Trend çizgisi nasıl eklenir. Microsoft Excel'de tahmin araçları

Fiyat trendlerini görsel olarak göstermek için bir trend çizgisi kullanılır. Teknik analiz unsuru, analiz edilen göstergenin ortalama değerlerinin geometrik bir görüntüsüdür.

Excel'de bir grafiğe nasıl trend çizgisi ekleneceğine bir göz atalım.

Grafiğe trend çizgisi ekleme

Örneğin açık kaynaklardan 2000 yılından bu yana ortalama petrol fiyatlarını alalım. Analiz için verileri tabloya giriyoruz:

Excel'deki bir eğilim çizgisi, yaklaşık bir işlevin grafiğidir. Ne için - istatistiksel verilere dayalı tahminler yapmak. Bunun için çizgiyi uzatmak ve değerlerini belirlemek gerekir.

R2 = 1 ise, yaklaşım hatası sıfırdır. Örneğimizde, doğrusal bir uyum seçmek düşük güven ve kötü sonuçlar verdi. Tahmin yanlış olacak.

Dikkat!!! Eğilim çizgisi, aşağıdaki grafik ve çizelge türlerine eklenemez:

• taç yaprağı;
• dairesel;
• yüzey;
• dairesel;
• Ses;
• yığılmış.



Excel'de trend çizgisi denklemi

Yukarıdaki örnekte, yalnızca algoritmayı göstermek için doğrusal bir yaklaşım seçilmiştir. Güvenilirliğin değerinin gösterdiği gibi, seçim tamamen başarılı değildi.

Kullanıcı girişindeki değişiklik eğilimini en doğru şekilde gösteren ekran türünü seçmelisiniz. Seçenekleri anlayalım.

Doğrusal yaklaşım

Geometrik görüntüsü düzdür. Bu nedenle, sabit bir oranda artan veya azalan bir metriği göstermek için doğrusal bir yaklaşım kullanılır.

10 ay boyunca yönetici tarafından imzalanan koşullu sözleşme sayısını göz önünde bulundurun:

Excel tablosundaki verilere dayanarak, bir dağılım grafiği oluşturalım (çizgi tipini göstermeye yardımcı olacaktır):

Grafiği seçin - "bir trend çizgisi ekleyin". Parametrelerde doğrusal türü seçin. Excel'de yaklaşımın doğruluğunun ve eğilim çizgisinin denkleminin değerini ekleyin ("Parametreler" penceresinin altındaki kutuları işaretleyin).

Şu sonucu alıyoruz:

Not! Doğrusal bir yaklaşım türüyle, veri noktaları mümkün olduğunca düz bir çizgiye yakın yerleştirilir. Bu görünüm aşağıdaki denklemi kullanır:

y = 4.503x + 6.1333

• 4.503 eğim göstergesidir;
• 6.1333 - ofsetler;
• y - değer dizisi,
• x - dönem numarası.

Grafikteki düz çizgi, yöneticinin iş kalitesindeki istikrarlı büyümeyi göstermektedir. Yaklaşımın doğruluk değeri 0.9929'dur ve bu, ilk verilerle hesaplanan düz çizginin iyi bir çakışmasını gösterir. Tahminler doğru olmalıdır.

Örneğin 11. periyotta yapılan sözleşmelerin sayısını tahmin etmek için denklemde x yerine 11'i kullanmanız gerekir. Hesaplamalar sırasında, 11. periyotta bu yöneticinin 55-56 sözleşme imzalayacağını öğreniyoruz.

Üstel eğilim çizgisi

Bu tip, giriş değerlerinin sürekli artan bir oranda değişmesi durumunda faydalı olacaktır. Sıfır veya negatif karakteristiklerin varlığında üstel yaklaşım uygulanmaz.

Excel'de üstel bir eğilim çizgisi oluşturalım. Örneğin, X bölgesindeki üretken elektrik arzının koşullu değerlerini alalım:

Bir program oluşturuyoruz. Üstel bir çizgi ekleyin.

Denklem aşağıdaki gibidir:

y = 7.6403e ^ -0.084x

• burada 7.6403 ve -0.084 sabitlerdir;
• e, doğal logaritmanın tabanıdır.

Yaklaşım güvenilirliğinin göstergesi 0.938 idi - eğri verilere karşılık geliyor, hata minimum ve tahminler doğru olacak.

Excel'de logaritmik eğilim çizgisi

Göstergede aşağıdaki değişiklikler için kullanılır: önce hızlı büyüme veya düşüş, ardından - göreceli istikrar. Optimize edilmiş eğri, değerin bu "davranışına" iyi uyum sağlar. Logaritmik eğilim, piyasaya yeni sunulan yeni bir ürünün satışını tahmin etmek için uygundur.

İlk aşamada, üreticinin görevi müşteri tabanını artırmaktır. Bir ürünün bir müşterisi olduğunda, elde tutulması ve hizmete sunulması gerekir.

Koşullu bir ürünün satışlarını tahmin etmek için bir grafik oluşturalım ve logaritmik bir eğilim çizgisi ekleyelim:

R2, minimum yaklaşım hatasını gösteren 1 (0,9633) değerine yakındır. Sonraki dönemlerdeki satış hacimlerini tahmin edelim. Bunu yapmak için denklemdeki x yerine periyot numarasını kullanmanız gerekir.

Örneğin:

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

Tahmin rakamlarını hesaplamak için formun bir formülü kullanıldı: = 272.14 * LN (B18) +287.21. B18, dönem numarasıdır.

Excel'de polinom eğilim çizgisi

Bu eğri, değişken artış ve azalma ile karakterize edilir. Polinomlar (polinomlar) için derece belirlenir (maksimum ve minimum değerlerin sayısına göre). Örneğin, bir uç (minimum ve maksimum) ikinci derece, iki uç nokta üçüncü derece, üç uç dördüncü derecedir.

Kararsız bir değere sahip büyük bir veri kümesini analiz etmek için Excel'deki bir polinom eğilimi kullanılır. İlk değer kümesi (petrol fiyatları) örneğine bakalım.

Yaklaşımın (0.9256) doğruluğunun böyle bir değerini elde etmek için 6. dereceyi koymak gerekliydi.

Ancak bu eğilim, az çok doğru tahminler yapmayı mümkün kılıyor.

Mevcut verileri diziye girdikten hemen sonra trend. Bunu yapmak için, veri tablosunun bulunduğu sayfada, grafiğin oluşturulacağı aralığın en az iki hücresini seçin ve bundan hemen sonra grafiği ekleyin. Grafik, dağılım, histogram, kabarcık, hisse senedi gibi grafik türlerini kullanabilirsiniz. Diğer grafik türleri trend oluşturmayı desteklemez.

Grafik menüsünden Trend Çizgisi Ekle'yi seçin. Açılan pencerede, "Tür" sekmesinde, matematiksel olarak veri yaklaşımı yöntemi anlamına gelen istediğiniz eğilim çizgisi türünü seçin. Açıklanan yöntemi kullanırken, bunu "gözle" yapmanız gerekecektir, çünkü grafiği çizmek için herhangi bir matematiksel hesaplama yapmadınız.

Bu nedenle, mevcut verilerin grafiğine en uygun fonksiyonun türünü belirleyin: doğrusal, logaritmik, üstel veya başka türlü. Yaklaşım türünün seçimi konusunda şüpheniz varsa, birkaç satır oluşturabilir ve aynı pencerenin "Parametreler" sekmesinde daha fazla tahmin doğruluğu için "yaklaşım güven değerini koy (R ^ 2)" kutusunu işaretleyin. diyagram üzerinde.

Farklı çizgiler için R ^ 2 değerlerini karşılaştırarak, verilerinizi en doğru şekilde karakterize eden grafik türünü seçebilir ve bu nedenle en güvenilir tahmini oluşturabilirsiniz. R ^ 2 değeri bire ne kadar yakınsa, çizgi tipini o kadar doğru seçmişsinizdir. Burada, "Parametreler" sekmesinde, tahminin yapıldığı dönemi belirtmeniz gerekir.

Bu eğilim oluşturma yöntemi çok yaklaşıktır, bu nedenle mevcut verilerin en azından en ilkel istatistiksel işlemesini yapmak daha iyidir. Bu, tahmini daha doğru hale getirecektir.

Mevcut verilerin doğrusal bir denklemle tanımlandığını varsayarsanız, bunu imleçle seçin ve gerekli sayıda periyot veya hücre sayısı için otomatik olarak tamamlayın. Bu durumda, R ^ 2 değerini bulmaya gerek yoktur, çünkü tahmini düz bir çizginin denklemine önceden uydurdunuz.

Bir değişkenin bilinen değerlerinin üstel bir denklem kullanılarak en iyi şekilde tanımlanabileceğini düşünüyorsanız, ayrıca orijinal aralığı seçin ve farenin sağ düğmesini basılı tutarken gerekli sayıda hücreyi otomatik olarak tamamlayın. Otomatik tamamlama ile, belirtilen iki çizgi dışında başka tür çizgiler çizemezsiniz.

Bu nedenle, en yüksek tahmin doğruluğu için, birkaç istatistiksel işlevden birini kullanmanız gerekecektir: "Tahmin", "TREND", "BÜYÜME", "ÇİZGİ" veya "LGRFPRIBL". Bu durumda, sonraki her tahmin dönemi için değeri manuel olarak hesaplamanız gerekecektir. Verilerin daha karmaşık regresyon analizi yapmanız gerekiyorsa, standart MS Office kurulumunda bulunmayan "Analiz Paketi" eklentisine ihtiyacınız olacaktır.

Hizmet amacı... Hizmet, en küçük kareler yöntemini (OLS) (eğilim denklemini bulma örneğine bakın) ve ayrıca koşullu sıfırdan yöntemi kullanarak y t zaman serisinin trend parametrelerini çevrimiçi olarak hesaplamak için kullanılır. Bunun için bir denklem sistemi oluşturulmuştur:
a 0 n + a 1 ∑t = ∑y
a 0 ∑t + a 1 ∑t 2 = ∑y t

ve şöyle bir tablo:

T	y	2	y2	t y	YT)
1
...	...	...	...	...	...
n
TOPLAM	∑	∑	∑	∑	∑

Talimat. Veri miktarını belirtin (satır sayısı). Ortaya çıkan çözüm, bir Word ve Excel dosyasına kaydedilir.

satır sayısı (ilk veri)
Koşullu bir başlangıçtan süreyi saymanın bir yolunu kullanın(orijini dinamik satırın ortasına taşımak)
",1);">

Bir zaman serisinin eğilimi, uzun vadeli bir etkiye sahip olan ve incelenen göstergenin genel dinamiklerini oluşturan bir dizi faktörü karakterize eder.

Koşullu başlangıçtan itibaren zaman sayma yöntemi

Dinamik dizideki eğilimi analiz ederken matematiksel fonksiyonun parametrelerini belirlemek için koşullu başlangıçtan zaman sayma yöntemi kullanılır. Zaman okumalarının dinamikleri dizisindeki atamaya dayanmaktadır, öyle ki ∑t i. Bu durumda, tek sayıda düzeyi olan bir dinamik satırında, satırın ortasında yer alan düzeyin sıra sayısı, sıfır değeri ile gösterilir ve hepsinin +1 aralığı ile koşullu zaman referansı olarak alınır. sonraki seviyeler ve önceki tüm seviyelerin –1'i. Örneğin, zaman belirtilirken: –2, –1, 0, +1, +2 olacaktır. Düz sayıda seviye ile, satırın üst yarısının (ortadan) sıra sayıları sayılarla gösterilir: –1, –3, –5 ve satırın alt yarısı +1, + ile gösterilir. 3, +5.

Bir örnek. Nüfus dinamiklerinin istatistiksel çalışması.

1. Zinciri kullanarak, temel, ortalama dinamik göstergeler, sayıdaki değişimi değerlendirin, sonuçları yazın.
2. Analitik hizalama yöntemini kullanarak (OLS kullanarak katsayıları belirleyen düz bir çizgi ve bir parabol boyunca), olgunun (Komi Cumhuriyeti nüfusu) gelişimindeki ana eğilimi belirleyin. Hatalar ve yaklaşım katsayılarını kullanarak ortaya çıkan modellerin kalitesini değerlendirin.
3. Grafik Sihirbazı araçlarını kullanarak doğrusal ve parabolik eğilim katsayılarını belirleyin. 2010 için nokta ve aralıklı bolluk projeksiyonları sağlayın. Bulgularınızı yazın.

1990	1996	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008
1249	1133	1043	1030	1016	1005	996	985	975	968

Analitik hizalama yöntemi

a) Doğrusal eğilim denklemi y = bt + a biçimindedir
1. Denklemin parametrelerini en küçük kareler yöntemiyle bulun... Koşullu başlangıçtan zaman sayma yöntemini kullanıyoruz.
Doğrusal bir eğilim için OLS denklem sistemi aşağıdaki gibidir:
a 0 n + a 1 ∑t = ∑y
a 0 ∑t + a 1 ∑t 2 = ∑y t

T	y	2	y2	t y
-9	1249	81	1560001	-11241
-7	1133	49	1283689	-7931
-5	1043	25	1087849	-5215
-3	1030	9	1060900	-3090
-1	1016	1	1032256	-1016
1	1005	1	1010025	1005
3	996	9	992016	2988
5	985	25	970225	4925
7	975	49	950625	6825
9	968	81	937024	8712
0	10400	330	10884610	-4038

Verilerimiz için denklem sistemi şu şekilde olacaktır:
10a 0 + 0a 1 = 10400
0a 0 + 330a 1 = -4038
İlk denklemden bir 0 ifade ediyoruz ve onu ikinci denklemde yerine koyuyoruz
0 = -12.236, 1 = 1040 elde ederiz
Eğilim denklemi:
y = -12.236 t + 1040

Mutlak yaklaşım hatasını kullanarak trend denkleminin kalitesini tahmin edelim.

%5 - %7 aralığındaki yaklaşıklık hatası, trend denkleminin ilk verilere iyi bir şekilde uyduğunu gösterir.

b) parabol hizalaması
Trend denklemi y = 2 + bt + c'dir
1. Denklemin parametrelerini en küçük kareler yöntemiyle bulun.
OLS denklem sistemi:
a 0 n + a 1 ∑t + a 2 ∑t 2 = ∑y
a 0 ∑t + a 1 ∑t 2 + a 2 ∑t 3 = ∑yt
a 0 ∑t 2 + a 1 ∑t 3 + a 2 ∑t 4 = ∑yt 2

T	y	2	y2	t y	3	4	2 yıl
-9	1249	81	1560001	-11241	-729	6561	101169
-7	1133	49	1283689	-7931	-343	2401	55517
-5	1043	25	1087849	-5215	-125	625	26075
-3	1030	9	1060900	-3090	-27	81	9270
-1	1016	1	1032256	-1016	-1	1	1016
1	1005	1	1010025	1005	1	1	1005
3	996	9	992016	2988	27	81	8964
5	985	25	970225	4925	125	625	24625
7	975	49	950625	6825	343	2401	47775
9	968	81	937024	8712	729	6561	78408
0	10400	330	10884610	-4038	0	19338	353824

Verilerimiz için denklem sistemi şu şekildedir:
10a 0 + 0a 1 + 330a 2 = 10400
0a 0 + 330a 1 + 0a 2 = -4038
330a 0 + 0a 1 + 19338a 2 = 353824
0 = 1.258, 1 = -12,236, 2 = 998.5 elde ederiz.
Eğilim denklemi:
y = 1.258t 2 -12.236t + 998.5

Parabolik eğilim denklemi için yaklaşıklık hatası.

Hata %7'den az olduğu için bu denklem bir trend olarak kullanılabilir.

Parabol hizalaması için minimum yaklaşım hatası. Ek olarak, R2 belirleme katsayısı lineer olandan daha yüksektir. Bu nedenle, tahmin için bir parabol denklemi kullanmak gereklidir.

Aralık tahmini.
Tahmin edilen göstergenin ortalama kare hatasını tanımlayalım.

m = 1, trend denklemindeki etkileyen faktörlerin sayısıdır.
Uy = y n + L ± K
nerede

L, kurşun dönemidir; y n + L - zamandaki (n + L) -inci anda modele göre nokta tahmini; n, zaman serisindeki gözlem sayısıdır; Sy, tahmin edilen göstergenin standart hatasıdır; T tablosu, Öğrencinin α önem düzeyi ve eşit serbestlik derecesi sayısı için kriterinin tablo değeridir. n-2.
Öğrenci tablosunu kullanarak Ttabl'ı buluruz.
T sekmesi (n-m-1; α / 2) = (8; 0.025) = 2.306
Nokta tahmini, t = 10: y (10) = 1.26 * 10 2 -12.24 * 10 + 998.5 = 1001.89 bin kişi.

1001.89 - 71.13 = 930.76 ; 1001.89 + 71.13 = 1073.02
Aralık tahmini:
t = 9 + 1 = 10: (930.76; 1073.02)

Tahmin, ekonomiden mühendisliğe kadar hemen her faaliyet alanında çok önemli bir unsurdur. Bu alanda uzmanlaşmış çok sayıda yazılım var. Ne yazık ki, tüm kullanıcılar, geleneksel bir Excel elektronik tablo işlemcisinin, etkinlikleri açısından profesyonel programlardan çok daha düşük olmayan tahmin yapmak için cephaneliğinde araçlara sahip olduğunu bilmiyor. Gelin bu araçların neler olduğunu ve pratikte nasıl bir tahmin yapılacağını öğrenelim.

Herhangi bir tahminin amacı, mevcut eğilimi belirlemek ve gelecekte belirli bir zamanda incelenen nesneyle ilgili olarak beklenen sonucu belirlemektir.

Yöntem 1: eğilim çizgisi

Excel'deki en popüler grafik tahmin türlerinden biri, bir trend çizgisi oluşturarak gerçekleştirilen ekstrapolasyondur.

Önceki 12 yıl için bu göstergeye ilişkin verilere dayanarak şirketin 3 yıldaki kâr miktarını tahmin etmeye çalışalım.

Yöntem 2: TAHMİNİ işleci

Tablo verileri için ekstrapolasyon, standart Excel işlevi kullanılarak yapılabilir TAHMİN ETMEK... Bu bağımsız değişken, istatistiksel bir araç olarak kategorize edilmiştir ve aşağıdaki sözdizimine sahiptir:

TAHMİN (X, bilinen_y'ler, bilinen_x'ler)

"X" Bir işlev değeri tanımlamak istediğiniz bir argümandır. Bizim durumumuzda, argüman, tahminin yapılması gereken yıl olacaktır.

"Bilinen y değerleri"- fonksiyonun bilinen değerlerinin tabanı. Bizim durumumuzda, rolü önceki dönemlerin kâr miktarı ile oynanır.

"Bilinen x değerleri" Fonksiyonun bilinen değerlerine karşılık gelen argümanlardır. Rollerinde, önceki yılların kârlarına ilişkin bilgilerin toplandığı yılların numaralandırmasına sahibiz.

Doğal olarak, zaman periyodunun bir argüman olarak kullanılması gerekmez. Örneğin, sıcaklık olabilir ve fonksiyonun değeri, ısıtıldığında suyun genleşme seviyesi olabilir.

Bu yöntem hesaplanırken doğrusal regresyon yöntemi kullanılır.

Operatörü kullanmanın nüanslarına bir göz atalım TAHMİN ETMEK belirli bir örnekle. Aynı masayı ele alalım. 2018 için kar tahminini bilmemiz gerekecek.

Ancak, bir trend çizgisinin oluşturulmasında olduğu gibi, tahmin döneminden önceki sürenin, veritabanının toplandığı tüm dönemin %30'unu geçmemesi gerektiğini unutmayın.

Yöntem 3: TREND operatörü

Tahmin için bir işlev daha kullanabilirsiniz - AKIM... Aynı zamanda istatistiksel operatörler kategorisine aittir. Sözdizimi bir aracınkine çok benzer. TAHMİN ETMEK ve şuna benziyor:

TREND (Bilinen_y'ler; bilinen_x'ler; yeni_x'ler; [sabit])

Gördüğünüz gibi, argümanlar "Bilinen y değerleri" ve "Bilinen x değerleri" operatörün benzer öğelerine tamamen karşılık gelir TAHMİN ETMEK ve argüman "Yeni x değerleri" argümanla eşleşir "X"önceki araç. Ayrıca, içinde AKIM ek bir argüman var "Devamlı", ancak isteğe bağlıdır ve yalnızca sabit faktörler mevcut olduğunda kullanılır.

Bu operatör, işlevin doğrusal bir bağımlılığı olduğunda en verimli şekilde kullanılır.

Bakalım bu araç aynı veri seti ile nasıl çalışacak. Elde edilen sonuçları karşılaştırmak için 2019'u tahmin noktası olarak tanımlayalım.

Yöntem 4: operatör BÜYÜME

Excel'de tahmin yapabileceğiniz bir diğer fonksiyon ise BÜYÜME operatörüdür. Aynı zamanda istatistiksel araçlar grubuna aittir, ancak öncekilerden farklı olarak doğrusal bağımlılık yöntemini değil, üstel olanı kullanır. Bu aracın sözdizimi şöyle görünür:

BÜYÜME (Bilinen_y'ler; bilinen_x'ler; yeni_x'ler; [sabit])

Gördüğünüz gibi, bu fonksiyonun argümanları, operatörün argümanları ile tamamen aynıdır. AKIM, bu yüzden ikinci kez açıklamaları üzerinde durmayacağız, ancak hemen bu aracın pratikte uygulanmasına geçeceğiz.

Yöntem 5: LINEST operatörü

Şebeke LINEST Hesaplarken doğrusal yaklaşım yöntemini kullanır. Araç tarafından kullanılan doğrusal bağımlılık yöntemi ile karıştırılmamalıdır. AKIM... Sözdizimi şöyle görünür:

SATIR (Bilinen_y'ler; bilinen_x'ler; yeni_x'ler; [sabit]; [istatistikler])

Son iki argüman isteğe bağlıdır. Önceki yöntemlerden ilk ikisini biliyoruz. Ancak muhtemelen bu işlevin yeni değerlere işaret edecek bir argümanın eksik olduğunu fark etmişsinizdir. Gerçek şu ki, bu araç sadece bizim durumumuzda bir yıla eşit olan dönemin birimi başına gelir miktarındaki değişimi belirler, ancak operatörün hesaplamasının sonucunu buna ekleyerek toplam toplamı ayrı ayrı hesaplamamız gerekir. kârın son gerçek değeri LINEST yıl sayısı ile çarpılır.

Gördüğünüz gibi, 2019 yılında doğrusal yaklaşım yöntemiyle hesaplanan tahmini kar değeri 4.614.9 bin ruble olacak.

Yöntem 6: operatör LGRFPRIBL

Bakacağımız son araç LGRFPRIBL... Bu operatör, üstel yaklaşım yöntemine dayalı olarak hesaplamalar yapar. Sözdizimi aşağıdaki gibi yapılandırılmıştır:

LGRFPRIBL (Bilinen_y'ler; bilinen_x'ler; yeni_x'ler; [sabit]; [istatistikler])

Gördüğünüz gibi, tüm argümanlar önceki işlevin karşılık gelen öğelerini tamamen tekrarlar. Tahmini hesaplama algoritması biraz değişecektir. İşlev, gelir miktarının bir dönem, yani bir yıl boyunca kaç kez değişeceğini gösterecek olan üstel bir eğilim hesaplayacaktır. Son fiili dönem ile ilk planlanan dönem arasındaki kâr farkını bulmamız ve bunu planlanan dönem sayısıyla çarpmamız gerekecek. (3) ve sonuca son fiili dönemin toplamını ekleyin.

Üstel yaklaşım yöntemiyle hesaplanan 2019'da öngörülen kâr miktarı, yine önceki yöntemlerle hesaplandığında elde edilen sonuçlardan çok fazla farklı olmayan 4639.2 bin ruble olacak.

Excel programında hangi yollarla tahmin yapabileceğinizi öğrendik. Grafiksel olarak, bu bir eğilim çizgisi kullanılarak ve analitik olarak - bir dizi yerleşik istatistiksel fonksiyon kullanılarak yapılabilir. Bu operatörler tarafından aynı verilerin işlenmesi sonucunda farklı bir sonuç elde edilebilir. Ancak bu şaşırtıcı değil, çünkü hepsi farklı hesaplama yöntemleri kullanıyor. Dalgalanma küçükse, belirli bir durum için geçerli olan tüm bu seçenekler nispeten güvenilir olarak kabul edilebilir.

çizim

Regresyon analizi

regresyon denklemi Y itibaren x fonksiyonel bağımlılık denir y = f(x), ve grafiği bir regresyon doğrusudur.

Excel, oldukça kabul edilebilir kalitede çizelgeler ve grafikler oluşturmanıza olanak tanır. Excel'in özel bir aracı vardır - kullanıcının rehberliğinde bir grafik veya grafik oluşturma sürecinin dört aşamasının hepsinden geçtiği Grafik Sihirbazı.

Kural olarak, çizim, üzerine çizilmesi gereken verileri içeren aralığın seçimi ile başlar. Böyle bir başlangıç, daha sonraki planlama sürecini basitleştirir. Bununla birlikte, orijinal verilerle aralık, diyaloğun ikinci aşamasında, orijinal verilerle bölünebilir. ŞEMALARIN UZMANI... Excel 2003'te ŞEMALARIN USTASI menüde bulunan bir buton veya sekmeye tıklanarak bir diyagram oluşturulabilir. SOKMAK ve açılan listede öğeyi bulun DİYAGRAM. Excel 2007'de sekmeyi de buluyoruz SOKMAK(şek. 31).

Pirinç. 31. ŞEMALARIN USTASI Excel 2007'de

Bu verilerin bitişik satırlarda (sütunlar veya satırlar) olduğu bir kaynak veri aralığı seçmenin en kolay yolu, aralığın sol üst hücresine tıklayıp ardından fare işaretçisini aralığın sağ alt hücresine sürüklemektir. . Bitişik olmayan satırlarda bulunan verileri seçerken, Ctrl tuşu basılı tutulurken fare işaretçisi seçilen satırlar boyunca sürüklenir. Veri serilerinden birinin ada sahip bir hücresi varsa, seçilen satırların geri kalanı boş olsa bile karşılık gelen bir hücreye sahip olmalıdır.

Regresyon analizi yapmanın en iyi yolu Nokta grafiği kullanmaktır (Şekil 30). Excel, onu oluştururken, seçilen kaynak veri aralığının ilk satırını, grafiklerinin çizilmesi gereken (tüm işlevler için aynı küme) işlevlerin argümanının bir dizi değeri olarak algılar. Aşağıdaki satırlar, işlevlerin kendi değer kümeleri olarak algılanır (her satır, seçilen aralığın ilk satırında bulunan bağımsız değişkenin verilen değerlerine karşılık gelen işlevlerden birinin değerlerini içerir).

Excel 2007'de eksen adları menü sekmesine yerleştirilir YERLEŞİM(şek. 32).

Pirinç. 32. Excel 2007'de grafik ekseni başlıklarını ayarlama

Matematiksel bir model elde etmek için grafikte bir trend çizgisi çizmek gerekir. Excel 2003 ve 2007'de grafiğin noktalarına sağ tıklamanız gerekir. Ardından Excel 2003'te, içinden seçtiğimiz öğelerin listesini içeren bir sekme görünecektir. TREND HATTI EKLE(şek. 33).

Pirinç. 33. TREND HATTI EKLE

Öğeye tıkladıktan sonra TREND HATTI EKLE bir pencere görünecek TREND HATTI(şek. 34). TÜR sekmesinde şu çizgi türlerini seçebilirsiniz: doğrusal, logaritmik, üstel, güç, polinom, doğrusal filtreleme.

Pirinç. 34. Pencere TREND HATTI Excel 2003'te

sekmesinde SEÇENEKLER(Şek. 35) DENKLEYİ ŞEKİLDE GÖSTER öğelerinin karşısındaki onay kutusunu ayarlayın, ardından bu bağımlılığın matematiksel modeli tabloda görünecektir. Ayrıca öğenin önüne bir onay işareti koyduk YAKLAŞIMIN GÜVENİLİRLİĞİNİN DEĞERİNİ ŞEMA ÜZERİNDE GÖSTERİN (R ^ 2). Yaklaşım güven değeri 1'e ne kadar yakınsa, seçilen eğri grafikteki noktalara o kadar yakın olur. Ardından, düğmesine tıklayın Tamam... Eğilim çizgisi, karşılık gelen denklem ve yaklaşıklık güvenilirliğinin değeri grafikte görünecektir.

Pirinç. 35. Sekme SEÇENEKLER

Excel 2007'de, grafik noktalarına sağ tıkladıktan sonra, menü öğelerinin bir listesi görüntülenir; TREND HATTI EKLE SEÇME(şek. 36).

Pirinç. 36. TREND HATTI EKLE

Pirinç. 37. Sekme TREND ÇİZGİ PARAMETRELERİ

Gerekli onay kutularını ayarlayın ve düğmesine tıklayın KAPAT.

Eğilim çizgisi, karşılık gelen denklem ve yaklaşıklık güvenilirliğinin değeri grafikte görünecektir.