Как на графике в excel вывести формулу

5 способов расчета значений линейного тренда в MS Excel

Добавление трендовой линии на график

Данный элемент технического анализа позволяет визуально увидеть изменение цены за указанный период времени . Это может быть месяц, год или несколько лет. Информация будет отображать значение средних показателей в виде геометрических фигур . Добавить линию тренда в Excel 2010 можно с помощью встроенных стандартных инструментов.

Построение графика

Чтобы правильно строить трендовые линии, нужно соблюдать функциональную зависимость y=f(x) . Для получения корректного прогноза в столбец А вносится информация о временном периоде, а в столбец В — цена в указанный промежуток.

Построение графика выполняется по следующему алгоритму:

  1. Первым действием нужно выделить диапазон данных , например это А1:В9, затем активировать инструмент: «Вставка»-«Диаграммы»-«Точечная»-«Точечная с гладкими кривыми и маркерами».
  2. После открытия графика пользователю станет доступна еще одна панель управления данными , на которой нужно выбрать следующее: «Работа с диаграммами»-«Макет»-«Линия тренда»-«Линейное приближение».
  3. Следующим шагом требуется выполнить двойной клик по образовавшейся линии тенденции в Excel . Когда появиться вспомогательное окно, отметить птичкой опцию «показывать уравнение на диаграмме».

Важно помнить, что если на графике имеется 2 или более линий , отображающих анализ данных, то перед выполнением 3 пункта нужно будет выбрать одну из них и включить в тенденцию. Эта короткая инструкция поможет начинающим специалистам разобраться, как строится линия тренда в Экселе.

Создание линии

Дальнейшая работа будет происходить непосредственно с трендовой линией.

Добавление тренда на диаграмму происходит следующим образом:

  1. Перейти во вкладку «Работа с диаграммами» , затем выбрать раздел «Макет»-«Анализ» и после подпункт «Линия тенденции» . Появится выпадающий список, в котором необходимо активировать строку «Линейное приближение».
  2. Если все выполнено правильно, в области построения диаграмм появится кривая линия черного цвета . По желанию цветовую гамму можно будет изменить на любую другую.

Этот способ поможет создать и построить тренд в Excel 2016 или более ранних версиях.

Однако важно помнить, что вставить линию нельзя для диаграмм и графиков следующего типа:

  • лепесткового;
  • кругового;
  • поверхностного;
  • кольцевого;
  • объемного;
  • с накоплением.

Настройка линии

Построение линий тренда имеет ряд вспомогательных настроек , которые помогут придать графику законченный и презентабельный вид.

Необходимо запомнить следующее:

  1. Чтобы добавить название диаграмме , нужно дважды кликнуть по ней и в появившемся окне ввести заголовок. Для выбора расположения имени графика необходимо перейти во вкладку «Работа с диаграммами», затем выбрать «Макет» и «Название диаграммы». После этого появится список с возможным расположением заглавия.
  2. Дополнительно в этом же разделе можно найти пункт, отвечающий за названия осей и их расположение относительно графика. Интересно, что для вертикальной оси разработчики программы продумали возможность повернутого расположения наименования, чтобы диаграмма читалась удобно и выглядела гармонично.
  3. Чтобы внести изменения непосредственно в построение линий , нужно в разделе «Макет» найти «Анализ», затем «Прямая тренда» и в самом низу списка нажать «Дополнительные параметры…». Здесь можно изменить цвет и формат линии , выбрать один из параметров сглаживания и аппроксимации (степенный, полиноминальный, логарифмический и т.д.).
  4. Еще есть функция определения достоверности построенной модели . Для этого в дополнительных настройках требуется активировать пункт «Разместить на график величину достоверности аппроксимации» и после этого закрыть окно. Наилучшим значением является 1. Чем сильнее полученный показатель отличается от нее, тем ниже достоверность модели.

Прогнозирование

Для получения наиболее точного прогноза необходимо сменить построенный график на гистограмму . Это поможет сравнить уравнения.

Для этого выполняем последовательность действий:

  1. Вызвать для графика контекстное меню и выбрать «Изменить тип диаграммы» .
  2. Появится новое окно с настройками , в котором требуется найти опцию «Гистограмма» и после выбрать подвид с группировкой.

Теперь пользователю должны быть видны оба графика . Они визуализируют одни и те же данные, но имеют разные уравнения для образования тенденции.

Следующим шагом необходимо сравнить уравнения точки пересечения с осями на разных диаграммах .

Для визуального отображения нужно сделать следующее:

  1. Перевести гистограмму в простой точечный график с гладкими кривыми и маркерами . Процесс выполняется через пункт контекстного меню «Изменить тип диаграммы…».
  2. Выполнить двойной клик по прямой образовавшейся тенденции , задать ей параметр прогноза назад на 12,0 и сохранить изменения.

Такая настройка поможет увидеть, что угол наклона тенденции меняется в зависимости от вида графика , но общее направление движения остается неизменным. Это свидетельствует о том, что построить линию тренда в Эксель можно лишь в качестве дополнительного инструмента анализа и брать его в расчет следует только как приближающий параметр. Строить аналитические прогнозы, основываясь лишь на этой прямой, не рекомендуется.

Базовые понятия

Думаю, еще со школы все знакомы с линейной функцией, она как раз и лежит в основе тренда:

Y — это объем продаж, та переменная, которую мы будем объяснять временем и от которого она зависит, то есть Y(t);

t — номер периода (порядковый номер месяца), который объясняет план продаж Y;

a0 — это нулевой коэффициент регрессии, который показывает значение Y(t), при отсутствии влияния объясняющего фактора (t=0);

a1 — коэффициент регрессии, который показывает, на сколько исследуемый показатель продаж Y зависит от влияющего фактора t;

E — случайные возмущения, которые отражают влияния других неучтенных в модели факторов, кроме времени t.

Определение коэффициентов модели

Строим график. По горизонтали видим отложенные месяцы, по вертикали объем продаж:

В Google Sheets выбираем Редактор диаграмм -> Дополнительные и ставим галочку возле Линии тренда. В настройках выбираем ЯрлыкУравнение и Показать R^2.

Если вы делаете все в MS Excel, то правой кнопкой мыши кликаем на график и в выпадающем меню выбираем «Добавить линию тренда».

По умолчанию строится линейная функция. Справа выбираем «Показывать уравнение на диаграмме» и «Величину достоверности аппроксимации R^2».

Вот, что получилось:

На графике мы видим уравнение функции:

y = 4856*x + 105104

Она описывает объем продаж в зависимости от номера месяца, на который мы хотим эти продажи спрогнозировать. Рядом видим коэффициент детерминации R^2, который говорит о качестве модели и на сколько хорошо она описывает наши продажи (Y). Чем ближе к 1, тем лучше.

У меня R^2 = 0,75. Это средний показатель, он говорит о том, что в модели не учтены какие-то другие значимые факторы помимо времени t, например, это может быть сезонность.

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

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.

Уравнение линии тренда в Excel

В предложенном выше примере была выбрана линейная аппроксимация только для иллюстрации алгоритма. Как показала величина достоверности, выбор был не совсем удачным.

Следует выбирать тот тип отображения, который наиболее точно проиллюстрирует тенденцию изменений вводимых пользователем данных. Разберемся с вариантами.

Линейная аппроксимация

Ее геометрическое изображение – прямая. Следовательно, линейная аппроксимация применяется для иллюстрации показателя, который растет или уменьшается с постоянной скоростью.

Рассмотрим условное количество заключенных менеджером контрактов на протяжении 10 месяцев:

На основании данных в таблице Excel построим точечную диаграмму (она поможет проиллюстрировать линейный тип):

Выделяем диаграмму – «добавить линию тренда». В параметрах выбираем линейный тип. Добавляем величину достоверности аппроксимации и уравнение линии тренда в Excel (достаточно просто поставить галочки внизу окна «Параметры»).

Обратите внимание! При линейном типе аппроксимации точки данных расположены максимально близко к прямой. Данный вид использует следующее уравнение:

y = 4,503x + 6,1333

  • где 4,503 – показатель наклона;
  • 6,1333 – смещения;
  • y – последовательность значений,
  • х – номер периода.

Прямая линия на графике отображает стабильный рост качества работы менеджера. Величина достоверности аппроксимации равняется 0,9929, что указывает на хорошее совпадение расчетной прямой с исходными данными. Прогнозы должны получиться точными.

Чтобы спрогнозировать количество заключенных контрактов, например, в 11 периоде, нужно подставить в уравнение число 11 вместо х. В ходе расчетов узнаем, что в 11 периоде этот менеджер заключит 55-56 контрактов.

Экспоненциальная линия тренда

Данный тип будет полезен, если вводимые значения меняются с непрерывно возрастающей скоростью. Экспоненциальная аппроксимация не применяется при наличии нулевых или отрицательных характеристик.

Построим экспоненциальную линию тренда в Excel. Возьмем для примера условные значения полезного отпуска электроэнергии в регионе Х:

Строим график. Добавляем экспоненциальную линию.

Уравнение имеет следующий вид:

  • где 7,6403 и -0,084 – константы;
  • е – основание натурального логарифма.

Показатель величины достоверности аппроксимации составил 0,938 – кривая соответствует данным, ошибка минимальна, прогнозы будут точными.

Логарифмическая линия тренда в Excel

Используется при следующих изменениях показателя: сначала быстрый рост или убывание, потом – относительная стабильность. Оптимизированная кривая хорошо адаптируется к подобному «поведению» величины. Логарифмический тренд подходит для прогнозирования продаж нового товара, который только вводится на рынок.

На начальном этапе задача производителя – увеличение клиентской базы. Когда у товара будет свой покупатель, его нужно удержать, обслужить.

Построим график и добавим логарифмическую линию тренда для прогноза продаж условного продукта:

R2 близок по значению к 1 (0,9633), что указывает на минимальную ошибку аппроксимации. Спрогнозируем объемы продаж в последующие периоды. Для этого нужно в уравнение вместо х подставлять номер периода.

Период 14 15 16 17 18 19 20
Прогноз 1005,4 1024,18 1041,74 1058,24 1073,8 1088,51 1102,47

Для расчета прогнозных цифр использовалась формула вида: =272,14*LN(B18)+287,21. Где В18 – номер периода.

Общая информация

Линия тренда – это инструмент статистического анализа, который позволяет спрогнозировать дальнейшее развитие событий. Чтобы построить кривую, необходимо иметь массив данных, который отображает изменение величины во времени. На основании этой информации строится график, а затем применятся специализированная функция. Рассмотрим изменение цены золота за грамм в долларах с 2015 по 2019 год.

  1. Составляете небольшую таблицу.

  1. На основании этих данных строите линейный график. Для этого переходите во вкладку Вставка на Панели инструментов и выбираете нужный тип диаграммы.

  1. Получается некоторая кривая.

  1. Необходимо отредактировать график при помощи стандартных инструментов, которые находятся во вкладках Конструктор, Макет и Формат. Переименовываете диаграмму, выставляете пределы по вертикальной оси, чтобы изменения величины были более явными, подписываете оси, добавляете контрольные точки, а также подпись данных. После этого проводите окончательное форматирование.

  1. Чтобы добавить линию тренда, необходимо во вкладке Макет нажать одноименную кнопку и выбрать нужный тип приближения.

На заметку! Если линия тренда не активна, то используется не тот тип диаграммы. Данная функция работает только с диаграммами типа гистограмма, график, линейчатая и точечная.

6. Так выглядит линия тренда на графике.

На заметку! Построение линии приближения идентично для редакторов 2007, 2010 и 2016 годов выпуска.

Возможности инструмента

Рассмотрим подробнее настройки функции. Для перехода в окно параметров из выпадающего списка нужно выбрать последнюю строчку.

Окно содержит четыре настройки, в которые входят цвет, объем и тип линии, а также параметры самого инструмента.

Параметры линии тренда можно условно поделить на четыре блока:

  1. Тип приближения.
  2. Название полученной кривой, которое формируется автоматически или может быть задано пользователем.
  3. Блок прогнозирования, который позволяет продлить линию тренда на заданное количество периодов вперед или назад, на основании имеющихся данных. Что позволяет оценить дальнейшее изменение исследуемой величины.
  4. Дополнительные опции, которые отражают математическую составляющую кривой. Самой интересной и полезной строчкой здесь является величина достоверности. Если значение коэффициента близко к единице, то ошибка минимальна и дальнейший прогноз будет достаточно точным.

Выведем на исходный график уравнение линии и коэффициент достоверности.

Как видите, значение близко к 0,5, это говорит о низкой достоверности полученной линии тренда, и дальнейший прогноз будет ошибочным.

Разновидности

1 Линейная аппроксимация отлично подойдет для исследования величины, которая стабильно растет или убывает. Тогда кривая будет иметь вид прямой. Формула будет содержать одну переменную. Коэффициент достоверности близок к единице, что говорит о высокой точности совпадения прямой и массива данных. На основании такой линии тренда прогноз будет достаточно точным.

2. Экспоненциальная кривая используется только для массивов с положительными значениями, которые изменяются непрерывно.

3. Логарифмическую линию тренда целесообразнее использовать, если на первоначальном этапе наблюдается резкое увеличение или снижение показателя, а потом наступает период стабильности. Здесь формула содержит логарифм натуральный.

4. Полиномиальная аппроксимация применяется при большом количестве неоднородных данных. В основе лежит степенное уравнение, при этом количество степеней зависит от числа максимумов. Применим этот тип для первоначального примера с золотом.

Уравнение показывает переменные до третьей степени, поскольку график имеет два пика. Также видим, что коэффициент достоверности близок к единице (вместо 0,5 при линейной аппроксимации), значит линия тренда выбрана правильно и дальнейший прогноз будет точным.

Как видите, для статистического анализа данных необходимо правильно выбрать тип математического уравнения, которое максимально точно будет соответствовать характеру изменения величины. На основании полученных кривых можно осуществлять прогноз, подставляя в уравнение необходимое число.

Разбираемся с трендами в MS Excel

Большой ошибкой со стороны владельца сайта будет воспринимать диаграмму как есть. Да, невооруженным взглядом видно, что синий и оранжевый столбики «осени» выросли по сравнению с «весной» и тем более «летом». Однако важны не только цифры и величина столбиков, но и зависимость между ними. То есть в идеале, при общем росте, «оранжевые» столбики просмотров должны расти намного сильнее «синих», что означало бы то, что сайт не только привлекает больше читателей, но и становится больше и интереснее.

Что же мы видим на графике? Оранжевые столбики «осени» как минимум ни чем не больше «весенних», а то и меньше. Это свидетельствует не об успехе, а скорее наоборот — посетители прибывают, но читают в среднем меньше и на сайте не задерживаются!

Самое время бить тревогу и… знакомится с такой штукой как линия тренда .

Зачем нужна линия тренда

Линия тренда «по-простому», это непрерывная линия составленная на основе усредненных на основе специальных алгоритмов значений из которых строится наша диаграмма. Иными словами, если наши данные «прыгают» за три отчетных точки с «-5» на «0», а следом на «+5», в итоге мы получим почти ровную линию: «плюсы» ситуации очевидно уравновешивают «минусы».

Исходя из направления линии тренда гораздо проще увидеть реальное положение дел и видеть те самые тенденции, а следовательно — строить прогнозы на будущее. Ну а теперь, за дело!

Как построить линию тренда в MS Excel

Щелкните правой кнопкой мыши по одному из «синих» столбцов, и в контекстном меню выберите пункт «Добавить линию тренда» .

На листе диаграммы теперь отображается пунктирная линия тренда. Как видите, она не совпадает на 100% со значениями диаграммы — построенная по средневзвешенным значениям, она лишь в общих чертах повторяет её направление. Однако это не мешает нам видеть устойчивый рост числа посещений сайта — на общем результате не сказывается даже «летняя» просадка.

Линия тренда для столбца «Посетители»

Теперь повторим тот же фокус с «оранжевыми» столбцами и построим вторую линию тренда. Как я и говорил раньше: здесь ситуация не так хороша. Тренд явно показывает, что за расчетный период число просмотров не только не увеличилось, но даже начало падать — медленно, но неуклонно.

Ещё одна линия тренда позволяет прояснить ситуацию

Мысленно продолжив линию тренда на будущие месяцы, мы придем к неутешительному выводу — число заинтересованных посетителей продолжит снижаться. Так как пользователи здесь не задерживаются, падение интереса сайта в ближайшем будущем неизбежно вызовет и падение посещаемости.

Следовательно, владельцу проекта нужно срочно вспоминать чего он такого натворил летом («весной» все было вполне нормально, судя по графику), и срочно принимать меры по исправлению ситуации.

Линия тренда в Excel на разных графиках

Для наглядной иллюстрации тенденций изменения цены применяется линия тренда. Элемент технического анализа представляет собой геометрическое изображение средних значений анализируемого показателя.

Рассмотрим, как добавить линию тренда на график в Excel.

Добавление линии тренда на график

Для примера возьмем средние цены на нефть с 2000 года из открытых источников. Данные для анализа внесем в таблицу:

  1. Построим на основе таблицы график. Выделим диапазон – перейдем на вкладку «Вставка». Из предложенных типов диаграмм выберем простой график. По горизонтали – год, по вертикали – цена.
  2. Щелкаем правой кнопкой мыши по самому графику. Нажимаем «Добавить линию тренда».
  3. Открывается окно для настройки параметров линии. Выберем линейный тип и поместим на график величину достоверности аппроксимации.
  4. На графике появляется косая линия.

Линия тренда в Excel – это график аппроксимирующей функции. Для чего он нужен – для составления прогнозов на основе статистических данных. С этой целью необходимо продлить линию и определить ее значения.

Если R2 = 1, то ошибка аппроксимации равняется нулю. В нашем примере выбор линейной аппроксимации дал низкую достоверность и плохой результат. Прогноз будет неточным.

Внимание. Линию тренда нельзя добавить следующим типам графиков и диаграмм:

  • лепестковый;
  • круговой;
  • поверхностный;
  • кольцевой;
  • объемный;
  • с накоплением.

Уравнение линии тренда в Excel

В предложенном выше примере была выбрана линейная аппроксимация только для иллюстрации алгоритма. Как показала величина достоверности, выбор был не совсем удачным.

Следует выбирать тот тип отображения, который наиболее точно проиллюстрирует тенденцию изменений вводимых пользователем данных. Разберемся с вариантами.

Линейная аппроксимация

Ее геометрическое изображение – прямая. Следовательно, линейная аппроксимация применяется для иллюстрации показателя, который растет или уменьшается с постоянной скоростью.

Рассмотрим условное количество заключенных менеджером контрактов на протяжении 10 месяцев:

На основании данных в таблице Excel построим точечную диаграмму (она поможет проиллюстрировать линейный тип):

Выделяем диаграмму – «добавить линию тренда». В параметрах выбираем линейный тип. Добавляем величину достоверности аппроксимации и уравнение линии тренда в Excel (достаточно просто поставить галочки внизу окна «Параметры»).

Обратите внимание! При линейном типе аппроксимации точки данных расположены максимально близко к прямой. Данный вид использует следующее уравнение:

y = 4,503x + 6,1333

  • где 4,503 – показатель наклона;
  • 6,1333 – смещения;
  • y – последовательность значений,
  • х – номер периода.

Прямая линия на графике отображает стабильный рост качества работы менеджера. Величина достоверности аппроксимации равняется 0,9929, что указывает на хорошее совпадение расчетной прямой с исходными данными. Прогнозы должны получиться точными.

Чтобы спрогнозировать количество заключенных контрактов, например, в 11 периоде, нужно подставить в уравнение число 11 вместо х. В ходе расчетов узнаем, что в 11 периоде этот менеджер заключит 55-56 контрактов.

Экспоненциальная линия тренда

Данный тип будет полезен, если вводимые значения меняются с непрерывно возрастающей скоростью. Экспоненциальная аппроксимация не применяется при наличии нулевых или отрицательных характеристик.

Построим экспоненциальную линию тренда в Excel. Возьмем для примера условные значения полезного отпуска электроэнергии в регионе Х:

Строим график. Добавляем экспоненциальную линию.

Уравнение имеет следующий вид:

  • где 7,6403 и -0,084 – константы;
  • е – основание натурального логарифма.

Показатель величины достоверности аппроксимации составил 0,938 – кривая соответствует данным, ошибка минимальна, прогнозы будут точными.

Логарифмическая линия тренда в Excel

Используется при следующих изменениях показателя: сначала быстрый рост или убывание, потом – относительная стабильность. Оптимизированная кривая хорошо адаптируется к подобному «поведению» величины. Логарифмический тренд подходит для прогнозирования продаж нового товара, который только вводится на рынок.

На начальном этапе задача производителя – увеличение клиентской базы. Когда у товара будет свой покупатель, его нужно удержать, обслужить.

Построим график и добавим логарифмическую линию тренда для прогноза продаж условного продукта:

R2 близок по значению к 1 (0,9633), что указывает на минимальную ошибку аппроксимации. Спрогнозируем объемы продаж в последующие периоды. Для этого нужно в уравнение вместо х подставлять номер периода.

Период 14 15 16 17 18 19 20
Прогноз 1005,4 1024,18 1041,74 1058,24 1073,8 1088,51 1102,47

Для расчета прогнозных цифр использовалась формула вида: =272,14*LN(B18)+287,21. Где В18 – номер периода.

Полиномиальная линия тренда в Excel

Данной кривой свойственны переменные возрастание и убывание. Для полиномов (многочленов) определяется степень (по количеству максимальных и минимальных величин). К примеру, один экстремум (минимум и максимум) – это вторая степень, два экстремума – третья степень, три – четвертая.

Полиномиальный тренд в Excel применяется для анализа большого набора данных о нестабильной величине. Посмотрим на примере первого набора значений (цены на нефть).

Чтобы получить такую величину достоверности аппроксимации (0,9256), пришлось поставить 6 степень.

Зато такой тренд позволяет составлять более-менее точные прогнозы.

Линия тренда в Excel. На разных графиках

Существует множество сфер, где может использоваться трендовая линия. Но наиболее популярной из них, безусловно, являются финансовые рынки. В бизнесе тоже она применяется довольно часто для составления отчетов и прогнозирования возможных перспектив развития проекта или компании в целом.

Также она будет полезным инструментом в тех областях человеческой деятельности, где можно составлять прогнозы, ориентируясь на статистические данные. А таких сфер значительно больше, чем может показаться на первый взгляд. В частности, к ним относятся социология, психология, программирование (использование математических моделей позволяет автоматизировать процесс прогнозирования) и так далее. Особенно это полезно в сочетании с качественным анализом информации.

Основная проблема почти любого графика с большим количеством информации в том, что в нем показания очень вариативны. Поэтому возможно появление большого количества данных, которые мешают понять, какая действительно тенденция наблюдается в этой отрасли.

Трендовая линия – это классический статистический инструмент, позволяющий без особого опыта предсказать, в каком направлении будет двигаться целевой показатель через некоторое время и в какой точке будет. Также он дает возможность косвенно определить факторы, которые влияют на образование данного тренда. Правда, этого уже чисто статистическими методами сделать не получится, нужно понимать фундаментальные закономерности, которые влияют на формирование тенденции.

Как добавить линию тренда на график Excel

Трендовая линия дает возможность понять действующие тенденции определенного показателя. И поскольку особенно часто сей инструмент сейчас используется на финансовых рынках, то мы будем приводить на этом примере.

Трендовая линия на финансовых рынках является классическим инструментом анализа динамики котировок, которая используется еще с момента создания первой фондовой биржи. Но одной ее недостаточно, и сейчас разрабатываются все более новые технические индикаторы, которые позволяют значительно улучшить качество прогнозов. Существует еще отдельная категория индикаторов, которая позволяет непосредственно предвидеть разворот тенденции. В то же время трендовая линия дает возможность лишь констатировать имеющееся направление цены.

Поэтому рекомендуется использовать трендовую линию совместно с осцилляторами. Это категория технических индикаторов, которая успевает заметить изменение тренда до того, как это сделает трендовая линия.

Создание трендовой линии возможно стандартными средствами Excel. Она еще до сих пор активно используется, поэтому уметь ее строить надо. Давайте разберемся, как это сделать.

Процесс построения графика

Чтобы процесс построения трендовой линии был успешным, график должен соответствовать математической функции. Чтобы создать график, необходимо следовать этому алгоритму:

  1. Выделить интересующий набор ячеек.
  2. Зайти на панель инструментов (или, как нередко говорится, ленту) на вкладку «Главная», и там найти кнопку «Диаграммы».
  3. Затем нужно выбрать «Точечная, а затем «Точечная с гладкими линиями и маркерами».

После того, как пользователь сделает клик по графику, он сможет воспользоваться еще одной панелью, через которую и осуществляется добавление линии тренда на график.

Создание линии тренда

Итак, давайте перейдем на панель «Работа с диаграммами». Там находится вкладка «Макет», через которую и осуществляется добавление линии тренда на график. После того, как мы нажмем одноименную кнопку, появится возможность выбрать способ приближения. Нужно выбрать линейный тип. Затем появится черная линия, которая будет выражать действующую тенденцию.

Важно понимать, что некоторые типы графиков не поддерживают линию тренда. Поэтому рекомендуется использовать самые стандартные.

Все остальные разновидности графиков дают возможность добавлять линию тренда на них.

Настройка линии

Следующий этап – настройка. Сначала нужно добавить уравнение в график. Это делается путем двухкратного нажатия левой кнопкой мыши по диаграмме. Затем пользователю необходимо выбрать опцию «Показать уравнение на диаграмме».

Если на диаграмме находится больше одного графика, то нужно выбрать наиболее подходящий для прогнозирования.

Нужно запомнить следующие пункты, если нужно отрегулировать определенные параметры линии тренда:

  1. Чтобы назвать диаграмму, необходимо по ней сделать двойной клик мышью. Заголовок записывается в небольшом поле ввода. Чтобы определить местонахождение заголовка графика надо снова открыть вкладку «Работа с диаграммами», после чего выбрать «Макет» и «Название диаграммы». Всплывет перечень возможных расположений заголовка.
  2. В данном разделе находится настройка, позволяющая задать заголовки осей и их место на диаграмме. Важно то, что пользователь имеет право располагать название прямо по оси X или Y. Это дает возможность сделать внешний вид максимально удобным для чтения.
  3. Для внесения изменений сразу в линии, необходимо открыть вкладку «Макет» и там перейти по пунктам «Анализ – Прямая тренда». А если нажать на «Дополнительные параметры», то откроется окно, в котором можно настраивать линию тренда – регулировать ее формат, редактировать окрас, сглаживание и ряд других параметров.
  4. Также можно проверить трендовую линию на правдивость. Чтобы это сделать, нужно включить опцию «Разместить на график величину достоверности аппроксимации» и закрыть окно. Самое оптимальное значение – 1. Если наблюдаются отклонения, это говорит о степени достоверности построенной статистической модели.

Прогнозирование

Самые точные прогнозы возможны, если сделать тип графика «гистограмма». Это дает возможность сопоставить уравнения. Чтобы это сделать, надо следовать такому алгоритму:

  1. Открыть контекстное меню. В этом перечне нажать по пункту «Изменить тип диаграммы».
  2. Откроется окно настроек. Там выбирается тип «Гистограмма», а далее выбираем разновидность.

Теперь пользователь может видеть оба графика. Они содержат одну и ту же информацию, но дают возможность составлять более точные прогнозы, поскольку каждый тип графика использует свое уравнение для построения трендовой линии.

Далее перед нами стоит задача сопоставить разные диаграммы. Чтобы это сделать, надо включить визуальное отображение. Для этого выполняются следующие шаги:

  1. Формат гистограммы меняется на простой точечный график, какой мы делали ранее. Чтобы это сделать, нужно воспользоваться пунктом «Изменить тип диаграммы».
  2. Нажать два раза по линии тренда изменить параметры прогноза на 12 и сохранить внесенные правки.

С помощью таких параметров можно заметить, что угол наклона линии тренда отличается в зависимости от используемого графика, но все равно направление не меняется. Из этого можно сделать вывод, что недостаточно использовать лишь одну линию тренда, чтобы составлять надежные прогнозы на финансовых рынках.

Если речь идет о торговле на финансовых рынках, то использования технических индикаторов (коим трендовая линия и является) недостаточно. Нужно еще понимать фундаментальные законы экономики и общие качественные тенденции развития отрасли. Иначе даже при высоком коэффициенте достоверности реальная точность составляемых прогнозов будет очень страдать.

Уравнение линии тренда в Excel

Только лишь добавить линию тренда недостаточно, нужно еще уметь выбирать правильное уравнение, чтобы данные отображались максимально корректно. Определить, какое из них правильное, можно, ориентируясь на число достоверности. Если величина отличается от единицы, то диаграмма была настроена неверно. Соответственно, нужно по-другому отобразить график или использовать другие уравнения для расчета.

Линейная аппроксимация

Давайте приведем такой кейс: сотрудник заключал сделки в течение десяти месяцев, и каждый месяц им было совершено определенное их количество.

Построение диаграммы будет осуществляться с опорой на эти данные. Нужно просто выполнить некоторые действия, а именно:

  1. Добавление линии тренда на диаграмму.
  2. Добавление к диаграмме уравнения, которое используется для анализа тенденции и величины достоверности. Оба эти значения играют огромную роль в прогнозировании динамики любых показателей.

Предположим, у нас есть график, где введены данные и выбран тот тип отображения графика, при котором достоверность равна 0,9929, а исходя из данных диаграммы, можно сделать вывод, что сотрудник работает больше, чем до того. В таком случае с помощью графика можно определить, сколько сделок ожидается совершить в будущем. Чтобы это сделать, нужно в используемую формулу вставить номер периода.

Экспоненциальная линия тренда

Этот тип линии тренда знаком сейчас многим. По этому сценарию развиваются все пандемии, а также ряд других процессов. Характерная особенность этого вида линии тренда – цифры постоянно возрастают в геометрической прогрессии. Например, 1,2,4,8 и так далее. По похожему сценарию как раз и развиваются эпидемии, поскольку чем больше больных, тем большему количеству людей может передаться заболевание.

Мы попробуем абстрагироваться от неприятных вещей и перейдем на другие сферы, например, бизнес.

Допустим, вы являетесь менеджерами, которым надо проанализировать, сколько энергии было отпущено за определенный период. Использоваться будут условные значения, которые могут расходиться с действительностью. Просто для демонстрации примера.

Теперь, основываясь на этих данных, выполняем построение графика. Далее добавляем экспоненциальную линию тренда.

2

Достоверность линии тренда в рассматриваемом нами примере составляет 0,938, что говорит, что вероятность ошибки довольно низкая. Следовательно, прогнозам можно доверять.

Логарифмическая линия тренда

Она применяется в ситуациях, когда показатели могут резко меняться. Например, сперва наблюдается стремительный рост, после чего наступает период стабильности. С помощью логарифмической линии тренда можно попытаться предсказать, насколько удачными будут продажи товара, который только появился.

Сперва компании нужно привлекать новых клиентов. Поэтому рост будет стремительный. Дальше опора идет в первую очередь на то, чтобы сделать лояльными к себе тех, кого уже удалось привлечь. Следовательно, точка приложения усилий меняется и соответственно, корректируется прирост клиентской базы.

Давайте сделаем к этому примеру такой график.

3

В этом случае также ошибка аппроксимации минимальная, поэтому полученным сведениям можно доверять. Теперь давайте попробуем предположить, насколько интенсивными будут продажи в будущем. Чтобы это сделать, необходимо подставить номер соответствующего периода в качестве значения переменной x.

Как вариант, возможна следующая таблица с прогнозами.

4

В нашем кейсе для того, чтобы приблизительно понять, как в будущем будет реализовываться продукция, была применена такая формула: =272,14*LN(B 18)+287,21. Где В18 – номер периода.

Полиномиальная линия тренда в Эксель

Эта линия тренда характерна для волатильных (изменчивых) показателей. Очень хорошо его использовать для торговли криптовалютами или другими высоко рисковыми активами.

Для линии тренда этого типа характерно то увеличение, то уменьшение показателей в достаточно широком диапазоне. Его использование возможно в том числе и для обработки огромных массивов информации количественного типа. Особенно эта линия тренда часто используется при наличии большого количества экстремумов на графике (то есть, минимумов и максимумов).

График цены на нефть является наиболее удобным способом демонстрации того, как работает эта модель. Чтобы величина достоверности была близкой к единице, пришлось выставить шестую степень. Но такая линия тренда дает возможность составлять достаточно верные прогнозы.

5

Выводы

Построение линии тренда – это довольно простая процедура. А вот анализ данных с ее использованием – уже задачка посложнее. Но с помощью встроенных средств Excel можно составлять эффективные прогнозы развития самых разных показателей из разных сфер. И хотя использование трендовой линии по большей части автоматизировано в современных программах, иногда может потребоваться использование Excel для этой цели.

Вообще, для составления эффективных прогнозов одной трендовой линии недостаточно. Это не панацея, и не стоит надеяться, что настолько элементарная математическая модель способна творить чудеса. Тем не менее, это один из самых простых элементов статистического анализа. И теперь вы знаете, как его использовать в реальной работе.

источники:

http://exceltable.com/grafiki/liniya-trenda-v-excel

http://office-guru.ru/excel/diagrammy-grafika/liniya-trenda-v-excel-na-raznyx-grafikax.html

Диаграммы позволяют нам комфортно воспринимать информацию. Excel обладает широкими возможностями для создания диаграмм и графиков. А если добавить к диаграммам формулы, то тогда появляется дополнительная возможность для создания динамических отчетов и презентаций.

Рассмотрим, как применять формулы и условное форматирование в диаграммах Excel.

Примеры формул в диаграммах

Построим на основе ряда данных простой график с маркерами:

График с маркерами.

Если щелкнуть по любой точке графика, то в строке формул появится функция РЯД. Именно с ее помощью генерируются ряды данных всех диаграмм. Эта функция применяется только для определения значений точек на графиках. Просто использовать ее на рабочем листе невозможно.

Аргументы функции РЯД:

  1. Имя (название ряда данных, отображается в легенде; не обязательный аргумент);
  2. Подписи категорий (метки, появляющиеся на оси категорий; не обязательный аргумент);
  3. Значения (которые применяются для построения графика; обязательный параметр);
  4. Порядок (порядок значений в ряду данных; обязательный параметр).

Аргументы функции РЯД можно найти и изменить в диалоговом окне «Выбрать данные»:

Выбрать данные.

Выделим элемент легенды «y» и щелкнем по кнопке изменить. В поле «Имя ряда» содержится аргумент функции «Имя»:

Имя.

Название ряда данных – «y». Его можно менять.

В поле «Значения» — аргумент значений ряда данных.

Подписи горизонтальной оси – это аргумент функции РЯД «Подписи категорий»:

Подписи категорий.

Так как наш график построен на основе одного ряда данных, то порядок равняется единице. Данный аргумент отражается в списке «Элементы легенды».

Аргументы функции РЯД допускают применение именованных диапазонов. Если воспользоваться данной возможностью, то можно создать динамическую диаграмму, быстро переключаться между данными одного ряда.

Присмотримся поближе к применению именованных динамических диапазонов при построении диаграмм.



Создание динамических диаграмм

Для имеющейся исходной таблицы с данными создадим именованные диапазоны: для первого столбца – категорий – «х»; для второго – точек данных – «у».

Открываем вкладку «Формулы» — нажимаем кнопку «Диспетчер имен».

Диспетчер имен.

В диалоговом окне жмем «Создать». Откроется окно «Создание имени». В поле «Имя» вводим имя диапазона. В поле «Диапазон» — формулу для ссылки на данные в первом столбце (=СМЕЩ(Лист1!$A$1;1;0;СЧЁТЗ(Лист1!$A$1:$A$20)-1;1)).

Изменение имени.

Чтобы заголовок ряда данных не включался в именованный диапазон, за аргументами функции СЧЕТЗ ставим «-1». В качестве диапазона можно указывать весь столбец А – Excel быстро определяет пустые ячейки. В примере мы поставили лишь первые 20 ячеек.

Создаем именованный диапазон для второго столбца. По такому же принципу.

Создание имени.

Теперь поменяем ссылки на ряд данных в графике именами динамических диапазонов. Вызываем диалоговое окно «Выбор источника данных». Выделяем элемент легенды и нажимаем «Изменить». Меняем ссылки в поле «Значения» на имя диапазона.

Изменение ряда.

Далее жмем «Изменить подписи горизонтальной оси». Задаем для диапазона назначенной имя.

Подписи оси.

График остается прежним. Но если мы добавим в имеющуюся таблицу новые данные, они тут же попадут на диаграмму.

График.

При работе с огромным массивом данных иногда нужно создать диаграмму только на основе некоторого количества последних значений в ряду. Чтобы формула выбирала только их, при формировании динамического именованного диапазона прописываем следующее: =СМЕЩ(Лист1!$A$1;СЧЁТЗ(Лист1!$A$1:$A$1000)-40;0;40;1). По такому же принципу – для столбца В.

Сколько бы данных мы ни добавляли в исходную таблицу, на графике будет показано только последние 40 значений.

Условное форматирование в диаграмме

Данный инструмент достаточно просто используется для обычных данных. Для диаграмм в Excel применить встроенное условное форматирование невозможно. Нужно идти другим путем.

Зачем это? Для улучшения восприятия информации. При изменении значений в исходных ячейках автоматически будет меняться цветовое исполнение диаграммы.

Выполнить условное форматирование в диаграммах можно с помощью макросов и формул. Рассмотрим второй способ.

На основании тех же исходных данных составим гистограмму:

Гистограмма.

Так выглядит диаграмма без форматирования. Нужно сделать следующим образом: отдельные столбики должны закрашиваться в определенный цвет в зависимости от значения.

Для условного форматирования требуется формула, которая определяет отформатированные ячейки.

Для каждого условия создадим отдельный ряд данных. Значения в исходной таблице находятся в диапазоне от 0,06 до 5,7. Создадим ряд для периодов 0-0,6; 0,6-1,6; 1,6-3; 3-4,6; 4,6-6.

Сформируем данные для гистограммы с условным форматированием. Диапазон условий внесем в строки 1 и 2. Заголовки – в строку 3. Формулы для заголовков:

Формулы.

Заполним колонки для диаграммы с условным форматированием. Воспользуемся формулой, которая будет отображать значения, находящиеся в диапазонах заголовков.

Диапазоны.

Источник данных для гистограммы – столбцы А и В. Нужно исключить колонку В и добавить вновь созданный диапазон С:F.

Пример.

Теперь столбики диаграммы окрашены в разные цвета в зависимости от значения.

???


Danz, Вы нашли ответ на Ваш вопрос о составлении формулы?
Помогите если уже знаете как вывести формулу, имея слудующие значения:
ось  X    Ось  Y
100000    12.00
200000    6.00
300000    4.00
400000    3.00
500000    2.40
600000    2.00
700000    1.71
800000    1.50
900000    1.33
1000000    1.20
1100000    1.09
1200000    1.00
1300000    0.92
1400000    0.86
1500000    0.80
1600000    0.75
1700000    0.71
1800000    0.67
1900000    0.63


Цитата: oliver7 от 20.05.2008, 16:05
Danz, Вы нашли ответ на Ваш вопрос о составлении формулы?
Помогите если уже знаете как вывести формулу, имея слудующие значения:

ЧТО значит ВЫВЕСТИ ФОРМУЛУ?  ???
таблично заданная функция МОЖЕТ быть ИНТЕРПОЛИРОВАНА кусочно-линейным или кусочно-квадратичным методом (как минимум … а то и еще КАК-ТО …)
и ЭТО , вроде, чистая математика …  :)


oliver7
Y=12000000/X
с округлением до 2 знаков после запятой


Вопрос не понятен.
Может имеется ввиду программно получить формулу для дальнейшего испрользования? Или вывестикоэффициенты зависимости на лист?


Скоорее всего подойдет такое решение:
Строим по имеющимся данным точечную диаграмму и добавляем линию тренда. В настройках линии тренда можно можно установить вывод на диаграмму уравнения регрессии Y на X.
Где-то в архиве, кстати, был пост с пользовательской функцией для извлечения уравнения регресси с диаграммы в ячейку листа.


Цитата: Алексей Шмуйлович от 21.05.2008, 11:29
Скоорее всего подойдет такое решение:
Строим по имеющимся данным точечную диаграмму и добавляем линию тренда. В настройках линии тренда можно можно установить вывод на диаграмму уравнения регрессии Y на X.
Где-то в архиве, кстати, был пост с пользовательской функцией для извлечения уравнения регресси с диаграммы в ячейку листа.

А по-точнее где ее поискать?


Знания недостаточно, необходимо применение. Желания недостаточно, необходимо действие. (с) Брюс Ли


  • Профессиональные приемы работы в Microsoft Excel

  • Обмен опытом

  • Microsoft Excel

  • Как вывести формулу вида y=f(x) по графику построенному по числовым данным?

Часть 10. Подбор формул по графику. Линия тренда

Для рассмотренных выше задач удавалось построить уравнение или систему уравнений. Но во многих случаях при решении практических задач имеются лишь экспериментальные (результаты измерений, статистические, справочные, опытные) данные. По ним с определенной мерой близости пытаются восстановить эмпирическую формулу (уравнение), которая может быть использована для поиска решения, моделирования, оценки решений, прогнозов.

Процесс подбора эмпирической формулы P(x) для опытной зависимости F(x) называется аппроксимацией (сглаживанием). Для зависимостей с одним неизвестным в Excel используются графики, а для зависимостей со многими неизвестными – пары функций из группы Статистические ЛИНЕЙН и ТЕНДЕНЦИЯ, ЛГРФПРИБЛ и РОСТ .

В настоящем разделе рассматривается аппроксимация экспериментальных данных с помощью графиков Excel: на основе данных стоится график, к нему подбирается линия тренда, т.е. аппроксимирующая функция, которая с максимальной степенью близости приближается к опытной зависимости.

Степень близости подбираемой функции оценивается коэффициентом детерминации R 2 . Если нет других теоретических соображений, то выбирают функцию с коэффициентом R 2 , стремящимся к 1. Отметим, что подбор формул с использованием линии тренда позволяет установить как вид эмпирической формулы, так и определить численные значения неизвестных параметров.

Excel предоставляет 5 видов аппроксимирующих функций:

1. Линейная – y=cx+b. Это простейшая функция, отражающая рост и убывание данных с постоянной скоростью.

2. Полиномиальная – y=c0+c1x+c2x 2 +…+c6x 6 . Функция описывает попеременно возрастающие и убывающие данные. Полином 2-ой степени может иметь один экстремум (min или max), 3-ей степени – до 2-х экстремумов, 4-ой степени – до 3-х и т.д.

3. Логарифмическая – y=clnx+b. Эта функция описывает быстро возрастающие (убывающие) данные, которые затем стабилизируются.

4. Степенная – y=cx b , (х>0и y>0). Функция отражает данные с постоянно увеличивающейся (убывающей) скоростью роста.

5. Экспоненциальная – y=ce bx , (e – основание натурального логарифма). Функция описывает быстро растущие (убывающие) данные, которые затем стабилизируются.

Для всех 5-ти видов функций используется аппроксимация данных по методу наименьших квадратов (см. справку по F1 «линия тренда»).

В качестве примера рассмотрим зависимость продаж от рекламы, заданную следующими статистическими данными по некоторой фирме:

Реклама (тыс. руб.) 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5
Продажи (тыс. руб.)

Необходимо построить функцию, наилучшим образом отражающую эту зависимость. Кроме того, необходимо оценить продажи для рекламных вложений в 6 тыс. руб.

Приступим к решению. В первую очередь введите эти данные в Excel и постройте график, как на рис. 38. Как видно, график построен на основании диапазона B2:J2. Далее, щелкнув правой кнопкой мыши по графику, добавьте линию тренда, как показано на рис. 38.

Чтобы подписать ось Х соответствующими значениями рекламы (как на рис. 38), следует в ниспадающем меню (рис. 38) выбрать пункт Исходные данные. В открывшемся одноименном окне, в закладке Ряд, в поле Подписи оси Х, укажите диапазон ячеек, где записаны значения Х (здесь $B$1:$K$1):

В открывшемся окне настройки (рис. 39), на закладке Тип выберите для аппроксимации логарифмическую линию тренда (по виду графика). На закладке Параметры установите флажки, отображающие на графике уравнение и коэффициент детерминации.

После нажатия ОК Вы получите результат, как на рис. 40. Коэффициент детерминации R 2 =0.9846, что является неплохой степенью близости. Для подтверждения правильности выбранной функции (поскольку других теоретических соображений нет) спрогнозируйте развитие продаж на 10 периодов вперед. Для этого щелкните правой кнопкой по линии тренда – измените формат – после этого в поле Прогноз: вперед на: установите 10 (рис. 41).

После установки прогноза Вы увидите изменение кривой графика на 10 периодов наблюдения вперед, как на рис. 42. Он с большой долей вероятности отражает дальнейшее увеличение продаж с увеличением рекламных вложений.

Вычисление по полученной формуле =237,96*LN(6)+5,9606 в Excel дает значение 432 тыс. руб.

В Excel имеется функция ПРЕДСКАЗ(), которая вычисляет будущее значение Y по существующим парам значений X и Y значениям с использованием линейной регрессии. Функция Y по возможности должна быть линейной, т.е. описываться уравнением типа c+bx. Функция предсказания для нашего примера запишется так: =ПРЕДСКАЗ(K1;B2:J2;B1:J1). Запишите – должно получится значение 643,6 тыс. руб.

Часть11. Контрольные задания

Найти функцию по ее графику (аппроксимация)

Дано:
Два параметра, зависящих друг от друга (X; Y). На их основании построен график.

Задача: найти функцию, отражающую (приблизительно) зависимость между параметрами.

Я эту задачу пытаюсь решить с помощью инструмента в экселе (построение тренда; полиноминальная линия тренда 6й степени).
Эксель подсказывает мне формулу функции, но по факту эта формула выдает не верные параметры (т.е. «Y» по данному формуле рассчитывается не правильно).

Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.

Вложения

расчет.xlsx (15.9 Кб, 22 просмотров)

Аппроксимация к графику
Здравствуйте! Проблема такая, приходится работать с данными с осциллографа и с помощью программы.

Найти функцию по графику(парабола)
Нужно найти функцию по графику(только параболу), пробовал по формулам с википедии, но что то не.

Нужно найти функцию по графику
Вот собственно график и из него надо получить функцию для того чтобы написать программу на паскале.

найти функцию сигнала по графику
Доброго времени суток, как по графику сигнала найти его изображение (ну или сначала оригинал.

Вложения

расчет (1).xlsx (16.1 Кб, 55 просмотров)

Сообщение было отмечено p1111 как решение

Решение

Как, оказывается, было просто.

Спасибо огромное, очень выручили.

Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.

Нужно найти функцию по графику
Здравствуйте, у меня есть данные для построения кусочка ВАХ-электрической дуги. Мне нужно найти.

Вывести функцию по графику
Процесс предполагается обратный от привычного, имея график, построить функцию. Как это сделать.

Написать функцию по графику
Помогите пожалуйста! По данному графику нужна функция (формула), чтобы я потом через if смог.

Составить функцию по графику.
Привет всем, помогите составить функцию, по графику, график приложен снизу функция в каком-то.

Содержание

Подбор
формул по графику. Линия тренда

Подбор
формул со многими неизвестными

Расчет
стоимости недвижимости

Оценка
эффективности рекламы

Подбор
формул по графику. Линия тренда

Для
всех рассмотренных выше задач удавалось
построить уравнение или систему
уравнений. Но во многих случаях при
решении практических задач имеются
лишь экспериментальные (результаты
измерений, статистические, справочные,
опытные) данные. По ним с определенной
мерой близости пытаются восстановить
эмпирическую формулу (уравнение), которая
может быть использована для поиска
решения, моделирования, оценки решений,
прогнозов.

Процесс
подбора эмпирической формулы P(x)
для опытной зависимости F(x)
называется аппроксимацией
(сглаживанием).
Для зависимостей с одним неизвестным
в Excel
используются графики, а для зависимостей
со многими неизвестными – пары функций
из группы Статистические
ЛИНЕЙН и ТЕНДЕНЦИЯ, ЛГРФПРИБЛ и РОСТ.

В
настоящем разделе рассматривается
аппроксимация экспериментальных данных
с помощью графиков Excel:
на основе данных стоится график, к нему
подбирается линия
тренда
, т.е.
аппроксимирующая функция, которая с
максимальной степенью близости
приближается к опытной зависимости.
Excel
предоставляет 5 видов аппроксимирующих
функций:

  1. Линейная
    y=cx+b.
    Это простейшая функция, отражающая
    рост и убывание данных с постоянной
    скоростью.

  2. Полиномиальная
    y=c0+c1x+c2x2+…+c6x6.
    Функция описывает попеременно
    возрастающие и убывающие данные. Полином
    2-ой степени может иметь один экстремум
    (min
    или max),
    3-ей степени – до 2-х экстремумов, 4-ой
    степени – до 3-х и т.д.

  3. Логарифмическая
    y=clnx+b.
    Эта функция описывает быстро возрастающие
    (убывающие) данные, которые затем
    стабилизируются.

  4. Степенная
    y=cxb,
    (х>0
    и
    y>0).
    Функция отражает данные с постоянно
    увеличивающейся (убывающей) скоростью
    роста.

  5. Экспоненциальная
    y=cebx,
    (e
    – основание натурального логарифма).
    Функция описывает быстро растущие
    (убывающие) данные, которые затем
    стабилизируются.

Степень
близости подбираемой функции оценивается
коэффициентом
детерминации

R2.
Если нет других теоретических соображений,
то выбирают функцию с коэффициентом
R2,
стремящимся к 1. Отметим, что подбор
формул с использованием линии тренда
позволяет установить как вид эмпирической
формулы, так и определить численные
значения неизвестных параметров.


Для
всех 5 видов функций используется
аппроксимация данных по методу наименьших
квадратов. Подробнее о формулах расчета
линии тренда и коэффициента детерминации
смотрите в справке по F1,
введя поиск слов «линия тренда».

В
качестве примера рассмотрим зависимость
продаж от рекламы, заданную следующими
статистическими данными по некоторой
фирме:

Реклама
(тыс.
руб)

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

5,5

6

Продажи
(тыс.
шт)

3

13

25

35

40

45

48

50

51

Необходимо
построить функцию, наилучшим образом
отражающую эту зависимость. Кроме того,
необходимо оценить продажи для рекламных
вложений в 6 тыс. руб.

Приступим
к решению: в первую очередь введите эти
данные в Excel
и постройте график, как на рис. 2.48. Как
видно, график построен на основании
диапазона B2:J2.
Далее, щелкнув правой кнопкой мыши по
графику, добавьте линию тренда, как
показано на рис. 2.48.

В
открывшемся окне настройки (рис. 2.49), в
закладке Тип
выберите для аппроксимации логарифмическую
линию тренда (по виду графика). В закладке
Параметры
установите флажки, отображающие на
графике уравнение и коэффициент
детерминации.

После
нажатия ОК
Вы получите результат, как на рис. 2.50.
Коэффициент детерминации R2=0.9846,
что является неплохой степенью близости.
Для подтверждения правильности выбранной
функции (поскольку других теоретических
соображений нет) спрогнозируйте развитие
продаж на 10 периодов вперед. Для этого
щелкните правой кнопкой по линии тренда
– измените формат – после этого в поле
Прогноз: вперед
на:
(рис. 2.49)
установите значение 10.

Рис.
2.48

Рис.
2.49

Рис.
2.50

После
установки прогноза Вы увидите изменение
кривой графика на 10 периодов наблюдения
вперед, как на рис. 2.51. Он с большой долей
вероятности отражает дальнейшее
увеличение продаж с увеличением рекламных
вложений.

Рис.
2.51

Теперь
вернитесь к состоянию рис. 2.50, нажав
кнопку

Отменить
на Панели инструментов. Попробуйте
изменить формат линии тренда – установите
полиномиальную
линию тренда полиномом 2-ой степени –
получите рис. 2.52.

Рис.
2.52

Как
видно, полученная формула аппроксимирует
исходную зависимость (на отрезке B2:J2)
с большей степенью близости, т.к.
R2=0.9973.
В то же время, если сделать прогноз на
10 периодов вперед, то он будет не совсем
верно отражать реальность: продажи не
могут уменьшаться с увеличением рекламных
вложений. Убедитесь в этом: сделайте
прогноз на 10 периодов наблюдения вперед
и получите график.

Опять
вернитесь к состоянию рис. 2.50, нажав
кнопку

Отменить.
Для вычисления продаж при рекламе в 6
тыс. руб. запишите в ячейку К2 формулу
=23,796*LN(K1)+0,5961: должно получиться 43,2 тыс.
штук.


В
Excel
имеется функция ПРЕДСКАЗ, которая
вычисляет будущее значение Y
по существующим парам значений X и Y
значениям с использованием линейной
регрессии. Функция Y
по возможности должна быть линейной,
т.е. описываться уравнением типа c+bx.
Функция предсказания для нашего примера
запишется так: =ПРЕДСКАЗ(K1;B2:J2;B1:J1).
Запишите – должно получится значение
64.4.


Обратите
внимание, что
на
рис. 2.50 ось Х подписана номерами периодов
наблюдения, а на рис. 2.52 — значениями в
точках наблюдения. Для нанесения значений
на ось Х щелкните правой кнопкой мыши
по графику и в выпавшем меню выберите
пункт Исходные
данные
:

В
открывшемся одноименном окне, в закладке
Ряд,
в поле Подписи
оси Х
,
укажите диапазон ячеек, где записаны
значения Х (здесь $B$1:$K$1).

Задачи
для самостоятельного выполнения:

  1. Постройте
    функцию, наилучшим образом отражающую
    зависимость и спрогнозируйте значения
    для следующего периода наблюдения со
    значением 5, основываясь на следующих
    данных:

Цена
(руб)

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

Спрос
(шт)

1300

700

500

200

100

70

50

40

  1. Концентрация
    ядовитого вещества в водоеме изменялась
    во времени согласно таблице:

Время после
выброса (часов)

1

3

5

8

Концентрация
(мг/л)

8

2.8

1

0.3

Определите
вид зависимости концентрации от времени
и расчетную концентрацию в момент
выброса.

Подбор
формул со многими неизвестными

Использование
линии тренда графиков Excel
– наиболее наглядный и информативный
способ восстановления зависимости и
исследования связи между двумя
переменными. Для зависимостей со многими
неизвестными подбор формул выполняют
с помощью специальных функций из группы
Статистические
— ЛИНЕЙН и ЛГРФПРИБЛ. Кроме того, функции
ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ позволяют вычислить
значения аппроксимирующей функции в
диапазоне наблюдения. Еще один инструмент
для подбора формул со многими неизвестными
Регрессия,
входящий в Пакет
анализа
(СервисАнализ
данных…
),
будет рассмотрен в следующем разделе.

В
настоящем разделе рассматривается
аппроксимация экспериментальных данных
с помощью функций ЛИНЕЙН, ТЕНДЕНЦИЯ,
ЛГРФПРИБЛ и РОСТ. Функции ЛИНЕЙН и
ТЕНДЕНЦИЯ применяют для восстановления
линейных зависимостей вида
y=b+a1x1+a2x2+…+anxn,
а функции ЛГРФПРИБЛ и РОСТ — для нелинейных
(показательных) зависимостей вида
y=ba1X1a2X2…anXn.

Функции
ЛИНЕЙН и ЛГРФПРИБЛ возвращают массив
с т.н. регрессионной статистикой, в
котором содержатся вычисленные значения
параметров (b,a1,a2,…an),
коэффициент детерминации
R2
и другие данные, характеризующие
аппроксимирующую функцию. Формат функций
ЛИНЕЙН, ЛГРФПРИБЛ и их применение
поясним на примере.

Расчет
стоимости недвижимости

Агентство
недвижимости оценивает однокомнатные
квартиры по трем переменным: х1 – общая
площадь, х2 – площадь кухни, х3 – этаж
квартиры, предполагая, что между каждой
переменной х1, х2, х3 и зависимой переменной
y
(стоимость) существует линейная
зависимость. Подобрать формулу для
вычисления стоимости однокомнатных
квартир и вычислить стоимость квартиры
с данными: х1=42кв.м, х2=11кв.м, х3=5эт. Собранные
рекламные данные занесены в приведенную
ниже таблицу.

Последовательность
действий для решения задачи следующая:

  1. Заведите
    приведенную таблицу в Excel,
    в ячейки A1:D14.

  2. Выделите
    диапазон ячеек B17:E21
    (рис. 2.54) для сохранения результатов
    вычислений функции ЛИНЕЙН – массива
    регрессионной статистики.

  3. Вызовите
    мастер функций, выберите статистическую
    функцию ЛИНЕЙН и заполните параметры
    функции как на рис. 2.53. Параметр Изв_знач_y
    содержит диапазон D2:D14,
    т.е. известные значения y.
    Параметр Изв_знач_х
    содержит диапазон A2:C14,
    т.е. известные значения х. Параметр
    Стат=1,
    поскольку мы хотим получить дополнительную
    статистику.

Рис.
2.53

  1. После
    нажатия ОК встаньте на строку формул
    и нажмите Ctrl+Shift+Enter.
    В результате должен получиться массив
    значений, показанный на рис. 2.54.
    Интересующие нас коэффициенты выделены
    на рисунке (подробнее см. справку F1).
    Коэффициент детерминации
    R2=0.9725
    вполне удовлетворителен. Таким образом,
    искомая формула имеет вид:

Y
= 1,36*х1 + 0,1*х2 – 0,21*х3 – 19,27

Рис.
2.54

  1. После
    подбора формулы осталось вычислить
    стоимость при х1=42, х2=11, х3=5. В любую
    ячейку запишите выражение
    =1,36*42+0,1*11–0,21*5–19,27. В результате получится
    y=37.9
    тыс. $.

Использование
функции ТЕНДЕНЦИЯ покажем на этом же
примере для расчета стоимостей различных
вариантов квартир, как показано на рис.
2.55.

Рис.
2.55

Новые
значения Х, для которых надо рассчитать
стоимость, следует ввести в ячейки
F2:H14.
Диапазон I2:I14
используйте для записи рассчитанных
значений y,
Вызовите мастер функций и функцию
ТЕНДЕНЦИЯ. Параметры функции заполните
как на рис. 2.56. Как видно параметр
Нов_знач_х
содержит диапазон F2:H14,
т.е. новые значения х. После нажатия ОК
встаньте на строку формул и нажмите
Ctrl+Shift+Enter
– результат, заполненный диапазон
I2:I14
на рис. 2.55.

Рис.
2.56

Оценка
эффективности рекламы

Следующий
пример. Подобрать формулу для вычисления
процента увеличения оборота при различных
затратах на рекламу. Экспериментально
известны проценты увеличения оборота
при затратах в 5, 10, 15, 20 тыс.$ в 3-х масс-медиа
— на телевидении, радио и в прессе:

5 тыс.
$

10 тыс.
$

15
тыс. $

20 тыс.
$

1.
TV

28%

43%

61%

95%

2.
Радио

15%

24%

34%

50%

3.
Пресса

6%

9%

13%

20%

Кроме
этого, надо вычислить процент увеличения
оборота в прессе при затратах 2 тыс.$ и
на телевидении при затратах в 22 тыс.$.
Дополнительно вычислите проценты для
всех масс-медиа при затратах 2, 17 и 25
тыс.$.

Для
решения задачи в первую очередь следует
правильно разместить данные – рис.
2.57.

Рис.
2.57

Затем
вычислите массив с регрессионной
статистикой функцией ЛИНЕЙН: выделите
диапазон ячеек F2:H6
и проделайте известные из предыдущего
примера действия. В итоге должен
получиться массив:

Как
видно, коэффициент детерминации
R2=0.8757
не удовлетворителен. Поэтому выполните
подбор формулы с помощью функции для
нелинейных зависимостей ЛГРФПРИБЛ:
выделите диапазон ячеек F2:H6
и проделайте известные из предыдущего
примера действия. В итоге должен
получиться массив:

В
этом случае коэффициент детерминации
R2=0.989
вполне удовлетворителен и можно записать
искомую аппроксимирующую формулу
показательного типа (т.к. использована
функция ЛГРФПРИБЛ):

Y
= 0,44 * 0,46х1
* 1,08х2

Теперь
вычислите проценты увеличения оборота
из условия задачи: введите формулы и не
забудьте установить процентный формат
отображения значений в ячейках. Результаты
приведены в таблице:

Пресса,
2 тыс.$

5,0%

=0,44*0,46^3*1,08^2

TV,
22 тыс.$

110,0%

=0,44*0,46^1*1,08^22

В
заключении, вычислите проценты для всех
масс-медиа при затратах 2, 17 и 25 тыс.$.
Подготовьте данные, колонки J
и K,
как на рис. 2.58.

Для
вычисления значений Y
используем функцию РОСТ, поскольку уже
известно, что зависимость нелинейная,
показательная. Выделите диапазон ячеек
L2:L10
и введите функцию РОСТ; заполнение
параметров функции показано на рис.
2.59.

Рис.
2.58

Рис.
2.59

После
нажатия ОК и Ctrl+Shift+Enter
на строке формул, колонка L
будет заполнена как на рис. 2.58. Сравните
результаты с результатами вычисления
по подобранной формуле.

Задачи
для самостоятельного выполнения:

  1. Источник
    радиоактивного излучения помещен в
    жидкость. Датчик расположен на расстоянии
    (х1) 20, 50 и 100 см от источника. Измерения
    интенсивности излучения (y,
    мРн) проводились через 1, 5 и 10 суток (х2)
    после установки источника. Необходимо
    подобрать аппроксимирующее уравнение.
    Результаты измерений приведены в
    таблице:

х1
/ х2

1

5

10

20

61.2

43.6

28.3

50

33.6

24.0

15.6

100

12.3

8.8

5.7

  1. В
    бассейне проводится ежедневная частичная
    смена воды. Необходимо подобрать формулу
    для вычисления уровня воды в бассейне,
    которая зависит от двух переменных: х1
    – длительность впуска воды, х2 –
    длительность выпуска воды. Кроме этого,
    необходимо вычислить значения уровня
    воды для х1[90;140]
    с шагом 10 и х2[10;30]
    с шагом 5. Исходные данные — результаты
    наблюдений за неделю приведены в
    таблице:

х1

х2

y

120

20

3.2

100

25

2.8

130

20

3.3

100

15

3.3

110

23

3.0

105

26

2.8

112

13

3.3

9

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

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

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Как на графике построить точку безубыточности в excel
  • Как на графике в excel аппроксимировать
  • Как на графике построить вертикальные линии excel
  • Как на графике excel поставить цифры
  • Как на графике показать данные в excel