах расчета значений линейного тренда в Excel.

Для того, чтобы легче было научиться прогнозировать продажи с учетом роста и сезонности, я разбил 1 большую статью о расчете прогноза на 3 части:

1. 1. Расчет значений тренда (рассмотрим на примере Линейного тренда в этой статье);
   2. Расчет сезонности;
   3. Расчет прогноза;

После изучения данного материала вы сможете выбрать оптимальный способ расчета значений линейного тренда, который будет удобен для решения вашей задачи, а в последствии, и для расчета прогноза наиболее удобным для вас способом.

Линейный тренд хорошо применять для временного ряда, данные которого увеличиваются или убывают с постоянной скоростью.

Рассмотрим линейный тренд на примере расчета прогноза продаж в Excel по месяцам.

Временной ряд продажи по месяцам (см. вложенный файл).

В этом временном ряду у нас есть 2 переменных:

Уравнение линейного тренда y(x)=a+bx, где

y — это объёмы продаж

x — номер периода (порядковый номер месяца)

a – точка пересечения с осью y на графике (минимальный уровень);

b – это значение, на которое увеличивается следующее значение временного ряда;

1-й способ расчета значений линейного тренда в Excel с помощью графика

Выделяем анализируемый объём продаж и строим график, где по оси Х — наш временной ряд (1, 2, 3… — январь, февраль, март …), по оси У — объёмы продаж. Добавляем линию тренда и уравнение тренда на график. Получаем уравнение тренда y=135134x+4594044

Для прогнозирования нам необходимо рассчитать значения линейного тренда, как для анализируемых значений, так и для будущих периодов.

При расчете значений линейного тренде нам будут известны:

1. Время — значение по оси Х;
2. Значение «a» и «b» уравнения линейного тренда y(x)=a+bx;

Рассчитываем значения тренда для каждого периода времени от 1 до 25, а также для будущих периодов с 26 месяца до 36.

Например, для 26 месяца значение тренда рассчитывается по следующей схеме: в уравнение подставляем x=26 и получаем y=135134*26+4594044=8107551

27-го y=135134*27+4594044=8242686

2-й способ расчета значений линейного тренда в Excel — функция ЛИНЕЙН

1. Рассчитаем коэффициенты линейного тренда с помощью стандартной функции Excel:

=ЛИНЕЙН(известные значения y, известные значения x, константа, статистика)

Для расчета коэффициентов в формулу вводим

известные значения y (объёмы продаж за периоды),

известные значения x (номера периодов),

вместо константы ставим 1,

вместо статистики 0,

Получаем 135135 — значение (b) линейного тренда y=a+bx;

Для того чтобы Excel рассчитал сразу 2 коэффициента (a) и (b) линейного тренда y=a+bx, необходимо

1. установить курсор в ячейку с формулой и выделить соседнюю справа, как на рисунке;
2. нажимаем клавишу F2, а затем одновременно — клавиши CTRL + SHIFT + ВВОД.

Получаем 135135, 4594044 — значение (b) и (a) линейного тренда y=a+bx;

2. Рассчитаем значения линейного тренда с помощью полученных коэффициентов . Подставляем в уравнение y=135134*x+4594044 номера периодов — x, для которых хотим рассчитать значения линейного тренда.

2-й способ точнее, чем первый, т.к. коэффициенты тренда мы получаем без округления, а также быстрее.

3-й способ расчета значений линейного тренда в Excel — функция ТЕНДЕНЦИЯ

Рассчитаем значения линейного тренда с помощью стандартной функции Excel:

=ТЕНДЕНЦИЯ(известные значения y; известные значения x; новые значения x; конста)

Подставляем в формулу

1. известные значения y — это объёмы продаж за анализируемый период (фиксируем диапазон в формуле, выделяем ссылку и нажимаем F4);
2. известные значения x — это номера периодов x для известных значений объёмов продаж y;
3. новые значения x — это номера периодов, для которых мы хотим рассчитать значения линейного тренда;
4. константа — ставим 1, необходимо для того, чтобы значения тренда рассчитывались с учетом коэффицента (a) для линейного тренда y=a+bx;

Для того чтобы рассчитать значения тренда для всего временного диапазона, в «новые значения x» вводим диапазон значений X, выделяем диапазон ячеек равный диапазону со значениями X с формулой в первой ячейке и нажимаем клавишу F2, а затем — клавиши CTRL + SHIFT + ВВОД.

4-й способ расчета значений линейного тренда в Excel — функция ПРЕДСКАЗ

Рассчитаем значения линейного тренда с помощью стандартной функции Excel:

=ПРЕДСКАЗ(x; известные значения y; известные значения x)

Вместо X поставляем номер периода, для которого рассчитываем значение тренда.

Вместо «известные значения y» — объёмы продаж за анализируемый период (фиксируем диапазон в формуле, выделяем ссылку и нажимаем F4);

«известные значения x» — это номера периодов для каждого выделенного объёма продаж.

3-й и 4-й способ расчета значений линейного тренда быстрее, чем 1 и 2-й, однако с его помощью невозможно управлять коэффициентами тренда, как описано в статье «О линейном тренде».

5-й способ расчета значений линейного тренда в Excel — Forecast4AC PRO

2. Заходим в меню программы и нажимаем «Start_Forecast». Значения линейного тренда рассчитаны.

Для расчета прогноза осталось применить к значениям трендов будущих периодов коэффициенты сезонности, и прогноз продаж с учетом роста и сезонности готов.

В следующих статье «Как самостоятельно сделать прогноз продаж с учетом роста и сезонности» мы:

О том, что еще важно знать о линейном тренде, вы можете узнать в статье «Что важно знать о линейном тренде».

Точных вам прогнозов!

Присоединяйтесь к нам!

Скачивайте бесплатные приложения для прогнозирования и бизнес-анализа:

• Novo Forecast Lite — автоматический расчет прогноза в Excel .
• 4analytics — ABC-XYZ-анализ и анализ выбросов в Excel.
• Qlik Sense Desktop и QlikView Personal Edition — BI-системы для анализа и визуализации данных.

Тестируйте возможности платных решений:

• Novo Forecast PRO — прогнозирование в Excel для больших массивов данных.

Получите 10 рекомендаций по повышению точности прогнозов до 90% и выше.

Зарегистрируйтесь и скачайте решения

Статья полезная? Поделитесь с друзьями

Комментарии

Сергей Иванович, добрый день!
С наступающим Новым Годом! Удачи и счастья в Новом Году!
По поводу формулы =ЛИНЕЙН()
Она очень гибкая в плане настроек и можно сделать все что хотите.
Посмотрите, пожалуйста. пример изменения формулы в этой статье:
https://4analytics.ru/trendi/3-sposoba-rascheta-polinoma-v-excel.html

Цитирую Сергей Иванович К.:

Анастасия, спасибо! Если будут вопросы, обращайтесь! Буду рад помочь!

Анастасия, спасибо! Если будут вопросы, обращайтесь! Буду рад помочь!

Использование встроенных функций Excel

В Excel имеется также инструмент регрессионного анализа для построения линий тренда вне области диаграммы. Для этой цели можно использовать ряд статистических функций рабочего листа, однако все они позволяют строить лишь линейные или экспоненциальные регрессии.

В Excel имеется несколько функций для построения линейной регрессии, в частности:

· НАКЛОН и ОТРЕЗОК.

А также несколько функций для построения экспоненциальной линии тренда, в частности:

Приемы построения регрессий с помощью функций ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ практически совпадают. То же самое можно сказать и о паре функций
ЛИНЕЙН и ЛГРФПРИБЛ. Для четырех этих функций при создании таблицы значений используются такие возможности Excel, как формулы массивов, что несколько загромождает процесс построения регрессий. Построение линейной регрессии легче всего осуществить с помощью функций НАКЛОН и ОТРЕЗОК, где первая из них определяет угловой коэффициент линейной регрессии, а вторая – отрезок, отсекаемый регрессией на оси ординат.

Задание. С таблицей данных о прибыли автотранспортного предприятия за 2000–2007 гг. (см. табл. 4.1) необходимо выполнить следующие действия:

1) получить ряды данных для линейной и экспоненциальной линии тренда с использованием функций ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ;

2) используя функции ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ, составить прогноз о прибыли предприятия на 2008 и 2009 гг.;

3) для исходных данных и полученных рядов данных построить диаграмму.

Методика выполнения. Воспользуемся исходной таблицей (см. рис. 4.4). Начнем с функции ТЕНДЕНЦИЯ.

1. Выделяем диапазон ячеек D4:D11, который следует заполнить значениями функции ТЕНДЕНЦИЯ, соответствующими известным данным о прибыли предприятия.

2. Вызываем команду Функция из меню Вставка. В появившемся диалоговом окне Мастер функций выделяем функцию ТЕНДЕНЦИЯ из категории Статистические, после чего щелкаем по кнопке ОК. Эту же операцию можно осуществить нажатием кнопки Вставка функции стандартной панели инструментов.

3. В появившемся диалоговом окне Аргументы функции вводим в поле Известные_значения_y диапазон ячеек C4:C11; в поле Известные_значения_х – диапазон ячеек B4:B11.

4. Чтобы вводимая формула стала формулой массива, используем комбинацию клавиш Ctrl + Shift + Enter.

Введенная нами формула в строке формул будет иметь следующий вид: =<ТЕНДЕНЦИЯ(C4:C11;B4:B11)>.

В результате диапазон ячеек D4:D11 заполняется соответствующими значениями функции ТЕНДЕНЦИЯ (рис. 4.7).

Рис. 4.7. Значения функций ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ

Для составления прогноза о прибыли предприятия на 2008 и 2009 гг. необходимо:

1) выделить диапазон ячеек D12:D13, куда будут заноситься значения, прогнозируемые функцией ТЕНДЕНЦИЯ;

2) вызвать функцию ТЕНДЕНЦИЯ и в появившемся диалоговом окне Аргументы функции ввести в поле Известные_значения_y – диапазон ячеек C4:C11; в поле Известные_значения_х – диапазон ячеек B4:B11; а в поле Новые_значения_х – диапазон ячеек B12:B13.

3) превратить эту формулу в формулу массива, используя комбинацию клавиш Ctrl + Shift + Enter.

Введенная формула будет иметь следующий вид:

а диапазон ячеек D12:D13 заполнится прогнозируемыми значениями функции ТЕНДЕНЦИЯ (см. рис. 4.7).

Аналогично заполняется ряд данных с помощью функции РОСТ, которая используется при анализе нелинейных зависимостей и работает точно так же, как ее линейный аналог ТЕНДЕНЦИЯ.

На рис. 4.8 представлена таблица в режиме показа формул.

Рис. 4.8. Таблица в режиме показа формул

Для исходных данных и полученных рядов данных построена диаграмма, изображенная на рис. 4.9.

Рис. 4.9. Графическое изображение линий тренда Прибыли
предприятия, функций ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ

Задание для самостоятельной работы. С таблицей данных о прибыли автотранспортного предприятия (см. табл. 4.1) необходимо выполнить следующие действия:

1) получить ряды данных для линейной регрессии, используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК, в также используя функцию ЛИНЕЙН;

2) получить ряд данных для экспоненциальной регрессии с использованием функции ЛГРФПРИБЛ;

3) составить прогноз о прибыли за 2008–2009 гг., используя вышеназванные функции;

4) построить диаграмму для исходных и полученных рядов данных.

Отметим, что, в отличие от функций ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ, ни одна из перечисленных выше функций (НАКЛОН, ОТРЕЗОК, ЛИНЕЙН, ЛГРФПРИБ) не является регрессией. Эти функции играют лишь вспомогательную роль, определяя необходимые параметры регрессии.

Для линейной и экспоненциальной регрессий, построенных с помощью функций НАКЛОН, ОТРЕЗОК, ЛИНЕЙН, ЛГРФПРИБ, внешний вид их уравнений всегда известен, в отличие от линейной и экспоненциальной регрессий, соответствующих функциям ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ.

Рекомендуемая литература: [1, 2, 5, 6, 15].

Лабораторная работа № 5
Модели линейной оптимизации в MS EXCEL

Цель: приобрести навыки в использовании настройки Поиск решения с условием максимизации или минимизации целевой функции.

Любую реальную проблему или ситуацию можно описать многими способами и на основе этого описания построить самые разнообразные формальные и математические модели. Этап разработки решения вытекает непосредственно из осознания наличия проблемы или ситуации, требующей принятия решения. На данном этапе необходимо просто четко сформулировать свою проблему, понять и сформулировать цели, которые хочется достичь в виде решения проблемы, т. е. надо четко поставить проблему, а именно:

· сформулировать цели, которые должны быть достигнуты в результате реализации найденного решения;

· указать, что считать решением проблемы (решение должно гарантировать достижение целей);

· выявить и описать возможности достижения целей;

· выявить и описать факторы, от которых может зависеть решение проблемы;

· выявить и описать ограничения, препятствующие достижению целей;

· описать возможные альтернативные способы решения проблемы.

Эти пункты составляют формальную модель проблемы. Таким образом, формальная модель – это четкое описание вашей проблемы, в которой необходимо выделить перечисленные пункты.

Очень часто математическая постановка экономических задач, связанных с управлением, может быть сформулирована в общем виде следующим образом.

Пусть имеет место некоторая целевая функция z, которая зависит от параметров х = (х₁, х₂, …, х_n),удовлетворяющих некоторым ограничениям α:

Требуется найти такие значения параметров или функций,которые обращают величину z в максимум или минимум. Такие задачи — отыскание значений параметров, обеспечивающих экстремум функции при наличии ограничений, наложенных на аргументы, – носят общее название задач математического программирования и решаются ме­тодами теории исследования операций.

Среди задач математического программирования самы­ми простыми являются задачи линейного программирова­ния (ЗЛП).

Основная задача линейного программирования (ОЗЛП) заключается в нахождении неотрицательных значений переменных, удовлетворяющих условиям – равенствам и обращающих в максимум линейную функцию этих переменных. Допустимое решение, максимизирующее целевую функцию, называется оптимальным решением (оптимальным планом).

Инструментом для решений задач оптимизации в MS Ехсеl служит надстройка Поиск решения. Процедура поиска решения позволяет найти оптимальное значение фор­мулы, содержащейся в ячейке, которая называется целевой. Эта процедура работает с группой ячеек, прямо или косвенно связанных с формулой в целевой ячейке. Чтобы получить по формуле, содержащейся в целевой ячейке, заданный результат, процедура изменяет значения во влияющих ячейках.

Если данная надстройка установлена, то Поиск решения запускается из меню Сервис. Если такого пункта нет, следует выполнить команду Сервис → Надстройки. и выставить флажок против надстройки Поиск решения.

Решение поставленной задачи состоит из выполнения следующих действий:

1) анализа ситуации и формализации исходной проблемы (поставить проблему, четко определить цели, возможные решения и факторы, влияющие на решение проблемы);

2) построения математической модели (перевод формальной модели на четкий язык математических отношений);

3) анализа математической модели и получения математического решения проблемы (анализ построенной математической модели, построение компьютерной модели задачи);

4) анализа математического решения проблемы и формирование управленческого решения (на основе математического решения принимается управленческое решение).

При решении подобных задач используется термин «производственный план», который в общем смысле представляет собой план производства продукции, выпускаемой данным предприятием, расписанный по месяцам, неделям или дням (в зависимости от длительности производственного цикла предприятия).

Задание. Предприятие «Олимп» имеет месячный цикл производства. Необходимо определить, сколько в месяц необходимо производить краски типа А и типа Б. Производственная мощность позволяет выпускать в месяц суммарно 500 т краски всех типов. Тонна краски типа А приносит в среднем 2000 руб. прибыли, а одна тонна краски типа Б – 2500 руб. Заказ на краску типа А – не менее 200 т в месяц (по договорам на поставку), краски типа Б нельзя производить более 150 т, так как большее количество трудно реализовать. По рецептуре на изготовление краски типов А и Б тратится три вида сырья (табл. 5.1).

ПРЕДСКАЗ и ТЕНДЕНЦИЯ в Excel

​Смотрите также​4. ПРЕДСКАЗ.ETS.STAT​ моделирования исследуемого процесса.​ Для определения нескольких​ прогноза в Excel​ от 1 до​ а функцию ПРЕДСКАЗ​ быть указан в​ которая записывается как​​Описание аргументов:​​ если установлен флажок​​Диапазон временной шкалы​​Если в ваших данных​ одном из рядов,​

​ важно, чтобы эта​​ обязательно, так как​E12:E14​При добавлении линейного тренда​Но по ним​Функция ТЕНДЕНЦИЯ в Excel​ последующих значений необходимо​ (ПРЕДСКАЗ, РОСТ) и​ 10 баллов. Известны​ использовать в качестве​ виде массива чисел​ y=aln(x)+b.​

1. ​A26:A33 – диапазон ячеек​доверительный интервал​

   ​.​

   

2. ​ прослеживаются сезонные тенденции,​​ Excel автоматически выделит​​ статья была вам​ ПРЕДСКАЗ.ETS.СЕЗОННОСТЬ автоматически отсортирует​

   ​и нажмите клавишу​
​ на график Excel,​

   

​ нет почти никакой​​ для составления прогнозов.​ выделить диапазон соответствующего​​ имеет следующий синтаксис:​​ данные о посещаемости​ формулы массива.​ или ссылки на​Результат расчетов:​ с номерами дней​в разделе​Заполнить отсутствующие точки с​​ то рекомендуется начинать​​ остальные данные.​​ полезна. Просим вас​​ ее для расчетов.​

1. ​Delete​ программа может отображать​ информации или примеров.​​С помощью функции​​ количества ячеек и​= ТЕНДЕНЦИЯ(известные_значения_y; [известные_значения_x]; [новые_значения_x];​

   ​ нескольких последних сеансов.​
​Функция ТЕНДЕНЦИЯ в Excel​

   

​ диапазон ячеек с​​Для сравнения, произведем расчет​​ месяца, для которых​​Параметры​ помощью​​ прогнозирование с даты,​​На вкладке​ уделить пару секунд​ Если в заданной​.​ уравнение прямо на​ Может кто сталкивался?​​ ТЕНДЕНЦИЯ можно прогнозировать​​ для отображения результата​​ [конст])​​ Предположить, какой будет​

​ используется при расчетах​ числами;​
​ с использованием функции​
​ данные о стоимости​

​окна…​

office-guru.ru

ПРЕДСКАЗ.ETS.СЕЗОННОСТЬ

​Для обработки отсутствующих точек​​ предшествующей последней точке​Данные​ и сообщить, помогла​ временной шкале отсутствует​Урок подготовлен для Вас​ графике (смотри рисунок​ Или есть возможность​ продажи на будущие​ использовать комбинацию клавиш​Описание аргументов:​ посещаемость для следующих​ последующих значений для​известные_значения_x – обязательный аргумент,​ линейного тренда:​ бензина еще не​Щелкните эту ссылку, чтобы​ Excel использует интерполяцию.​ статистических данных.​в группе​ ли она вам,​ фиксированный интервал между​

​ командой сайта office-guru.ru​ ниже). Вы можете​ посмотреть варианты работы​ периоды по методу​ Ctrl+Shift+Enter.​известные_значения_y – обязательный аргумент,​ фильмов:​ рассматриваемого события и​ который характеризует уже​И для визуального сравнительного​ определены;​ загрузить книгу с​ Это означает, что​Доверительный интервал​Прогноз​ с помощью кнопок​ точками, ПРЕДСКАЗ.ETS.СЕЗОННОСТЬ возвращает​Источник: http://www.excel-easy.com/examples/forecast-trend.html​ использовать это уравнение​ с ними.​

Синтаксис

​ наименьших квадратов в​

​В качестве аргумента [известное_​ характеризующий диапазон исследуемых​

• ​Рейтинг 7, сеанс 12:00;​​ возвращает данные в​ известные значения независимой​ анализа построим простой​B3:B25 – диапазон ячеек,​

• ​ помощью Excel ПРОГНОЗА.​​ отсутствующая точка вычисляется​Установите или снимите флажок​нажмите кнопку​ внизу страницы. Для​ ошибку #ЧИСЛО!. Если​Перевел: Антон Андронов​ для расчета будущих​Ребята, если кто​ соответствии с линейным​ x] могут быть​ известных значений зависимой​Рейтинг 9,5, сеанс 21:00;​ соответствии с линейным​ переменной x, для​ график.​ содержащих данные о​ Примеры использования функции​ как взвешенное среднее​доверительный интервал​Лист прогноза​ удобства также приводим​ временная шкала содержит​Автор: Антон Андронов​ продаж. Функции​ где читал как​ трендом. Пример составления​

• ​ переданы:​​ переменной y из​Рейтинг 8, сеанс 16:00.​ трендом. Функция выполняет​ которой определены значения​Полученные результаты:​ стоимости бензина за​ ETS​ соседних точек, если​, чтобы показать или​.​ ссылку на оригинал​ дублирующиеся значения, ПРЕДСКАЗ.ETS.СЕЗОННОСТЬ​Примечание:​FORECAST​ с ними правильно​ прогноза.​Только одна переменная, при​ уравнения y=ax+b.​Таблица исходных данных:​

• ​ аппроксимацию (упрощение) прямой​​ зависимой переменной y.​Как видно, функцию линейной​ последние 23 дня;​Функции прогнозирования​ отсутствует менее 30 %​ скрыть ее. Доверительный​В диалоговом окне​ (на английском языке).​ возвращает ошибку #ЗНАЧЕН!.​Мы стараемся как​(ПРЕДСКАЗ) и​ работать, подскажите, пжл,​Функция ВСД в Excel​ этом два первых​[известные_значения_x] – необязательный для​Для расчета используем функцию:​ линией диапазона известных​Примечания:​

Скачайте пример книги.

​ регрессии следует использовать​A3:A25 – диапазон ячеек​Функция ПРЕДСКАЗ в Excel​ точек. Чтобы вместо​ интервал — диапазон​

support.office.com

Создание прогноза в Excel для Windows

​Создание листа прогноза​​Если у вас есть​ Если размеры временной​ можно оперативнее обеспечивать​TREND​ буду очень признательна.​ и пример как​ аргумента функции ТЕНДЕНЦИЯ​ заполнения аргумент, характеризующий​=ТЕНДЕНЦИЯ(C2:C10;A2:B10;A11:B13)​ значений независимой и​Второй и третий аргументы​ в тех случаях,​ с номерами дней,​ позволяет с некоторой​ этого заполнять отсутствующие​ вокруг каждого предполагаемые​выберите график или​ статистические данные с​ шкалы и массива​ вас актуальными справочными​

​(ТЕНДЕНЦИЯ) дают тот​Спасибо!​ посчитать IRR.​ могут являться диапазонами​ диапазон известных значений​Примечания:​ зависимой переменных с​ рассматриваемой функции должны​ когда наблюдается постоянный​ для которых уже​ степенью точности предсказать​ точки нулями, выберите​ значения, в котором​ гистограмму для визуального​ зависимостью от времени,​ значений не совпадают,​ материалами на вашем​ же результат.​V​

​Расчет IRR (внутренней​ любой формы, но​ независимой переменной x​Перед вводом функции необходимо​ использованием метода наименьших​

Создание прогноза

1. ​ принимать ссылки на​ рост какой-либо величины.​ известна стоимость бензина.​

   • ​ будущие значения на​ в списке пункт​ 95% точек будущих​

   • ​ представления прогноза.​

     ​ вы можете создать​ ПРЕДСКАЗ.ETS.СЕЗОННОСТЬ возвращает ошибку​ языке. Эта страница​

   ​Пояснение:​​:​ нормы рентабельности) графическим​ обязательным условием является​ из уравнения y=ax+b.​ выделить ячейки C11:C13;​ квадратов и прогнозирует​ непустые диапазоны ячеек​ В данном случае​Результат расчетов:​ основе существующих числовых​Нули​ ожидается, находится в​В поле​ прогноз на их​ #Н/Д.​ переведена автоматически, поэтому​Excel использует метод​PooHkrd​ методом и с​ одинаковая размерность (количество​[новые_значения_x] – необязательный аргумент,​Расчет производим на основе​

2. ​ будущие значения зависимой​

   ​ или такие диапазоны,​​ функция логарифмического тренда​Рассчитаем среднюю стоимость 1​ значений, и возвращает​.​

3. ​ интервале, на основе​​Завершение прогноза​​ основе. При этом​​Заполнение_данных​​ ее текст может​​ наименьших квадратов, чтобы​​: Чтобы увидеть варианты​

   

4. ​ помощью функции ВСД.​​ элементов).​​ характеризующий одно значение​ диапазона значений A2:B10​ переменной Y для​

   

5. ​ в которых число​​ позволяет получить более​​ л бензина на​ соответствующие величины. Например,​Объединить дубликаты с помощью​​ прогноза (с нормальным​​выберите дату окончания,​

   ​ в Excel создается​    (необязательный). Хотя временная​ содержать неточности и​ найти линию, которая​ работы с ними​ Как пользоваться функцией​

   ​Несколько переменных, при этом​ или диапазон данных,​ (учитывается как время​ указанных последующих значений​ ячеек совпадает. Иначе​ правдоподобные данные (более​

Настройка прогноза

​ основании имеющихся и​ некоторый объект характеризуется​Если данные содержат несколько​​ распределением). Доверительный интервал​​ а затем нажмите​

​ новый лист с​ шкала должна быть​ грамматические ошибки. Для​ соответствует точкам наилучшим​

​ вы можете нажать​	​ ВСД? Почему возвращает​
​ в качестве аргумента​	​ для которых необходимо​ сеанса, так и​ независимой переменной X.​ функция ПРЕДСКАЗ вернет​ наглядно при большем​ расчетных данных с​ свойством, значение которого​ значений с одной​ ​ помогут вам понять,​​ кнопку​ ​ таблицей, содержащей статистические​ задана с фиксированным​ нас важно, чтобы​ образом. Значение R2​ на кнопку «Лист​ ошибку #число, примеры.​ известное_y должен быть​ определить соответствующие значения​ рейтинг фильма)​ Рассматриваемая функция не​ код ошибки #Н/Д.​ количестве данных).​ помощью функции:​ изменяется с течением​ меткой времени, Excel​ ​ точности прогноза. Меньший​Создать​ и предсказанные значения,​ интервалом между точками​ эта статья была​ равно 0.9295, что​
​ прогноза». Как с​	​Функция ДВССЫЛ в Excel​​ передан вектор значений​​ зависимой переменной y.​В результате получим:​ используется для получения​Если одна или несколько​Пример 3. В таблице​=СРЗНАЧ(B3:B33)​ времени. Такие изменения​ находит их среднее.​ интервал подразумевает более​.​ и диаграммой, на​ данных, функция ПРЕДСКАЗ.ETS.СЕЗОННОСТЬ​ вам полезна. Просим​ является очень хорошим​ ней работать есть​ с примерами использования.​ (диапазон из только​[конст] – необязательный аргумент,​Не забывайте, что ТЕНДЕНЦИЯ​
​ статистической характеристики модели​	​ ячеек из диапазона,​ Excel указаны значения​Результат:​ могут быть зафиксированы​ Чтобы использовать другой​ уверенно предсказанного для​В Excel будет создан​ которой они отражены.​ принимает данные, в​ вас уделить пару​​ значением. Чем оно​​ статья​Для чего применяется​ ​ одной строки или​​ принимающий на вход​ является массивной функцией​ тренда и математического​ ссылка на который​ независимой и зависимой​Можно сделать вывод о​ опытным путем, в​ метод вычисления, например​ определенный момент. Уровня​ новый лист с​ С помощью прогноза​ которых отсутствует до​ секунд и сообщить,​ ближе к 1,​Alexadra​
​ функция ДВССЫЛ? Синтаксис,​	​ только одного столбца).​ логические значения:​ поэтому после ее​ описания.​​ передана в качестве​​ переменных. Некоторые значения​
​ том, что если​	​ результате чего будет​Медиана​ достоверности 95% по​ таблицей, содержащей статистические​ вы можете предсказывать​​ 30 % значений, и​​ помогла ли она​
​ тем лучше линия​: Спасибо!​	​ описание ошибок, примеры​Функции Excel которые​ИСТИНА (значение по умолчанию,​ ввода не забудьте​Линейным трендом называется распределение​ аргумента x, содержит​ зависимой переменной указаны​ тенденция изменения цен​ составлена таблица известных​, выберите его в​ умолчанию могут быть​​ и предсказанные значения,​​ такие показатели, как​
​ выполняет автоматическую коррекцию.​	​ вам, с помощью​ соответствует данным.​D.mоn​ с картинками. Функции​ помогут спланировать бюджет​ если явно не​​ выполнить ее в​​ величин в изучаемой​ нечисловые данные или​
​ в виде отрицательных​	​ на бензин сохранится,​ значений x и​ списке.​ изменены с помощью​ и диаграммой, на​ будущий объем продаж,​ Если для этого​ кнопок внизу страницы.​Используйте уравнение для расчета​: кто-то будет стараться​ ВПР и ДВССЫЛ​ и разобраться в​ указано обратное) –​ массиве. Для этого​

Формулы, используемые при прогнозировании

​ последовательности, которое может​ текстовую строку, которая​ чисел. Спрогнозировать несколько​ предсказания специалистов относительно​ соответствующих им значений​Включить статистические данные прогноза​ вверх или вниз.​ которой они отражены.​ потребность в складских​ параметра задано значение​ Для удобства также​

​ будущих продаж:​ по легкому заработать​ для создания динамической​

• ​ платежах компании в​ функция ТЕНДЕНЦИЯ выполняет​ жмем не просто​

• ​ быть описано функцией​ не может быть​ последующих значений зависимой​

• ​ средней стоимости сбудутся.​ y, где x​Установите этот флажок, если​

• ​Сезонность​Этот лист будет находиться​ запасах или потребительские​ 0, алгоритм подставляет​ приводим ссылку на​=7.7515*A12+18.267​ на финансовом рынке))))​​ подстановки данных из​​ автоматическом режиме.​​ расчет коэффициента b​​ Enter, а комбинацию​

Скачайте пример книги.

​ типа y=ax+b. Поскольку​ преобразована в число,​ переменной, исключив из​​ – единица измерения​

См. также:

​ вы хотите дополнительные​

support.office.com

Функция ПРЕДСКАЗ для прогнозирования будущих значений в Excel

​Сезонности — это число​ слева от листа,​ тенденции.​ вместо отсутствующих точек​ оригинал (на английском​Используйте функцию​Alexadra​ разных отчетов.​Примеры функций НАИМЕНЬШИЙ и​ из уравнения y=ax+b​ клавиш Ctrl+Shift+Enter. Если​ функция ТЕНДЕНЦИЯ выполняет​ результатом выполнения функции​ расчетов отрицательные числа.​Пример 2. Компания недавно​ времени, а y​ статистические сведения о​ в течение (количество​ на котором вы​Сведения о том, как​ нули. Если задано​ языке) .​FORECAST​: Да, только эти​Использование функции СУММЕСЛИМН в​ НАИБОЛЬШИЙ в Excel.​

Примеры использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

​ обычным методом.​ в строке формул​ аппроксимацию прямой линией,​ ПРЕДСКАЗ для данных​

1. ​Вид таблицы данных:​ представила новый продукт.​ – количественная характеристика​ включенных на новый​ точек) сезонного узора​ ввели ряды данных​ вычисляется прогноз и​
2. ​ значение 1 (вариант​Возвращает длину повторяющегося фрагмента,​

​(ПРЕДСКАЗ), чтобы рассчитать​ варианты этому «кому-то»​ Excel ее особенности​Как выбрать несколько​ЛОЖЬ – функция ТЕНДЕНЦИЯ​ по краям функции​ точность результатов ее​ значений x будет​Для расчета будущих значений​ С момента вывода​ свойства. С помощью​ лист прогноза. В​ и определяется автоматически.​ (то есть перед​ какие параметры можно​

​ по умолчанию), функция​

​ обнаруженного программой Excel​ будущие продажи:​ в этом не​ примеры.​ наименьших и наибольших​

​ использует упрощенный вариант​

• ​ появились фигурные скобки​ работы зависит от​ код ошибки #ЗНАЧ!.​ Y без учета​ на рынок ежедневно​ функции ПРЕДСКАЗ можно​
• ​ результате добавит таблицу​ Например годового цикла​ ним).​ изменить, приведены ниже​
• ​ определяет отсутствующие значения​ в заданном временном​=FORECAST(A12,$B$2:$B$11,$A$2:$A$11)​ сильно помогут)))​

​Как и когда​

​ числовых значений подряд?​ уравнения – y=ax​ {}, значит функция​ степени разброса значений​Статистическая дисперсия величин (можно​

​ отрицательных значений (-5,​

​ ведется учет количества​

​ предположить последующие значения​ статистики, созданной с​ продаж, с каждой​Если вы хотите изменить​ в этой статье.​ как среднее между​

​ ряду. Вызвав функцию​

Анализ прогноза спроса продукции в Excel по функции ПРЕДСКАЗ

​=ПРЕДСКАЗ(A12;$B$2:$B$11;$A$2:$A$11)​Жалко что нет​ применять функцию СУММЕСЛИМН?​ В чем преимущество​ (коэффициент b =​ выполняется в массиве​ в рассматриваемом диапазоне.​ рассчитать с помощью​ -20 и -35)​ клиентов, купивших этот​

​ y для новых​

​ помощью ПРОГНОЗА. ETS.​ точки, представляющий месяц,​ дополнительные параметры прогноза,​На листе введите два​ соседними точками.​ ПРЕДСКАЗ.ETS.СЕЗОННОСТЬ после ПРЕДСКАЗ.ETS,​Примечание:​ видео, наглядно показывающих​ Рассмотрим на примере​ функций НАИБОЛЬШИЙ и​ 0).​ и все сделано​Пример 1. В таблице​ формул ДИСП.Г, ДИСП.В​ используем формулу:​ продукт. Предположить, каким​ значений x.​ СТАТИСТИКА функциями, а​ сезонности равно 12.​ нажмите кнопку​ ряда данных, которые​

​Агрегирование​ можно выяснить, какой​Когда мы протягиваем​

​ какие «+» или​ суммирование значений с​ НАИМЕНЬШИЙ перед аналогичными​Примечания:​ правильно.​ Excel содержатся средние​ и др.), передаваемых​0;B2:B11;0);ЕСЛИ(B2:B11>0;A2:A11;0))’ class=’formula’>​

​ будет спрос на​

​Функция ПРЕДСКАЗ использует метод​ также меры, например​ Автоматическое обнаружение можно​

​Параметры​ соответствуют друг другу:​    (необязательный). Хотя временная​

​ параметр сезонности был​

​ функцию​ «-» при использовании​ учетом сразу нескольких​ функциями МАКС и​Рассматриваемая функция интерпретирует каждый​​ значения данных о​ в качестве аргумента​C помощью функций ЕСЛИ​ протяжении 5 последующих​ линейной регрессии, а​

Прогнозирование будущих значений в Excel по условию

​ сглаживания коэффициенты (альфа,​ переопределить, выбрав​.​ряд значений даты или​ шкала должна быть​ автоматически определен и​FORECAST​ данных методов при​ условий. Возможные ошибки​ МИН?​

​ столбец или каждую​

​Пример 3. Предприятие постепенно​ курсе доллара по​ известные_значения_x, не должна​ выполняется перебор элементов​ дней.​

​ ее уравнение имеет​

​ бета-версии, гамма) и​Задание вручную​Вы найдете сведения о​ времени для временной​ задана с фиксированным​ использован функцией ПРЕДСКАЗ.ETS.​(ПРЕДСКАЗ) вниз, абсолютные​ прогнозировании.​ при работе функции.​Функция ИНДЕКС в Excel​ строку из диапазона​ наращивает производственные возможности,​ отношению к рублю​

​ равняться 0 (нулю),​

Особенности использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

​ диапазона B2:B11 и​Вид исходной таблицы данных:​

​ вид y=ax+b, где:​

​ метрик ошибки (MASE,​

• ​и затем выбрав​ каждом из параметров​ шкалы;​ интервалом между точками​ Хотя ее можно​ ссылки ($B$2:$B$11 и​PooHkrd​Функция ПРЕДСКАЗ пример в​ и примеры ее​ известных значений x​ и ежемесячно увеличивает​
• ​ за последние 6​ иначе функция ПРЕДСКАЗ​ отброс отрицательных чисел.​Как видно, в первые​Коэффициент a рассчитывается как​ SMAPE, обеспечения, RMSE).​ числа.​ в приведенной ниже​ряд соответствующих значений показателя.​
• ​ данных, функция ПРЕДСКАЗ.ETS.СЕЗОННОСТЬ​ использовать независимо от​ $A$2:$A$11) остаются такими​: Разные методы прогнозирования​ Excel.​ работы с массивами​

​ в качестве отдельной​

1. ​ объемы выпускаемой продукции.​ месяцев. Необходимо спрогнозировать​ вернет код ошибки​ Так, получаем прогнозные​ дни спрос был​ Yср.-bXср. (Yср. и​При использовании формулы для​Примечание:​ таблице.​
2. ​Эти значения будут предсказаны​ выполняет агрегирование точек​ ПРЕДСКАЗ.ETS, эти функции​ же, в то​ используются для разных​Прогнозирование данных и​ данных.​ переменной, если аргументом​ Предположить, какое количество​ средний курс на​ #ДЕЛ/0!.​ данные на основании​ небольшим, затем он​
3. ​ Xср. – среднее​ создания прогноза возвращаются​ Если вы хотите задать​Параметры прогноза​ для дат в​ с одинаковой меткой​ связаны между собой:​ время как относительная​ видов спроса.​ пример использования функции​
4. ​Практический пример использования​ известное_y является диапазон​ единиц продукции будет​ следующий месяц.​Рассматриваемая функция игнорирует ячейки​ значений в строках​
5. ​ рос достаточно большими​ арифметическое чисел из​ таблица со статистическими​ сезонность вручную, не​Описание​ будущем.​ времени. Параметр агрегирования —​ ПРЕДСКАЗ.ETS.СЕЗОННОСТЬ определяет то​
6. ​ ссылка (А12) изменяется​Данная функция в​ ПРЕДСКАЗ. Сравнение результатов​ функции ИНДЕКС для​ ячеек из только​ выпущено в следующие​Вид исходной таблицы данных:​ с нечисловыми данными,​ с номерами 2,3,5,6,8-10.​ темпами, а на​ выборок известных значений​ и предсказанными данными​ используйте значения, которые​Начало прогноза​Примечание:​ это числовое значение,​

exceltable.com

Примеры функции ТЕНДЕНЦИЯ в Excel для прогнозирования данных

​ же значение сезонности,​ на​ основном неплохо справляется​ прогнозирования с помощью​ выборки значения из​ одного столбца или​ 3 месяца, проиллюстрировать​Для прогноза курса валют​ содержащиеся в диапазонах,​ Для детального анализа​ протяжении последних трех​ y и x​ и диаграмма. Прогноз​ меньше двух циклов​Выбор даты для прогноза​ Для временной шкалы требуются​ определяющее способ агрегирования​ что и ПРЕДСКАЗ.ETS,​A13​ с прогнозированием более​ линии тренда и​ базы данных по​

​ только одной строки​ на графике.​ на 7-й месяц​ которые переданы в​ формулы выберите инструмент​ дней изменялся незначительно.​ соответственно).​ предсказывает будущие значения​ статистических данных. При​ для начала. При​ одинаковые интервалы между​

Примеры использования функции ТЕНДЕНЦИЯ в Excel

​ нескольких значений с​ на основе одинаковых​и​ менее монотонных продаж,​ статистической функции ПРЕДСКАЗ.​ координатам строк и​ соответственно.​Исходная таблица:​ используем следующую функцию​

​ качестве второго и​

​ «ФОРМУЛЫ»-«Зависимости формул»-«Вычислить формулу».​ Это свидетельствует о​Коэффициент b определяется по​ на основе имеющихся​ таких значениях этого​

​ выборе даты до​

​ точками данных. Например,​

• ​ одинаковой меткой времени.​ входных параметров, влияющих​
• ​A14​ в том числе​Функции РАНГ, РАНГ.РВ и​
• ​ столбцов таблицы. Основные​Аргументы [известное_ x] и​Для определения количества единиц​ (обычная запись, Enter​

​ третьего аргументов.​

Прогноз посещаемости с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ в Excel

​ Один из этапов​ том, что основным​ формуле:​ данных, зависящих от​ параметра приложению Excel​ конца статистических данных​ это могут быть​ Для значения по​ на порядок заполнения​.​ имеющих ярко выраженную​ РАНГ.СР для ранжирования​ преимущества функции в​ [новое_x] должны содержать​ продукции, которые будут​

1. ​ для вычислений):​
2. ​Функция ПРЕДСКАЗ была заменена​
3. ​ вычислений формулы:​

​ фактором роста продаж​

​Пример 1. В таблице​

​ времени, и алгоритма​

​ не удастся определить​

1. ​ используются только данные​ месячные интервалы со​
2. ​ умолчанию 0 используется​ данных.​Если вам больше нравятся​ сезонность. Желательно без​ данных в Excel.​

​ формулах.​

​ одинаковое количество строк​ выпущены на протяжении​=ТЕНДЕНЦИЯ(B3:B8;A3:A8;A9)​ функцией ПРЕДСКАЗ.ЛИНЕЙН в​Полученные результаты:​ на данный момент​ приведены данные о​ экспоненциального сглаживания (ETS)​ сезонные компоненты. Если​ от даты начала​ значениями на первое​ метод СРЗНАЧ; также​ПРЕДСКАЗ.ETS.СЕЗОННОСТЬ(значения;временная_шкала;[заполнение_данных];[агрегирование])​ формулы массива, используйте​ резких скачков и​Ранжирование числовых данных​

​Примеры функции ПСТР и​

Прогнозирование производства продукции на графике Excel

​ либо столбцов соответственно.​ последующих 3-х месяцев​Описание аргументов:​ Excel версии 2016,​Функция имеет следующую синтаксическую​ является не расширение​ ценах на бензин​ версии AAA.​ же сезонные колебания​

​ предсказанного (это иногда​

​ число каждого месяца,​ доступны варианты СУММ,​Аргументы функции ПРЕДСКАЗ.ETS.СЕЗОННОСТЬ описаны​ функцию​ серьезной маркетинговой активности.​

​ с помощью функции​

​ как вырезать часть​ Если новые значения​ используем функцию:​B3:B8 – диапазон известных​

​ но была оставлена​ запись:​ базы клиентов, а​

​ за 23 дня​Таблицы могут содержать следующие​ недостаточно велики и​ называется «ретроспективный анализ»).​

​ годичные или числовые​ СЧЁТ, СЧЁТЗ, МИН,​ ниже.​

Функция ТЕНДЕНЦИЯ в Excel и особенности ее использования

​TREND​ Для прогнозирования продаж​ РАНГ. В версиях​ текста в ячейке​ независимой переменной явно​

​=ТЕНДЕНЦИЯ(B3:B7;A3:A7;A8:A10)​ значений курса валюты;​

​ для обеспечения совместимости​

• ​=ПРЕДСКАЗ(x;известные_значения_y;известные_значения_x)​ развитие продаж с​ текущего месяца. Согласно​ столбцы, три из​ алгоритму не удается​
• ​Советы:​ интервалы. Если на​ МАКС и МЕДИАНА.​Значения​(ТЕНДЕНЦИЯ) для расчета​
• ​ со специфическим спросом​ выше 2010 применяются​ Excel.​ не указаны, функция​Построим график на основе​A3:A8 – диапазон месяцев,​
• ​ с Excel 2013​Описание аргументов:​ постоянными клиентами. В​
• 1. ​ прогнозам специалистов, средняя​ которых являются вычисляемыми:​ их выявить, прогноз​ ​ временной шкале не​Щелкните эту ссылку, чтобы​    (обязательный). Значения представляют​
  2. ​ будущих продаж:​ существуют другие методы​ функции РАНГ.РВ и​Текстовые функции Excel:​ ТЕНДЕНЦИЯ выполняет расчет​

  ​ имеющихся данных и​

  1. ​ для которых известны​ и более старыми​x – обязательный для​ таких случаях рекомендуют​ стоимость 1 л​столбец статистических значений времени​ примет вид линейного​Запуск прогноза до последней​ хватает до 30 %​ загрузить книгу с​ собой ретроспективные данные,​
  2. ​{=TREND(B2:B11,A2:A11,A12:A14)}​ прогнозирования. Если пробежаться​ РАНГ.СР: описание, синтаксис​ синтаксис и особенности​ с условием, что​ отобразим линию тренда​ значения курса;​ версиями.​ заполнения аргумент, характеризующий​ использовать не линейную​ бензина в текущем​ (ваш ряд данных,​ тренда.​ точке статистических дает​ точек данных или​ помощью Excel ПРОГНОЗА.​ на основе которых​{=ТЕНДЕНЦИЯ(B2:B11;A2:A11;A12:A14)}​
  3. ​ по верхам и​ и примеры использования.​ функции ПСТР, примеры​
  4. ​ аргументы [известное_ x]​ с уравнением:​A9 – значение, соответствующее​Для предсказания только одного​ одно или несколько​ регрессию, а логарифмический​ месяце не превысит​ содержащий значения времени);​
  5. ​Диапазон временной шкалы​ представление точности прогноза​ есть несколько чисел​
  • ​ Примеры использования функции​ прогнозируются последующие значения.​Примечание:​ без зауми, то​ 1 2 3​ использования с картинками.​ и [новое_ x]​Введем в ячейке C8​
  • ​ номеру месяца, для​ будущего значения на​ новых значений независимой​ тренд, чтобы результаты​ 41,5 рубля. Спрогнозировать​столбец статистических значений (ряд​Здесь можно изменить диапазон,​

  exceltable.com

Функции для планирования бюджетов и расчетов платежей в Excel

​ как можно сравнивать​ с одной и​ ETS​Временная_шкала​Сначала выделите диапазон​

Функции для планирования и анализа

​ для начала можно​ 4 5 6​
​ Функция ПСТР возвращает​ принимают одинаковые значения.​ формулу =193,5*A8+2060,5. В​ которого необходимо выполнить​ основании известного значения​ переменной, для которых​ прогнозов были более​ стоимость бензина на​​ данных, содержащий соответствующие​ используемый для временной​ прогнозируемое ряд фактические​ той же меткой​
​Примечание:​    (обязательный). Независимый массив​E12:E14​ почитать здесь:​ 7 8 9​ заданное количество символов,​ Если оба эти​ результате получим:​​ расчет.​ независимой переменной функция​ требуется предсказать значения​ точными.​
​ оставшиеся дни месяца,​ значения);​ шкалы. Этот диапазон​ данные. Тем не​ времени, это нормально.​ Мы стараемся как можно​ или интервал числовых​. Затем введите формулу​​Но для достижения​ 10 11 12​
​ начиная с указанной​ аргумента явно не​Аналогично с помощью подстановки​В результате получим:​ ПРЕДСКАЗ используется как​ y (зависимой переменной).​​Рассчитаем значения логарифмического тренда​ сравнить рассчитанное среднее​
​столбец прогнозируемых значений (вычисленных​ должен соответствовать параметру​ менее при запуске​ Прогноз все равно​ оперативнее обеспечивать вас​ данных. Даты во​ и нажмите​ высот все равно​​ 13 14 15​ позиции. ​ указаны, рассматриваемая функция​
​ значения независимой переменной​Пример 2. В кинотеатре​ обычная формула. Если​ Может принимать числовое​ с помощью функции​ значение с предсказанным​ с помощью функции​​Диапазон значений​ прогноз слишком рано,​
​ будет точным. Но​ актуальными справочными материалами​ временной шкале должны​Ctrl+Shift+Enter​ придется научиться разбираться​ 16 17​Функция ОТРЕЗОК в Excel​ использует массивы {1;2;3;…;n}​​ в уравнение рассчитаем​ фильмы показывают в​ требуется предсказать сразу​
​ значение, массив чисел,​ ПРЕДСКАЗ следующим способом:​ специалистами.​ ПРЕДСКАЗ.ЕTS);​.​ созданный прогноз не​ для повышения точности​​ на вашем языке.​ отстоять одна от​
​. Строка формул заключит​ в Мат. статистике,​Alexadra​ для прогнозирования явления.​ с размерностью, соответствующей​ все остальные величины.​​ различные сеансы, которые​ несколько значений, в​ ссылку на одну​
​Как видно, в качестве​Вид исходной таблицы данных:​Два столбца, представляющее доверительный​Диапазон значений​ обязательно прогноз, что​ прогноза желательно перед​ Эта страница переведена​ другой на фиксированный​ ее в фигурные​ теории вероятности, мат.​: Добрый день!​Синтаксис и особенности​ размерности известное_y.​

exceltable.com

Вопрос по новым функциям Excel2016 (ПРЕДСКАЗ…)

​Данный пример наглядно демонстрирует​​ начинаются в 12:00,​
​ качестве первого аргумента​
​ ячейку или диапазон;​
​ первого аргумента представлен​
​Чтобы определить предполагаемую стоимость​
​ интервал (вычисленных с​
​Здесь можно изменить диапазон,​ вам будет использовать​ его созданием обобщить​ автоматически, поэтому ее​ интервал и не​ скобки, показывая, что​ анализе и т.д.​
​Появились новые функции:​ применения функции ОТРЕЗОК.​Данная функция может быть​ принцип работы функции​ 16:00 и 21:00​
​ следует передать массив​

​известные_значения_y – обязательный аргумент,​​ массив натуральных логарифмов​

​ бензина на оставшиеся​​ помощью функции ПРОГНОЗА.​ используемый для рядов​ статистических данных. Использование​ данные.​ текст может содержать​ должны быть нулевыми.​ это формула массива​

​Alexadra​​1. ПРЕДСКАЗ.ETS​

​ Пример использования для​​ использована для аппроксимации​ ТЕНДЕНЦИЯ.​ соответственно. Каждый фильм​

​ или ссылку на​​ характеризующий уже известные​ последующих номеров дней.​ дни используем следующую​ ETS. CONFINT). Эти​
​ значений. Этот диапазон​ всех статистических данных​Выделите оба ряда данных.​ неточности и грамматические​ Сортировать массив значений​ {}. Чтобы удалить​

​: Спасибо, за ссылочку,​​2. ПРЕДСКАЗ.ETS.ДОВИНТЕРВАЛ​ построения линейной регрессии​ полиномиальных кривых.​
​Функция ТЕНДЕНЦИЯ используется наряду​ имеет собственный рейтинг,​ диапазон ячеек со​ числовые значения зависимой​ Таким образом получаем​ функцию (как формулу​ столбцы отображаются только​ должен совпадать со​ дает более точные​Совет:​ ошибки. Для нас​ временной шкалы не​ формулу, выделите диапазон​ с удовольствием почитаю!​3. ПРЕДСКАЗ.ETS.СЕЗОННОСТЬ​ — простейшего способа​ТЕНДЕНЦИЯ является формулой массива.​
​ с прочими функциями​ в виде оценки​ значениями независимой переменной,​ переменной y. Может​ функцию логарифмического тренда,​ массива):​

​ в том случае,​​ значением параметра​ прогноза.​

planetaexcel.ru

​ Если выделить ячейку в​

В
тех случаях, когда вас интересует прогноз
значений Y
на какой-то интервал времени (или другой
отрезок независимых переменных), Excel
предлагает использование функций
прогноза, основанных на линейном или
экспоненциальном приближении¹³.

Функция
ТЕНДЕНЦИЯ()
вычисляет значения в соответствии с
линейным
трендом.
Аппроксимирует прямой линией (по методу
наименьших квадратов) массивы известных
значений Y
и известных значений Х.
Возвращает значения Y,
в соответствии с этой прямой для заданного
массива новые значения Х.

Функция
ПРЕДСКАЗ()
вычисляет или предсказывает будущее
значение по существующим значениям.
Предсказываемое значение — это Y
-значение, соответствующее заданному
Х
— значению. Известные значения — это Х
— и Y
-значения, а новое значение предсказывается
с использованием линейной регрессии.
Эта функцию рассчитывает прогнозные
данные аналогично функции ТЕНДЕНЦИЯ().
Полученные значения одинаковы.

Функция
РОСТ()
рассчитывает
прогнозируемый экспоненциальный
рост на
основании имеющихся данных. Функция
РОСТ
возвращает значения Y
для последовательности новых значений
Х,
задаваемых с помощью существующих Х—
и Y-значений.
Функция рабочего листа РОСТ
может применяться также для аппроксимации
существующих Х—
и Y-значений
экспоненциальной кривой.

Синтаксис
функций ТЕНДЕНЦИЯ()
и РОСТ()

• ТЕНДЕНЦИЯ
  (Известные значения Y; Известные значения
  Х; Новые значения Х; Константа).

Функция
возвращает значения Yв соответствии с линейным трендом.

• РОСТ
  (Известные значения Y; Известные значения
  Х; Новые значения Х; Константа).

Функция возвращает значения Yв соответствии с экспоненциальным
трендом.

Аргументы
функций ТЕНДЕНЦИЯ()
и РОСТ()

«Известные
значения
Y»
— это
множество значений
Y, которые
уже известны для соотношения Y=m*x+b
(2.1) или Y=b*m^x
(2.40) — при экспоненциальном сглаживании.

«Известные
значения X»
— это необязательное множество значений
Х,
которые уже известны для соотношения
Y=m*x+b
(2.1) или Y=b*m^x
(2.40) — при экспоненциальном сглаживании.

«Новые
значения X»
— это новые значения X,
для которых должны быть определены
значения Y.

«Константа»
— это логическое выражение, которая при
значении равном «1» (истина)
указывает на необходимость вычисления
константы b.
Если константа равна «0»
(ложь),
то b
полагается равным «0»
или «1»
при экспоненциальном сглаживании.

Внимание.
Формулы, которые возвращают массивы,
должны вводится как формулы массивов,
после выделения подходящего числа
ячеек.

Задание 6. Прогнозирование с помощью функций тенденция() и рост()

Имеются
следующие данные
о товарообороте крупного магазина за
2010 год (рис. 3.6):

Для
прогнозирования значения Y
для нового значения Х
(значения, которое не содержится в
исследуемом ряде наблюдений) выполните
следующее (в нашем случае – это прогноз
на январь 2011 года):

Рис. 3. 6. Таблица с начальными данными

• Курсор
  установите в ячейку D14.

• Вызовите
  функцию
  ТЕНДЕНЦИЯ()
  (категория функция «Статистические»).

• В
  диалоговом окне Аргументы
  функции
  (рис. 3.7) введите необходимые адреса:

• В
  окно «Известные
  значения_Y»
  введите адреса ячеек, содержащих
  известные значения товарооборотов за
  2010 год — Y
  (С2:С13).

• В
  окно «Известные
  значения_Х»,
  введите адреса ячеек известных дат — Х
  (В2:В13)

• В
  окно «Новые
  значения_Х»
  введите
  адрес ячейки, содержащей новое значение
  расчетного месяца (января 2011) — Х
  (В14).

• Щелкните
  на кнопке «ОК».

Примечание.
В предыдущих версиях Excel
даты не всегда корректно влияли на
конечный результат, поэтому вместо них
приходилось использовать
значения
номеров месяцев 2010 года (А2:А13).
Попробуйте пересчитать формулу с
использованием этих номеров, например,
в ячейке D15,
и вы увидите, что результат будет
аналогичным. Не забудьте, затем очистить
ячейку D15.

Рис. 3. 7. Окно для ввода аргументов функции
ТЕНДЕНЦИЯ() для
одного значения

• Полученный
  результат округлите до целых чисел
  кнопкой
  Уменьшить
  разрядность.
  Должно получиться число 249.

• Аналогично
  выполните прогнозирование величины
  товарооборота на январь 2011 года для
  магазина, используя функцию РОСТ()
  (ячейка
  Е14).
  Для
  этого
  последовательно
  выполните вышеописанные действия,
  заменив функцию ТЕНДЕНЦИЯ()
  на
  функцию
  РОСТ().
  В результате будет получено значение
  —240.

Полученные значения
249 и 240 отличаются незначительно друг
от друга (на 3,6%), но довольно далеки от
величины товарооборота за декабрь 2011
года, равного 190.

Попробуйте
разобраться, почему это так. Для этого
рассчитайте с помощью функций ТЕНДЕНЦИЯ()
и РОСТ()
теоретические
значения товарооборота за весь 2004 год.

В
ячейки D2:D13
и E2:E13
введите функции ТЕНДЕНЦИЯ()
и РОСТ()
как формулы массива соответственно.
Рассмотрим этот процесс подробно на
функции ТЕНДЕНЦИЯ().

• Выделите
  интервал ячеек, куда должны быть
  возвращены новые значения Y
  — D2:D13.
  

• Откройте
  Мастер
  функций
  и в категории Статистические
  выберите функцию ТЕНДЕНЦИЯ().

• Введите
  все необходимые данные, как показано
  на рис. 3.8.

Рис. 3. 8. Окно для ввода аргументов функции
ТЕНДЕНЦИЯ()

• Завершите
  ввод данных одновременным
  нажатием на клавиши CTRL
  + SHIFT
  + ENTER,
  что позволит посчитать функцию
  ТЕНДЕНЦИЯ()
  как
  формулу массива.

• Округлите
  полученные данные до целых чисел.

• Аналогичные
  действия выполните для ячеек E2:E13,
  куда
  будет введена функция РОСТ()
  (рис.
  3.9).

Рис. 3. 9. Окно для ввода аргументов функции
РОСТ()

Как
видно из сравнения фактических и
прогнозных данных (рис. 3.14) между ними
существуют значительные отличия. Для
наглядности постройте Точечную
диаграмму продажи для фактических и
прогнозных данных. После соответствующей
корректировки она может иметь следующий
вид (рис. 3.10).

Рис. 3. 10.. Сравнение результатов
фактического товарооборота магазина
за 2010 год и рассчитанных по функциям
ТЕНДЕНЦИЯ() иРОСТ()

Из
графика видно, что применять функции
ТЕНДЕНЦИЯ()
и РОСТ()
надо достаточно осторожно, так как они
хорошо описывают только линейные
процессы.

• Самостоятельно
  вычислите среднее значение СРЗНАЧ
  в ячейках C15,
  D15
  и Е15.
  Окно ввода аргументов функции для
  ячейки С15
  приведено на рис. 3.11, а полученные
  значения – на рис. 3.14

Рис.
3. 11. Окно функции СРЗНАЧдля расчета среднего значения результатов,
полученных в блоке ячеекD2:D14

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Содержание

• 1 Синтаксис функции ТЕНДЕНЦИЯ
• 2 Прогноз продаж с учетом роста и сезонности
• 3 Линия тренда в Excel
  • 3.1 Построение графика
  • 3.2 Создание линии тренда
  • 3.3 Настройка линии тренда
  • 3.4 Прогнозирование
  • 3.5 Помогла ли вам эта статья?
  • 3.6 Метод 1 В Windows
  • 3.7 Метод 2 На Mac
• 4 Советы
• 5 Предупреждения

Для составления простых прогнозов можно использовать функцию ТЕНДЕНЦИЯ в Excel. С ее помощью рассчитывают будущие значения изучаемого показателя в соответствии с линейным трендом. Используя метод наименьших квадратов, функция аппроксимирует прямой линией диапазоны известных значений y и известных значений x. Прогнозирует значения y, соответствующие данной линии, для новых значений x. Но получить математическое описание и статистическую характеристику модели тренда посредством ТЕНДЕНЦИИ невозможно.

Синтаксис функции ТЕНДЕНЦИЯ

Опишем аргументы функции:

1. Диапазон данных y. Обязательный аргумент. Массив известных значений y для уравнения y = ax + b.
2. Диапазон значений x. Обязательный аргумент, включающий массив уже известных для соотношения y = ax + b значений x.
3. Новые значения x. Обязательный аргумент. Диапазон переменных x, для которых необходимо рассчитать значения y.
4. Константа. Необязательное логическое значение. Если нужно, чтобы значения тенденции рассчитывались без учета коэффициента b (соблюдалось соотношение y = ax), ставим 0.

Особенности работы функции ТЕНДЕНЦИЯ:

1. Если диапазон известных значений y находится в одном столбце (одной строке), то каждый столбец (строка) с известными значениями x воспринимается как отдельная переменная.
2. В массиве с известными значениями x может быть несколько переменных. Но если применяется только одна, диапазоны с известными значениями x и y должны быть соразмерны. Если используется несколько переменных, то диапазон с заданными значениями y должен вмещаться в одной строке или в одном столбце.
3. Если диапазон с известными показателями x не указан, то функция предполагает массив 1; 2; 3; 4;…, соразмерный диапазону с заданными значениями y.
4. Диапазон с новыми значениями x должен вмещаться в такое же количество строк или столбцов, как и диапазон с известными значениями y. То есть быть соразмерным независимым переменным.
5. Если аргумент с новыми значениями x не указан, то функция считает его равным аргументу с известными значениями x. Если и известные показатели не заданы, то предполагается массив 1; 2; 3; 4;…, соразмерный диапазону с заданными параметрами y.
6. Чтобы функция вернула массив, формулу нужно вводить как формулу массива.

Приведем примеры функции ТЕНДЕНЦИЯ.

Прогноз продаж с учетом роста и сезонности

Функцию ТЕНДЕНЦИЯ хорошо использовать для временного ряда, где данные увеличиваются или уменьшаются с постоянной скоростью.

Временной ряд товарооборота по месяцам с двумя переменными:

Сначала рассчитаем значения линейного тренда с помощью графика Excel. По оси Х – номера месяцев, по оси Y – объем товарооборота.

Добавим на график линию тренда и его уравнение.

Для прогнозирования будущих продаж нужно рассчитать показатели линейного тренда для анализируемых данных и для будущих периодов, используя уравнение тренда y = 490,26x + 37747.

Показатели линейного тренда будем считать для каждого месяца.

Получаем данные тренда и для будущих периодов: 16 – 19. Так, в 16 месяце спрогнозированное значение продаж – 45591,16 тыс. руб.

Теперь спрогнозируем товарооборот с помощью встроенной функции ТЕНДЕНЦИЯ. Вызываем «Мастер функций». В категории «Статистические» находим нужную. Заполняем аргументы:

Известные значения y – диапазон с объемами продаж. Данные необходимо зафиксировать (кнопка F4), чтобы при размножении формулы массив сохранился.

Известные значения x – номера месяцев, для которых функция рассчитает данные для линейного тренда. Данные тоже фиксируем.

Новые значения x – номера месяцев, для которых нужно спрогнозировать продажи.

Задаем аргумент «Конст»: 1. Функция при расчете значений тренда учтет коэффициент a.

Обратите внимание: диапазоны известных значений соразмерны.

Функция ТЕНДЕНЦИЯ дала нам те же прогнозные показатели на 16-19 периоды.

Одной из важных составляющих любого анализа является определение основной тенденции событий. Имея эти данные можно составить прогноз дальнейшего развития ситуации. Особенно наглядно это видно на примере линии тренда на графике. Давайте выясним, как в программе Microsoft Excel её можно построить.

Приложение Эксель предоставляет возможность построение линии тренда при помощи графика. При этом, исходные данные для его формирования берутся из заранее подготовленной таблицы.

Построение графика

Для того, чтобы построить график, нужно иметь готовую таблицу, на основании которой он будет формироваться. В качестве примера возьмем данные о стоимости доллара в рублях за определенный период времени.

1. Строим таблицу, где в одном столбике будут располагаться временные отрезки (в нашем случае даты), а в другом – величина, динамика которой будет отображаться в графике.
2. Выделяем данную таблицу. Переходим во вкладку «Вставка». Там на ленте в блоке инструментов «Диаграммы» кликаем по кнопке «График». Из представленного списка выбираем самый первый вариант.
3. После этого график будет построен, но его нужно ещё доработать. Делаем заголовок графика. Для этого кликаем по нему. В появившейся группе вкладок «Работа с диаграммами» переходим во вкладку «Макет». В ней кликаем по кнопке «Название диаграммы». В открывшемся списке выбираем пункт «Над диаграммой».
4. В появившееся поле над графиком вписываем то название, которое считаем подходящим.
5. Затем подписываем оси. В той же вкладке «Макет» кликаем по кнопке на ленте «Названия осей». Последовательно переходим по пунктам «Название основной горизонтальной оси» и «Название под осью».
6. В появившемся поле вписываем название горизонтальной оси, согласно контексту расположенных на ней данных.
7. Для того, чтобы присвоить наименование вертикальной оси также используем вкладку «Макет». Кликаем по кнопке «Название осей». Последовательно перемещаемся по пунктам всплывающего меню «Название основной вертикальной оси» и «Повернутое название». Именно такой тип расположения наименования оси будет наиболее удобен для нашего вида диаграмм.
8. В появившемся поле наименования вертикальной оси вписываем нужное название.

Урок: Как сделать график в Excel

Создание линии тренда

Теперь нужно непосредственно добавить линию тренда.

1. Находясь во вкладке «Макет» кликаем по кнопке «Линия тренда», которая расположена в блоке инструментов «Анализ». Из открывшегося списка выбираем пункт «Экспоненциальное приближение» или «Линейное приближение».
2. После этого, линия тренда добавляется на график. По умолчанию она имеет черный цвет.

Настройка линии тренда

Имеется возможность дополнительной настройки линии.

1. Последовательно переходим во вкладке «Макет» по пунктам меню «Анализ», «Линия тренда» и «Дополнительные параметры линии тренда…».
2. Открывается окно параметров, можно произвести различные настройки. Например, можно выполнить изменение типа сглаживания и аппроксимации, выбрав один из шести пунктов:
   • Полиномиальная;
   • Линейная;
   • Степенная;
   • Логарифмическая;
   • Экспоненциальная;
   • Линейная фильтрация.

   Для того, чтобы определить достоверность нашей модели, устанавливаем галочку около пункта «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации». Чтобы посмотреть результат, жмем на кнопку «Закрыть».

   

   Если данный показатель равен 1, то модель максимально достоверна. Чем дальше уровень от единицы, тем меньше достоверность.

Если вас не удовлетворяет уровень достоверности, то можете вернуться опять в параметры и сменить тип сглаживания и аппроксимации. Затем, сформировать коэффициент заново.

Прогнозирование

Главной задачей линии тренда является возможность составить по ней прогноз дальнейшего развития событий.

1. Опять переходим в параметры. В блоке настроек «Прогноз» в соответствующих полях указываем насколько периодов вперед или назад нужно продолжить линию тренда для прогнозирования. Жмем на кнопку «Закрыть».
2. Опять переходим к графику. В нем видно, что линия удлинена. Теперь по ней можно определить, какой приблизительный показатель прогнозируется на определенную дату при сохранении текущей тенденции.

Как видим, в Эксель не составляет труда построить линию тренда. Программа предоставляет инструменты, чтобы её можно было настроить для максимально корректного отображения показателей. На основании графика можно сделать прогноз на конкретный временной период.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

Задайте свой вопрос в комментариях, подробно расписав суть проблемы. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Помогла ли вам эта статья?

Да Нет

2 метода:В WindowsНа Mac

Из этой статьи вы узнаете, как добавить линию тренда к графику в Microsoft Excel. Это можно сделать на компьютере с Windows и с Mac OS X.

Метод 1 В Windows

1. Откройте таблицу Excel.

   Дважды щелкните по файлу Excel с нужными данными.

   • Если вы еще не создали таблицу, откройте Excel и нажмите «Пустая книга», чтобы создать новую книгу. Затем введите данные и постройте график.
2. Выберите график.

   Щелкните по графику, к которому собираетесь добавить линию тренда.

   • Если вы еще не построили график, сделайте это сейчас.

3. Щелкните по +. Это зеленая кнопка в верхнем правом углу графика. Раскроется меню.

4. Щелкните по стрелке справа от поля «Линия тренда». Возможно, вам придется навести указатель мыши на правую сторону поля «Линия тренда», чтобы отобразить эту стрелку. Откроется второе меню.

5. Выберите тип линии тренда.

   Щелкните по одной из следующих опций:

   • Линейная
   • Экспоненциальная
   • Линейный прогноз
   • Скользящее среднее
   • Также можно нажать «Дополнительные параметры», чтобы открыть панель дополнительных параметров.

6. Выберите данные для анализа. Нажмите на имя серии данных (например, «Серия 1») во всплывающем окне. Если вы уже присвоили имя данным, щелкните по этому имени.

7. Нажмите OK.

   Эта кнопка находится в нижней части всплывающего окна. К графику будет добавлена линия тренда.

   • Если вы нажали «Дополнительные параметры», присвойте имя линии тренда или измените величину прогноза в правой части окна.

8. Сохраните внесенные изменения. Для этого нажмите ^ Ctrl+S. Если это новая таблица, введите имя файла и укажите папку для сохранения.

Метод 2 На Mac

1. Откройте таблицу Excel.

   Дважды щелкните по файлу Excel с нужными данными.

   • Если вы еще не создали таблицу, откройте Excel и создайте новую книгу. Затем введите данные и постройте график.
2. Выберите данные на графике.

   Щелкните по серии данных, которые собираетесь проанализировать.

   • Если вы еще не построили график, сделайте это сейчас.
3. Нажмите на вкладку Конструктор.

   Она находится в верхней части окна Excel.

4. Нажмите Добавить элемент диаграммы. Эта опция находится в левой части панели инструментов «Конструктор». Раскроется меню.

5. Выберите Линия тренда. Эта опция находится внизу меню. Появится всплывающее меню.

6. Выберите тип линии тренда.

   Щелкните по одной из следующих опций в меню:

   • Линейная
   • Экспоненциальная
   • Линейный прогноз
   • Скользящее среднее
   • Также можно нажать «Дополнительные параметры», чтобы открыть окно с дополнительными параметрами (например, с именем линии тренда).

7. Сохраните внесенные изменения. Нажмите ⌘ Command+S или щелкните по «Файл» > «Сохранить». Если это новая таблица, введите имя файла и укажите папку для сохранения.

Советы

• В зависимости от данных графика вы можете увидеть дополнительные типы линии тренда (например, «Полиномиальная»).

Предупреждения

• Убедитесь, что данных достаточно для анализа тенденции. Практически невозможно проанализировать тенденцию по двум-трем данным (точкам на графике).

Информация о статье

Категории: Microsoft Excel

На других языках:

English: Do Trend Analysis in Excel, Español: hacer un análisis de tendencia en Excel, Italiano: Eseguire un’Analisi di Andamento del Mercato in Excel, Português: Fazer Análise de Tendências Utilizando o Microsoft Excel, Deutsch: In Excel eine Trendanalyse machen, Français: faire une modélisation avec Excel, Bahasa Indonesia: Melakukan Analisis Tren di Excel, Nederlands: Een trendanalyse maken in Excel, Tiếng Việt: Phân tích xu hướng trong Excel, ไทย: วิเคราะห์แนวโน้ม (Trend Analysis) ด้วย Excel, العربية: تحليل اتجاه البيانات في برنامج إكسل, हिन्दी: एक्सेल में ट्रेंड एनालिसिस (Trend Analysis) करें (Do Trend Analysis in Excel)

• Печать
• Править
• Написать благодарственное письмо авторам

Эту страницу просматривали 20 863 раз.

Была ли эта статья полезной?

2. Множественная линейная регрессия вида: У=b0+b1*X1+b2*X2+b3*X3+…+bn*Xn. 
Здесь У — это по-прежнему целевой показатель, прогнозное значение которого необходимо найти. Он линейно зависит от множества факторов Х1, Х2, Х3, …, Хn. Рассчитав по исходным статистическим данным неизвестные параметры уравнения b0, b1, b2, b3, …, bn мы можем найти прогнозное значение У для возможного сочетания факторов Х1, Х2, Х3, …, Хn.

Функция =ТЕНДЕНЦИЯ() умеет строить линейные прогнозы как для парной, так и для множественной регрессии. На ее вход мы подаем известные значения Х и У, а также прогнозные значения Х. На выходе сразу же получаем прогнозные значения целевого показателя У, без необходимости рассчитывать неизвестные параметры b.

КУРС

EXCEL ACADEMY

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Любому бизнесу интересно заглянуть в будущее и правильно ответить на вопрос: «А сколько денег мы заработаем за следующий период?» Ответить на такого рода вопросы позволяют различные методики прогнозирования. В данной статье мы с вами рассмотрим несколько таких методик и произведем все необходимые расчеты в Excel. Еще больше про анализ данных в Excel мы рассказываем на нашем открытом курсе «Аналитика в Excel».

Постановка задачи

Исходные данные

Для начала, давайте определимся, какие у нас есть исходные данные и что нам нужно получить на выходе. Фактически, все что у нас есть, это некоторые исторические данные. Если мы говорим о прогнозировании продаж, то историческими данными будут продажи за предыдущие периоды.

Примечание. Собранные в разные моменты времени значения одной и той же величины образуют временной ряд. Каждое значение такого временного ряда называется измерением. Например: данные о продажах за последние 5 лет по месяцам — временной ряд; продажи за январь прошлого года — измерение.

Составляющие прогноза

Следующий шаг: давайте определимся, что нам нужно учесть при построении прогноза. Когда мы исследуем наши данные, нам необходимо учесть следующие факторы:

• Изменение нашей пронозируемой величины (например, продаж) подчиняется некоторому закону. Другими словами, в временном ряде можно проследить некую тенденцию. В математике такая тенденция называется трендом.
• Изменение значений в временном ряде может зависить от промежутка времени. Другими словами, при построении модели необходимо будет учесть коэффициент сезонности. Например, продажи арбузов в январе и августе не могут быть одинаковыми, т.к. это сезонный продукт и летом продажи значительно выше.
• Изменение значений в временном ряде периодически повторяется, т.е. наблюдается некоторая цикличность.

Эти три пункта в совокупность образуют регулярную составляющую временного ряда.

Примечание. Не обязательно все три элемента регулярной составляющей должны присутствовать в временном ряде.

Однако, помимо регулярной составляющей, в временном ряде присутствует еще некоторое случайное отклонение. Интуитивно это понятно – продажи могут зависеть от многих факторов, некоторые из которых могут быть случайными.

Вывод. Чтобы комплексно описать временной ряд, необходимо учесть 2 главных компонента: регулярную составляющую (тренд + сезонность + цикличность) и случайную составляющую.

Виды моделей

Следующий вопрос, на который нужно ответить при построении прогноза: “А какие модели временного ряда бывают?”

Обычно выделяют два основных вида:

• Аддитивная модель: Уровень временного ряда = Тренд + Сезонность + Случайные отклонения
• Мультипликативная модель: Уровень временного ряда = Тренд X Сезонность X Случайные отклонения

Иногда также выделают смешанную модель в отдельную группу:

• Смешанная модель: Уровень временного ряда = Тренд X Сезонность + Случайные отклонения

С моделями мы определились, но теперь возникает еще один вопрос: «А когда какую модель лучше использовать?»

Классический вариант такой:
— Аддитивная модель используется, если амплитуда колебаний более-менее постоянная;
— Мультипликативная – если амплитуда колебаний зависит от значения сезонной компоненты.

Пример:

Решение задачи с помощью Excel

Итак, необходимые теоретические знания мы с вами получили, пришло время применить их на практике. Мы будем с вами использовать классическую аддитивную модель для построения прогноза. Однако, мы построим с вами два прогноза:

1. с использованием линейного тренда
2. с использованием полиномиального тренда

Во всех руководствах, как правило, разбирается только линейный тренд, поэтому полиномиальная модель будет крайне полезна для вас и вашей работы!

КУРС

EXCEL ACADEMY

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Модель с линейным трендом

Пусть у нас есть исходная информация по продажам за 2 года:

Учитывая, что мы используем линейный тренд, то нам необходимо найти коэффициенты уравнения

y = ax + b

где:

• y – значения продаж
• x – номер периода
• a – коэффициент наклона прямой тренда
• b – свободный член тренда

Рассчитать коэффициенты данного уравнения можно с помощью формулы массива и функции ЛИНЕЙН. Нам необходимо будет сделать следующую последовательность действий:

1. Выделяем две ячейки рядом
2. Ставим курсор в поле формул и вводим формулу =ЛИНЕЙН(C4:C27;B4:B27)
3. Нажимаем Ctrl+Shift+Enter, чтобы активировать формулу массива

На выходе мы получили 2 числа: первое — коэффициент a, второе – свободный член b.

Теперь нам нужно рассчитать для каждого периода значение линейного тренда. Сделать это крайне просто — достаточно в полученное уравнение подставить известные номера периодов. Например, в нашем случае, мы прописываем формулу =B4*$F$4+$G$4 в ячейке I4 и протягиваем ее вниз по всем периодам.

Нам осталось рассчитать коэффициент сезонности для каждого периода. Учитывая, что у нас есть исторические данные за два года, разумно будет учесть это при расчете. Можем сделать следующим образом: в ячейке J4 прописываем формулу =(C4+C16)/СРЗНАЧ($C$4:$C$27)/2 и протягиваем вниз на 12 месяцев (т.е. до J15).

Что нам это дало? Мы посчитали, сколько суммарно продавалось каждый январь/каждый февраль и так далее, а потом разделили это на среднее значение продаж за все два периода.

То есть мы выяснили, как продажи двух январей отклонялись от средних продаж за два года, как продажи двух февралей отклонялись и так далее. Это и дает нам коэффициент сезонности. В конце формулы делим на 2, т.к. в расчете фигурировало 2 периода.

Примечание. Рассчитали только 12 коэффициентов, т.к. один коэффициент учитывает продажи сразу за 2 аналогичных периода.

Итак, теперь мы на финишной прямой. Нам осталось рассчитать тренд для будущих периодов и учесть коэффициент сезонности для них. Давайте амбициозно построим прогноз на год вперед.

Сначала создаем столбец, в котором прописываем номера будущих периодов. В нашем случае нумерация начинается с 25 периода.

Далее, для расчета значения тренда просто прописываем уже известную нам формулу =L4*$F$4+$G$4 и протягиваем вниз на все 12 прогнозируемых периодов.

И последний штрих — умножаем полученное значение на коэффициент сезонности. Вуаля, это и есть итоговый ответ в данной модели!

Модель с полиномиальным трендом

Конструкция, которую мы только что с вами построили, достаточно проста. Но у нее есть один большой минус — далеко не всегда она дает достоверные результаты.

Посмотрите сами, какая модель более точно аппроксимирует наши точки — линейный тренд (прямая зеленая линия) или полиномиальный тренд (красная кривая)? Ответ очевиден. Поэтому сейчас мы с вами и разберем, как построить полиномиальную модель в Excel.

Пусть все исходные данные у нас будут такими же. Для простоты модели будем учитывать только тренд, без сезонной составляющей.

Для начала давайте определимся, чем полиномиальный тренд отличается от обычного линейного. Правильно — формой уравнения. У линейного тренда мы разбирали обычный график прямой:

У полиномиального тренда же уравнение выглядит иначе:

где конечная степень определяется степенью полинома.

Т.е. для полинома 4 степени необходимо найти коэффициенты уравнения:

Согласитесь, выглядит немного страшно. Однако, ничего страшного нет, и мы с легкостью можем решить эту задачку с помощью уже известных нам методов.

1. Ставим в ячейку F4 курсор и вводим формулу =ИНДЕКС(ЛИНЕЙН($C$4:$C$27;$B$4:$B$27^{1;2;3;4});1;1). Функция ЛИНЕЙН позволяет произвести расчет коэффициентов, а с помощью функции ИНДЕКС мы вытаскиваем нужный нам коэффициент. В данном случае за выбор коэффициента отвечает самый последний аргумент. У нас стоит 1 — это коэффициент при самой высокой степени (т.е. при 4 степени, коэффициент). Кстати, узнать о самых полезных математических формулах Excel можно в нашем бесплатном гайде «Математические функции Excel».
2. Аналогично прописываем формулу =ИНДЕКС(ЛИНЕЙН($C$4:$C$27;$B$4:$B$27^{1;2;3;4});1;2) в ячейке ниже.
3. Делаем такие же действия, пока не найдем все коэффициенты.

Кстати говоря, мы можем легко сами себя проверить. Давайте построим график наших продаж и добавим к нему полиномиальный тренд.

1. Выделяем столбец с продажами
2. Выбираем «Вставка» → «График» → «Точечный» → «Точечная диаграмма»
3. Нажимаем на любую точку графика правой кнопкой мыши и выбираем «Добавить линию тренда»
4. В открывшемся справа меню выбираем «Полиномиальная модель», меняем степень на 4 и ставим галочку на «Показывать уравнение на диаграмме»

Теперь вы наглядно можете видеть, как рассчитанный тренд аппроксимирует исходные данные и как выглядит само уравнение. Можно сравнить уравнение на графике с вашими коэффициентами. Сходится? Значит сделали все верно!

Помимо всего прочего, вы можете сразу оценить точность аппроксимации (не полностью, но хотя бы первично). Это делается с помощью коэффициента R^2. Тут у вас снова есть два пути:

1. Вы можете вывести коэффициент на график, поставив галочку «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации»
2. Вы можете рассчитать коэффициент R^2 самостоятельно по формуле =ИНДЕКС(ЛИНЕЙН($C$4:$C$27;$B$4:$B$27^{1;2;3;4};;1);3;1)

Заключение

Мы с вами подробно разобрали вопрос прогнозирования — изучили необходимые термины и виды моделей, построили аддитивную модель в Excel с использованием линейного и полиномиального тренда, а также научились отображать результаты своих вычислений на графиках. Все это позволит вам эффективно внедрять полученные знания на работе, усложнять существующие модели и уточнять прогнозы. Чем большим количеством методов и инструментов вы будете владеть, тем выше будет ваш профессиональный уровень и статус на рынке труда.

Если вас интересуют еще какие-то модели прогнозирования — напишите нам об этом, и мы постараемся осветить эти темы в дальнейших своих статьях! Или запишитесь на курс «Excel Academy» от SF Education, где мы рассказываем про возможности Excel, необходимые для анализа.

Автор: Алексанян Андрон, эксперт SF Education

КУРС

EXCEL ACADEMY

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Блог SF Education

Data Science

5 примеров экономии времени в Excel

Что для работодателя главное в сотруднике? Добросовестность, ответственность, профессионализм и, конечно же, умение пользоваться отведенным временем! Предлагаем познакомиться с очень нужными, на наш взгляд,…

Содержание

• Функция ТЕНДЕНЦИЯ
• Назначение функции ТЕНДЕНЦИЯ
• Как работает функция ТЕНДЕНЦИЯ
• Вставка функции тренда
• Выбор функции тренда
• Окно функциональных аргументов
• Пример прогнозирования годового тренда продаж Amazon
• Исторические данные о продажах Amazon Inc.
• Данные о продажах Amazon Inc. перенесены в Excel
• Ошибка разлива
• Рекомендации
• Статьи по Теме

Джошуа — аспирант USF. Он интересуется бизнес-технологиями, аналитикой, финансами и бережливым производством шести сигм.

Функция ТЕНДЕНЦИЯ

Назначение функции ТЕНДЕНЦИЯ

Функция ТЕНДЕНЦИЯ — это статистическая функция, которая использует метод наименьших квадратов для сопоставления точки данных в линейном тренде, для которого она возвращает одно или несколько чисел. По сути, он предсказывает значение y с учетом исторических значений x и y. Более подробно этот процесс объясняется в следующем разделе.

Метод наименьших квадратов используется в регрессионном анализе для поиска наиболее подходящей линии. Итак, этот метод рисует линию, чтобы показать взаимосвязь между точками для данного набора данных.

Как работает функция ТЕНДЕНЦИЯ

Функцию ТЕНДЕНЦИЯ необходимо ввести в ячейку как формулу. Чтобы войти в функцию ТЕНДЕНЦИЯ, выполните следующие действия с подробной информацией о каждой переменной:

1. Щелкните ячейку, появится первое прогнозируемое значение..
2. Введите «= ТЕНДЕНЦИЯ (» в ячейку без кавычек.
3. После открытой круглой скобки необходимо добавить известный массив значений y, за которым следует запятая. При выборе этого массива имейте в виду, что когда массив данных выбирается как столбец или строка, переменные переменных x интерпретируются отдельно. Эти значения будут историческими данными, которые у вас уже есть.
4. Известный массив значений x добавляется с запятой. Эти переменные известны в линейном уравнении y = mx + b. Известные x могут быть одним набором или несколькими переменными. Это зависит от того, сколько у вас знает переменных y. Например, если я пытался спрогнозировать свое будущее потребление газа на основе прошлых дней, день 1, день 2 и день 3 могут быть моими известными переменными x. Убедитесь, что размер массива известных значений y такой же, как и размер известных значений x. Когда в функции используется более одной переменной, известные переменные y должны быть вектором (высота и ширина выбранных диапазонов должны совпадать).
5. Новые значения x добавляются с запятой. Новые значения x не обязательны. Они представляют собой последовательность новых значений. Итак, глядя на пример на последнем шаге, новое значение x будет днем ​​4, днем ​​5, днем ​​6 и так далее. Я рекомендую использовать эту переменную для более точного ответа, потому что при опущении новые x считаются такими же, как известные x. Вы заметите, что ваши данные тренда могут быть недооценены, если вы планируете прогнозировать, а эта переменная не используется. При использовании количество прогнозируемых y будет зависеть от того, сколько новых переменных x выбрано.
6. Наконец, выбирается постоянное значение, за которым следует закрывающая скобка. Константа также является необязательной переменной. Это логическое значение указывает, должно ли b в уравнении равняться нулю или нет. Есть 3 разных подхода к этой логической настройке:

• Установите для константы значение ИСТИНА, чтобы нормально вычислить y = mx + b.
• Опустите настройку для обычного вычисления y = mx + b.
• Установите для константы значение FALSE, чтобы b было равно нулю. В этом случае значения m будут скорректированы так, что y = mx.

Синтаксис функции ТЕНДЕНЦИЯ полностью показан ниже:

= ТЕНДЕНЦИЯ (известные_y, [известные_x], [новые_x], [const])

Вставка функции тренда

Функцию ТЕНДЕНЦИЯ можно добавить другим способом, вставив ее в ячейку из списка статистических функций. Используя этот метод, Excel проведет вас через создание функции, позволяя вводить функциональные переменные в поля с пояснениями для каждой записи переменной. Этот метод подходит для этого типа функций, так как используются несколько переменных, которые могут смешаться при создании формулы вручную путем ввода ее в ячейку. Чтобы использовать этот метод типа вставки:

1. Щелкните ячейку, в которой должна появиться функция ТЕНДЕНЦИЯ. Это будет в области, где появится следующая точка тренда.
2. Выберите вкладку формул в разделе основных вкладок на ленте Excel.
3. Нажмите кнопку «Дополнительные функции».
4. Статистические данные следует выбирать вместе с выбором ТЕНДЕНЦИЯ из раскрывающегося списка.

Каждый шаг в этом процессе показан на иллюстрации ниже.

Выбор функции тренда

Затем появляется окно аргументов функции, в которое можно добавить каждую из переменных функции. Массивы можно ввести или выбрать из электронной таблицы, щелкнув стрелку справа от полей массива. Можно ввести постоянное значение (ИСТИНА или ЛОЖЬ) или выбрать ссылку на ячейку, содержащую значение, щелкнув стрелку справа от этого поля. Помните, что постоянное значение не является обязательным и не требуется для общего прогноза тренда. По завершении нажмите кнопку ОК.

Окно функциональных аргументов

Пример прогнозирования годового тренда продаж Amazon

В этом примере функция Trend используется для прогнозирования годовых продаж Amazon Inc. для следующих 4 последовательных 10 000 отчетов о доходах. Сюда входят период с 2020 по 2024 год с результатами тренда, основанными на исторических данных о продажах. См. Необработанные данные в таблице ниже.

Исторические данные о продажах Amazon Inc.

Год	Годовые продажи (в миллионах)
2015	$107,006
2016	$135,987
2017	$177,866
2018	$232,887
2019	$280,522

Ниже я подключил все эти значения данных в Excel. Опять же, моя цель — спрогнозировать общие продажи Amazon в следующие несколько лет на основе их истории продаж. Вместо вставки из статистической опции я буду использовать инструмент вставки для поиска функции ТЕНДЕНЦИЯ.

Данные о продажах Amazon Inc. перенесены в Excel

Первое, что я собираюсь сделать, это выбрать ячейку, в которой будет отображаться первый расчетный год, а затем щелкнуть вкладку «Функции» в разделе основных вкладок. Затем будет выбрана функция Вставить. Появится окно, показанное на иллюстрации ниже. Поскольку функция использовалась недавно, я могу просто щелкнуть ТЕНДЕНЦИЯ. В противном случае я бы поискал функцию, которую хочу использовать.

Затем я вставляю все свои диапазоны. Первым будет массив известных значений y. Это уже известные цифры продаж. Итак, я могу выбрать стрелку справа от известного поля y, а затем выбрать массив.

Пришло время выбрать известные x. Это будут годы, соответствующие только что отобранным показателям продаж. Наконец, выбираются неизвестные x. Неизвестные x — это годы, для которых я хочу вернуть прогнозируемые значения y.

После нажатия на кнопку OK каждое из предсказанных значений y предсказывается. Помните, что для ввода функции необходимо использовать только одну ячейку, а остальные значения станут на свои места в зависимости от того, сколько неизвестных значений x выбрано.

Ошибка разлива

Если в результате вы получите ошибку разлива, убедитесь, что в ячейках, где должны появиться новые значения y, нет данных. Например, если вы ищете тенденции на период с 2021 по 2025 год, формула будет помещена там, где появится новое значение y для 2021 года, в то время как другие годы должны остаться пустыми.

Если вы все еще получаете ошибки, я бы очистил эти ячейки или даже попытался ввести ваши данные еще несколько раз.

Рекомендации

Microsoft. (нет данных). ТЕНДЕНЦИЯ. Получено 5 января 2020 г. с сайта https://support.office.com/en-us/article/trend-function-e2f135f0-8827-4096-9873-9a7cf7b51ef1.

Статьи по Теме

Как использовать функцию COUNT в Excel

Как использовать функцию СРЕДНЕЕ в Excel

Как использовать функцию ABS в Excel

Как удалить ошибки в Excel с помощью функции ЕСЛИОШИБКА

Как использовать функцию ВПР в Excel

Преобразование единиц измерения: использование функции CONVERT

Чтобы узнать больше об использовании функций в Excel, я рекомендую следующую книгу. Я использую Библию Excel в течение многих лет, чтобы лучше понять все аспекты этого продукта Microsoft.