Построение квадратичного тренда в excel

  • Редакция Кодкампа

17 авг. 2022 г.
читать 2 мин


Если связь между двумя переменными является квадратичной, вы можете использовать квадратичную линию тренда, чтобы зафиксировать их связь на графике.

В этом руководстве представлен пошаговый пример того, как добавить квадратичную линию тренда на диаграмму рассеивания в Excel.

Шаг 1: Создайте данные

Во-первых, давайте создадим некоторые данные для работы:

Шаг 2: Создайте диаграмму рассеивания

Затем выделите ячейки A2:B17.Щелкните вкладку « Вставка » на верхней ленте, затем щелкните первый вариант диаграммы в разделе « Вставить точечный » в группе « Диаграммы ».

Автоматически отобразится следующая диаграмма рассеяния:

Шаг 3: Добавьте квадратичную линию тренда

Затем щелкните зеленый значок плюса « + » в правом верхнем углу графика. Щелкните стрелку справа от линии тренда , затем щелкните Дополнительные параметры .

В появившемся справа окне нажмите Polynomial и выберите 2 для Order:

На графике автоматически отобразится следующая квадратичная линия тренда:

Не стесняйтесь нажимать на саму линию тренда, чтобы изменить стиль или цвет.

Дополнительные ресурсы

Как выполнить квадратичную регрессию в Excel
Подбор кривой в Excel (с примерами)

Написано

Редакция Кодкампа

Замечательно! Вы успешно подписались.

Добро пожаловать обратно! Вы успешно вошли

Вы успешно подписались на кодкамп.

Срок действия вашей ссылки истек.

Ура! Проверьте свою электронную почту на наличие волшебной ссылки для входа.

Успех! Ваша платежная информация обновлена.

Ваша платежная информация не была обновлена.

Содержание

  • Линия тренда в Excel
    • Построение графика
    • Создание линии тренда
    • Настройка линии тренда
    • Прогнозирование
  • Вопросы и ответы

Линия тренда в Microsoft Excel

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. Таблица котировок в Microsoft Excel

  3. 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.
  4. Переход к построению графика в Microsoft Excel

  5. 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».
  6. Установка названия графика в Microsoft Excel

  7. В появившееся поле над графиком вписываем то название, которое считаем подходящим.
  8. Наименование графика в Microsoft Excel

  9. 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».
  10. Установка названия горизонтальной оси в Microsoft Excel

  11. В появившемся поле вписываем название горизонтальной оси, согласно контексту расположенных на ней данных.
  12. Наименование горизонтальной оси в Microsoft Excel

  13. 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.
  14. Установка названия вертикальной оси в Microsoft Excel

  15. В появившемся поле наименования вертикальной оси вписываем нужное название.

Наименование вертикальной оси в Microsoft Excel

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. Построение линии тренда в Microsoft Excel

    Lumpics.ru

  3. После этого, линия тренда добавляется на график. По умолчанию она имеет черный цвет.

Линия тренда добавлена в Microsoft Excel

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. Переход в дополнительные параметры линии тренда в Microsoft Excel

  3. 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».

    Параметры линии тренда в Microsoft Excel

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

Коэффициент достоверности линии тренда в Microsoft Excel

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. Настройки прогноза в Microsoft Excel

  3. 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.

Прогноз в Microsoft Excel

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.

Еще статьи по данной теме:

Помогла ли Вам статья?

Вычисление трендов с помощью метода наименьших квадратов и прогнозирование

Среди компонентов временного ряда чаще других исследуется тренд. Именно тренд позволяет делать краткосрочные и долгосрочные прогнозы. Для выявления долговременной тенденции изменения временного ряда обычно строят график, на котором наблюдаемые данные (значения зависимой переменной) откладываются на вертикальной оси, а временные интервалы (значения независимой переменной) — на горизонтальной. В этом разделе мы опишем процедуру выявления линейного, квадратичного и экспоненциального тренда с помощью метода наименьших квадратов.

Модель линейного трендаявляется простейшей моделью, применяемой для прогнозирования: Yi = β0 + β1Xi + εi. Уравнение линейного тренда:

Напомним, что метод линейного регрессионного анализа используется для вычисления выборочного наклона b1 и сдвига b0. Вычислив уравнение i = b0 + b1Xi, в него можно подставлять значения X, чтобы определять отклик Y.

Если при аппроксимации временного ряда с помощью метода наименьших квадратов первое наблюдение расположить в начале координат, поставив его в соответствие значению X = 0, интерпретация коэффициентов упрощается. Все последующие наблюдения получают целочисленные номера: 1, 2, 3, так что n-е (последнее) наблюдение будет иметь номер n – 1. Например, если временной ряд записывается на протяжении 20 лет, первый год обозначается цифрой 0, второй— цифрой 1, третий — цифрой 2 и так далее, а последний (20-й) год — числом 19.

В сценарии была упомянута компания Wm. Wrigley Jr. Company, являющаяся крупнейшим производителем жевательной резинки в США. Акции компании котируются на Нью-Йоркской фондовой бирже под аббревиатурой WWY. Рыночная стоимость компании составляет 13 млрд. долл. Фактические доходы компании Wm. Wrigley Jr. Company в 1982-2001 годах приведены на рис. 7. Затем с помощью индекса потребительских цен (Consumer Price Index — CPI), вычисляемого Бюро статистики Министерства труда США, фактические доходы были преобразованы в реальные. Для этого следует умножить величину фактического дохода на коэффициент 100/CPI.

Рис. 7. Фактические и реальные доходы компании Wm. Wrigley Jr. Company в 1982-2001 годах

Обозначим последовательные значения переменной X с помощью целых чисел от 0 до 19, а затем выполним регрессионный анализ с помощью Пакета анализа (рис. 8).

Рис. 8. Модель линейной регрессии для предсказания реального дохода компании Wm. Wrigley Jr.; построена с помощью Пакета анализа Excel

Уравнение линейной регрессии имеет следующий вид (см. ячейки Е17, Е18 на рис. 8): i = 498,656 + 45,485Хi, где началом координат является 1982 год, а шаг переменной X равен одному году. Регрессионные коэффициенты интерпретируются следующим образом:

• Сдвиг b0 = 498,656 представляет собой предсказанное среднее значение реальных доходов компании Wm. Wrigley Jr. Company в 1982 году.

• Наклон b1 = 45,485 представляет собой предсказанное увеличение реальных доходов компании в среднем на 45,485 млрд. долл. в год.

Линия тренда и временной ряд реальных доходов показаны на рис. 9. График можно построить на основании уравнения линейной регрессии (колонка D; рис. 9а) или простым добавлением линии тренда на ранее построенный график доходов (рис. 9б). Видно, что на протяжении ряда лет доходы компании линейно возрастали. Скорректированный коэффициент r 2 равен 0,966 (ячейка Е6 на рис. 8). Следовательно, все изменения реальных доходов хорошо описываются линейным трендом. Возникает вопрос: а нельзя ли выбрать еще более точную модель? Для ответа на него рассмотрим еще две модели — квадратичную и экспоненциальную.

Рис. 9. Линия тренда реальных доходов компании Wm. Wrigley Jr., вычисленная с помощью метода наименьших квадратов, построенная: (а) на основании уравнения линейной регрессии; (б) добавлением линии тренда на график

Модель квадратичного тренда, или полиномиальная модель второй степени является простейшей нелинейной моделью, применяемой для прогнозирования: . Уравнение квадратичного тренда:

где b0 – оценка сдвига отклика Y, b1 – оценка линейного эффекта, b2 – оценка квадратичного эффекта.

Построим квадратичный тренд путем добавления линии тренда на график с исходными данными (рис. 10).

Рис. 10. График квадратичного тренда для предсказания реальных доходов компании Wm. Wrigley Jr.

Как показано на рис. 10, уравнение линейной регрессии: Y =513,05 + 40,686Х + 0,2526Х 2 , где началом координат является 1982 год, а шаг переменной X равен одному году. Этот график аппроксимирует временной ряд почти так же, как и линейный тренд. Скорректированный коэффициент r 2 равен 0,965 (рис. 11), а t-статистика, учитывающая вклад квадратичного эффекта, равна 0,656 (соответствующее р-значение равно 0,521).

Рис. 11. Модель квадратичного тренда реальных годовых доходов

Модель экспоненциального тренда.Если временной ряд является возрастающим, а относительное изменение данных — постоянным, можно применять модель экспоненциального тренда. Учитывая сложность формул ограничимся только графическим анализом. Для этого на график с исходными данными добавим линию экспоненциального тренда, а также выведем на график уравнение тренда и параметр r 2 (рис. 12).

Рис. 12. График экспоненциального тренда для предсказания реальных доходов компании Wm. Wrigley Jr.

Экспоненциальная модель аппроксимирует временной ряд почти так же, как линейная и квадратичная модель. Скорректированный коэффициент r 2 равен 0,960, в то время как для линейной модели этот коэффициент равен 0,966, а для квадратичной – 0,965.

Дата добавления: 2015-08-17 ; просмотров: 1106 | Нарушение авторских прав

Расчет параметров линейного и квадратического тренда для показателей x и y

Для расчета параметров уравнений линейного и квадратического тренда построим вспомогательную таблицу.

Таблица 9. Вспомогательная таблица для расчета параметров линейного и квадратического тренда

Условное обозначение времени

Формулы для расчета параметров линейного тренда:

Читайте также:

  1. Quot;Я могу обратиться за помощью».
  2. А) Определение прямоугольных координат с помощью циркуля (линейки)
  3. Алгоритм метода множителей Лагранжа
  4. Анализ, отчетность, прогнозирование, профилактика травматизма и профессиональной заболеваемости на производстве
  5. Б) Обнаружение с помощью химических средств
  6. Базовый и производный классы. Конструкторы производного класса. Перегрузка методов при наследовании. Алгоритм выбора перегруженного метода.
  7. Бастилию с помощью письма под чужим именем, в котором

Формулы для расчета параметров квадратичного тренда:

Подставляя в эти формулы все суммы, рассчитанные в последней (итоговой) строке вспомогательной таблицы 4 (Σy =7200320 , Σt 2 = 28 Σt 4 =196, Σyt = 10549215, Σyt 2 = 35198473 ) , получаем следующие результаты:

Линейный тренд y

Квадратический тренд y

Аналогичным образом рассчитаем параметры уравнений линейного и квадратического тренда для показателя x.

Таблица 10. Вспомогательная таблица для расчета параметров линейного и квадратического тренда

Условное обозначение времени

x*t

x*t 2

x

Линейный тренд x

Квадратический тренд x

х^^ = b0 + b1* t + b*t 2

Чтобы выбрать, какое из уравнений тренда (линейное или квадратическое) лучше описывает исходный ряд данных, строится вспомогательная таблица для расчета так называемой ошибки аппроксимации, которая находится по формуле:

– исходные значения уровня ряда;

– расчетные значения уровня ряда; т.е. f(t), где f(t) – уравнение соответствующей функции.

Таблица 11. Вспомогательная таблица для расчета ошибок аппроксимации

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.

источники:

http://megaobuchalka.ru/18/5235.html

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

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:

Нефть.

  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. График.

  3. Щелкаем правой кнопкой мыши по самому графику. Нажимаем «Добавить линию тренда».
  4. Добавить тренд.

  5. Открывается окно для настройки параметров линии. Выберем линейный тип и поместим на график величину достоверности аппроксимации.
  6. Параметры.

  7. На графике появляется косая линия.

Косая.

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:

Контракты.

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

График1.

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»).

Опции.

Получаем результат:

Пример.

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:

Электроэнергия.

Строим график. Добавляем экспоненциальную линию.

Экспоненциальная.

Уравнение имеет следующий вид:

y = 7,6403е^-0,084x

  • 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:

Продажи.

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.

Например:

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).

Цены на нефть.

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

Скачать примеры графиков с линией тренда

6 степень.

Зато такой тренд позволяет составлять более-менее точные прогнозы.

Аппроксимируемая
функция у может зависеть от одной или
нескольких переменных.

В Excel для построения
регрессий имеются две возможности.

1. Добавление выбранных
регрессий (линий тренда – trendlines) в
диаграмму, построенную на основе таблицы
данных для исследуемой характеристики
процесса (доступно лишь при наличии
построенной диаграммы).

2. Использование
встроенных статистических функций
рабочего листа Excel, позволяющих получать
регрессии (линии тренда) непосредственно
на основе таблицы исходных данных.

1. Линейная
регрессия

хороша при моделировании характеристик,
значения которых увеличиваются или
убывают с постоянной скоростью. Это
наиболее простая в построении модель
исследуемого процесса. Она строится в
соответствии с уравнением

y = mx +
b,                                                      
(2)

где
m – тангенс угла наклона линейной
регрессии к оси абсцисс; b – координата
точки пересечения линейной регрессии
с осью ординат.

2. Полиномиальная
линия тренда

полезна для описания характеристик,
имеющих несколько ярко выраженных
экстремумов (максимумов и минимумов).
Выбор степени полинома определяется
количеством экстремумов исследуемой
характеристики. Так, полином второй
степени может хорошо описать процесс,
имеющий только один максимум или минимум;
полином третьей степени – не более двух
экстремумов; полином четвертой степени
– не более трех экстремумов и т. д.

В этом случае линия
тренда строится в соответствии с
уравнением

y = c0
+ c1x
+ c2x2
+ c3x3
+ c4x4
+ c5x5
+ c6x6,            
           (3)

где
коэффициенты c0,
c1,
c2,
…, c6
– константы, значения которых определяются
в ходе построения.

3. Логарифмическая
линия тренда

с успехом применяется при моделировании
характеристик, значения которых вначале
быстро меняются, а затем постепенно
стабилизируются.

Данная линия тренда
строится в соответствии с уравнением

y = c ln(x) +
b,                                                
(4)

где
коэффициенты b, с – константы.

4.
Степенная
линия тренда

дает хорошие результаты, если значения
исследуемой зависимости характеризуются
постоянным изменением скорости роста.
Примером такой зависимости может служить
график равноускоренного движения
автомобиля. Если среди данных встречаются
нулевые или отрицательные значения,
использовать степенную линию тренда
нельзя.

Линия строится в
соответствии с уравнением

y = c
xb,                                                      
(5)

где
коэффициенты b, с – константы.

5. Экспоненциальную
линию тренда

следует использовать в том случае, если
скорость изменения данных непрерывно
возрастает. Для данных, содержащих
нулевые или отрицательные значения,
этот вид приближения также неприменим.

Линия тренда строится
в соответствии с уравнением

y =
cebx,                                                      
(6)

где
коэффициенты b, с – константы.

 Трендом называется
общая тенденция изменения данных в
зависимости от времени.

При подборе линии
тренда Excel автоматически рассчитывает
значение величины R2 (коэффициент
детерминации), которая характеризует
достоверность аппроксимации (степень
близости линии тренда к исходным данным):
чем ближе значение R2 к единице, тем
надежнее линия тренда аппроксимирует
исследуемый процесс. При
необходимости значение R2 всегда можно
отобразить на диаграмме.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

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

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Построение калибровочных графиков в excel
  • Построение калибровочного графика excel
  • Построение календарных графиков в excel
  • Построение календарного графика в excel
  • Построение интересных графиков в excel