Какую типовую функцию excel можно использовать для линейного сглаживания

Обновлено: 06.01.2025

В этой статье описаны синтаксис формулы и использование функции LINEST в Microsoft Excel. Ссылки на дополнительные сведения о диаграммах и выполнении регрессионного анализа можно найти в разделе См. также.

Описание

Функция ЛИНЕЙН рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные и затем возвращает массив, который описывает полученную прямую. Функцию ЛИНЕЙН также можно объединять с другими функциями для вычисления других видов моделей, являющихся линейными по неизвестным параметрам, включая полиномиальные, логарифмические, экспоненциальные и степенные ряды. Поскольку возвращается массив значений, функция должна задаваться в виде формулы массива. Инструкции приведены в данной статье после примеров.

Уравнение для прямой линии имеет следующий вид:

y = m1x1 + m2x2 +. + b

если существует несколько диапазонов значений x, где зависимые значения y — функции независимых значений x. Значения m — коэффициенты, соответствующие каждому значению x, а b — постоянная. Обратите внимание, что y, x и m могут быть векторами. Функция ЛИНЕЙН возвращает массив . Функция ЛИНЕЙН может также возвращать дополнительную регрессионную статистику.

Синтаксис

ЛИНЕЙН(известные_значения_y; [известные_значения_x]; [конст]; [статистика])

Аргументы функции ЛИНЕЙН описаны ниже.

Синтаксис

Известные_значения_y. Обязательный аргумент. Множество значений y, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

Если массив известные_значения_y имеет один столбец, то каждый столбец массива известные_значения_x интерпретируется как отдельная переменная.

Если массив известные_значения_y имеет одну строку, то каждая строка массива известные_значения_x интерпретируется как отдельная переменная.

Известные_значения_x. Необязательный аргумент. Множество значений x, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

Массив известные_значения_x может содержать одно или несколько множеств переменных. Если используется только одна переменная, то массивы известные_значения_y и известные_значения_x могут иметь любую форму — при условии, что они имеют одинаковую размерность. Если используется более одной переменной, то известные_значения_y должны быть вектором (т. е. интервалом высотой в одну строку или шириной в один столбец).

Если массив известные_значения_x опущен, то предполагается, что это массив , имеющий такой же размер, что и массив известные_значения_y.

Конст. Необязательный аргумент. Логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0.

Если аргумент конст имеет значение ИСТИНА или опущен, то константа b вычисляется обычным образом.

Если аргумент конст имеет значение ЛОЖЬ, то значение b полагается равным 0 и значения m подбираются таким образом, чтобы выполнялось соотношение y = mx.

Статистика. Необязательный аргумент. Логическое значение, которое указывает, требуется ли вернуть дополнительную регрессионную статистику.

Если статистика имеет true, то LINEST возвращает дополнительную регрессию; в результате возвращается массив .

Если аргумент статистика имеет значение ЛОЖЬ или опущен, функция ЛИНЕЙН возвращает только коэффициенты m и постоянную b.

Дополнительная регрессионная статистика.

Стандартные значения ошибок для коэффициентов m1,m2. mn.

Коэффициент определения. Сравнивает предполагаемые и фактические значения y и диапазоны значений от 0 до 1. Если значение 1, то в выборке будет отличная корреляция— разница между предполагаемым значением y и фактическим значением y не существует. С другой стороны, если коэффициент определения — 0, уравнение регрессии не помогает предсказать значение y. Сведения о том, как вычисляется 2, см. в разделе "Замечания" далее в этой теме.

Стандартная ошибка для оценки y.

F-статистика или F-наблюдаемое значение. F-статистика используется для определения того, является ли случайной наблюдаемая взаимосвязь между зависимой и независимой переменными.

Степени свободы. Степени свободы используются для нахождения F-критических значений в статистической таблице. Для определения уровня надежности модели необходимо сравнить значения в таблице с F-статистикой, возвращаемой функцией ЛИНЕЙН. Дополнительные сведения о вычислении величины df см. ниже в разделе "Замечания". Далее в примере 4 показано использование величин F и df.

Регрессионная сумма квадратов.

Остаточная сумма квадратов. Дополнительные сведения о расчете величин ssreg и ssresid см. в подразделе "Замечания" в конце данного раздела.

На приведенном ниже рисунке показано, в каком порядке возвращается дополнительная регрессионная статистика.

Замечания

Любую прямую можно описать ее наклоном и пересечением с осью y:

Наклон (m):
Чтобы найти наклон линии, обычно записанной как m, возьмите две точки на строке (x1;y1) и (x2;y2); наклон равен (y2 - y1)/(x2 - x1).

Y-перехват (b):
Y-пересечение строки, обычно записанное как b, — это значение y в точке, в которой линия пересекает ось y.

Уравнение прямой имеет вид y = mx + b. Если известны значения m и b, то можно вычислить любую точку на прямой, подставляя значения y или x в уравнение. Можно также воспользоваться функцией ТЕНДЕНЦИЯ.

Если имеется только одна независимая переменная x, можно получить наклон и y-пересечение непосредственно, воспользовавшись следующими формулами:

Наклон:
=ИНДЕКС( LINEST(known_y,known_x's);1)

Y-перехват:
=ИНДЕКС( LINEST(known_y,known_x),2)

Точность аппроксимации с помощью прямой, вычисленной функцией ЛИНЕЙН, зависит от степени разброса данных. Чем ближе данные к прямой, тем более точной является модель ЛИНЕЙН. Функция ЛИНЕЙН использует для определения наилучшей аппроксимации данных метод наименьших квадратов. Когда имеется только одна независимая переменная x, значения m и b вычисляются по следующим формулам:

где x и y — выборочные средние значения, например x = СРЗНАЧ(известные_значения_x), а y = СРЗНАЧ(известные_значения_y).

Функции ЛИННЕСТРОЙ и ЛОГЪЕСТ могут вычислять наилучшие прямые или экспоненциальное кривой, которые подходят для ваших данных. Однако необходимо решить, какой из двух результатов лучше всего подходит для ваших данных. Вы можетевычислить known_y(known_x) для прямой линии или РОСТ(known_y, known_x в) для экспоненциальной кривой. Эти функции без аргумента new_x возвращают массив значений y, спрогнозируемых вдоль этой линии или кривой в фактических точках данных. Затем можно сравнить спрогнозируемые значения с фактическими значениями. Для наглядного сравнения можно отобразить оба этих диаграммы.

Проводя регрессионный анализ, Microsoft Excel вычисляет для каждой точки квадрат разности между прогнозируемым значением y и фактическим значением y. Сумма этих квадратов разностей называется остаточной суммой квадратов (ssresid). Затем Microsoft Excel подсчитывает общую сумму квадратов (sstotal). Если конст = ИСТИНА или значение этого аргумента не указано, общая сумма квадратов будет равна сумме квадратов разностей действительных значений y и средних значений y. При конст = ЛОЖЬ общая сумма квадратов будет равна сумме квадратов действительных значений y (без вычитания среднего значения y из частного значения y). После этого регрессионную сумму квадратов можно вычислить следующим образом: ssreg = sstotal - ssresid. Чем меньше остаточная сумма квадратов по сравнению с общей суммой квадратов, тем больше значение коэффициента определения r 2 — индикатор того, насколько хорошо уравнение, выданное в результате регрессионного анализа, объясняет связь между переменными. Значение r 2 равно ssreg/sstotal.

В некоторых случаях один или несколько столбцов X (предполагается, что значения Y и X — в столбцах) могут не иметь дополнительного прогнозируемого значения при наличии других столбцов X. Другими словами, удаление одного или более столбцов X может привести к одинаковой точности предсказания значений Y. В этом случае эти избыточные столбцы X следует не использовать в модели регрессии. Этот вариант называется "коллинеарность", так как любой избыточный X-столбец может быть выражен как сумма многих не избыточных X-столбцов. Функция ЛИНЕЙН проверяет коллинеарность и удаляет все избыточные X-столбцы из модели регрессии при их идентификации. Удалены столбцы X распознаются в результатах LINEST как имеющие коэффициенты 0 в дополнение к значениям 0 se. Если один или несколько столбцов будут удалены как избыточные, это влияет на df, поскольку df зависит от числа X столбцов, фактически используемых для прогнозирования. Подробные сведения о вычислении df см. в примере 4. Если значение df изменилось из-за удаления избыточных X-столбцов, это также влияет на значения Sey и F. Коллинеарность должна быть относительно редкой на практике. Однако чаще всего возникают ситуации, когда некоторые столбцы X содержат только значения 0 и 1 в качестве индикаторов того, является ли тема в эксперименте участником определенной группы или не является ее участником. Если конст = ИСТИНА или опущен, функция LYST фактически вставляет дополнительный столбец X из всех 1 значений для моделирования перехвата. Если у вас есть столбец с значением 1 для каждой темы, если мальчик, или 0, а также столбец с 1 для каждой темы, если она является женщиной, или 0, последний столбец является избыточным, так как записи в нем могут быть получены из вычитания записи в столбце "самец" из записи в дополнительном столбце всех 1 значений, добавленных функцией LINEST.

Вычисление значения df для случаев, когда столбцы X удаляются из модели вследствие коллинеарности происходит следующим образом: если существует k столбцов известных_значений_x и значение конст = ИСТИНА или не указано, то df = n – k – 1. Если конст = ЛОЖЬ, то df = n - k. В обоих случаях удаление столбцов X вследствие коллинеарности увеличивает значение df на 1.

При вводе константы массива (например, в качестве аргумента известные_значения_x) следует использовать точку с запятой для разделения значений в одной строке и двоеточие для разделения строк. Знаки-разделители могут быть другими в зависимости от региональных параметров.

Следует отметить, что значения y, предсказанные с помощью уравнения регрессии, возможно, не будут правильными, если они располагаются вне интервала значений y, которые использовались для определения уравнения.

Основной алгоритм, используемый в функции ЛИНЕЙН, отличается от основного алгоритма функций НАКЛОН и ОТРЕЗОК. Разница между алгоритмами может привести к различным результатам при неопределенных и коллинеарных данных. Например, если точки данных аргумента известные_значения_y равны 0, а точки данных аргумента известные_значения_x равны 1, то:

Функция ЛИНЕЙН возвращает значение, равное 0. Алгоритм функции ЛИНЕЙН используется для возвращения подходящих значений для коллинеарных данных, и в данном случае может быть найден по меньшей мере один ответ.

Помимо вычисления статистики для других типов регрессии с помощью функции ЛГРФПРИБЛ, для вычисления диапазонов некоторых других типов регрессий можно использовать функцию ЛИНЕЙН, вводя функции переменных x и y как ряды переменных х и у для ЛИНЕЙН. Например, следующая формула:

работает при наличии одного столбца значений Y и одного столбца значений Х для вычисления аппроксимации куба (многочлен 3-й степени) следующей формы:

y = m1*x + m2*x^2 + m3*x^3 + b

Формула может быть изменена для расчетов других типов регрессии, но в отдельных случаях требуется корректировка выходных значений и других статистических данных.

Значение F-теста, возвращаемое функцией ЛИНЕЙН, отличается от значения, возвращаемого функцией ФТЕСТ. Функция ЛИНЕЙН возвращает F-статистику, в то время как ФТЕСТ возвращает вероятность.

Примеры

Пример 1. Наклон и Y-пересечение

Скопируйте образец данных из следующей таблицы и вставьте их в ячейку A1 нового листа Excel. Чтобы отобразить результаты формул, выделите их и нажмите клавишу F2, а затем — клавишу ВВОД. При необходимости измените ширину столбцов, чтобы видеть все данные.

Файл: Информационные технологии в юридической деятельности.doc

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлена: 23.07.2019

Скачиваний: 259

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

В1: Какая информация о системе имеется при энтропии равной нулю?

В2: Какие свойства информации отражает прагматический аспект?

В3: Показатели объединяются в:

В4: Какие компьютеры имеют ограниченный набор команд?

О4: компьютеры с RISK -АРХИТЕКТУРОЙ

В5: Выберите содержательные элементы технологии

О5: правила, ресурсы ~~люди, техника~~

В6: Основным элементом преобразования информации в системах управления является

О6: принятие решения

В7: Что такое показатель?

О7: качественно определенная величина, дающая количественную характеристику отражаемому объекту (процессу, явлению) и имеющая экономический смысл.

В8: Процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных (первичной информации) для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления(инф-го продукта) — это:

О8: информационная технология

В9: Информация, согласованная по семантической форме с тезаурусом пользователя, называется:

В10: Какие задачи решает информатика?

О10: - поиск законов взаимной адаптации социальных структур и ИС

создание единой теории информационных процессов

создание теории информационного моделирования

~~создание и развитие структуры информатизации~~

В11. Какой параметр информации означает ее способность отражать реально существующие объекты с необходимой точностью?

В12: Что такое текстовая информация?

О12: совокупность алфавитных, цифровых и специальных символов, с помощью которых представляется информация на физическом носителе.

В13: Что является предметом и продуктом труда информационных технологий?

В14: Объединение реквизита-основания с реквизитами-признаками приводит к образованию:

В15: Для того чтобы в материальном мире происходил обмен информацией, должны быть:

О15: приемник, источник информации, получатель инф, передатчик, канал связи

В16: Что такое комплектование данных?

О16: разбиение больших объемов данных на комплекты, чтобы облегчить их поиск

В17: Что такое управление?

О17: процесс целенаправленного воздействия на объект, организующий функционирование объекта по заданной программе

О18: способ теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь

В19: Информация, поступающая от объекта управления в управляющую подсистему, носит название:

В20: Как называется один или несколько взаимосвязанных программных продуктов для определенного типа компьютера, технология работы в котором позволяет достичь поставленной пользователем цели?

О20: инструментарий информационной технологии

В21: Потребитель приобретает максимальное количество семантической информации когда поступающая информация

О21: понятна пользователю и несет ему ранее неизвестные сведения

В22: При неограниченном возрастании тезауруса пользователя, количество семантической информации стремится к:

В23: Совокупность правил кодового обозначения объектов:

О23: система кодирования

В24: При оценке информации различают такие ее аспекты, как

О24: синтаксический, прагматический, ~~семантический~~

В25: Что такое ассимилированная информация?

В26: Какая мера информации определяет полезность (ценность) информации для достижения пользователем представленной цели?

В27: Какой параметр информации определяется степенью сохранения ценности информации для управления в момент ее использования?

В28: Выберите из списка уровни представления информационного процесса:

О28: физический, логический, ~~концептуальный~~

В29: Как называется логически неделимый информационный элемент, описывающий определенное свойство объекта, процесса, явления?

В30: Способ - это

О30: действия или система действий, применяемых при исполнении какой-нибудь работы

В31: Инструментарий информационных технологий это

О31: одна или несколько программ

В32: Классификация это

О32: система распределения объектов(предметов, явлений, процессов, понятий) по всем классам в соответствии с определенным признаком

В33: Какой коэффициент представляет собой отношение количества семантической информации к ее объему?

В34: Какую емкость отражает содержательность информации?

В35: Совокупность документов, объединенных по определенному признаку, образует:

В36: Какой уровень определяет содержательный аспект ИТ или процесса?

О36: концептуальный уровень

В37: По стабильности информация бывает:

В38: Обычно информация, предназначенная для передачи, называется:

В39: Назовите три стороны технологии:

О39: социальная, информационная, инструментальная

В40: Где находится команда конверты и наклейки?

О40: в меню Сервис – письма и рассылки

В41: Как открываются Мастера для создания документов?

О41: Файл - Создать – Шаблоны - На моем компьютере

В42: Сколько панелей инструментов было в первой версии Microsoft Office Word для Windows , выпущенной 1989г.?

В43: Если в функции «ЛИНЕЙН» аргумент «константа-ложь», то в уравнении регрессии отсутствует:

О43: свободный член

В44: Какой показатель используется для проверки достоверности тренда?

О44: коэффициент детерминации

В45: Для описания предметной области используются методы:

О45: экспертных оценок

В46: Совокупность признаков или условий изменения состояний системы называют:

В47: Напротив какой строки базовой линии необходимо задавать функцию СРЗНАЧ с интервалом усреднения 5?

В48: Как представлено нелинейное сглаживание в электронных таблицах Exel ?

О48: функцией экспоненциального сглаживания

В49: Каким уравнением представлен логарифмический тренд?

В50: Для чего необходима предварительная обработка базовой линии?

О50: снизить трудоемкость нахождения тренда, снизить влияние случайной составляющей на прогноз

В51: Что такое выравнивание?

О51: замена базовой линии аналитически подобранной кривой

В52: Сколько раз можно проводить линейное сглаживание?

В53: В какую группу экспертных методов входит метод «Дельфи»?

О53: в группу коллективных экспертных методов

В54: В какую группу методов включают экспоненциальное и адаптивное сглаживание?

О54: в группу методов экстраполяции

В55: Что представляет собой управление с помощью сценариев?

О55: процесс изучения отдельных переменных и присвоения им диапазона значений

В56: Функция «Наклон» выводит:

О56: значение коэффициента « m » уравнения регрессии

В57: Что нужно сделать для того, чтобы использовать механизм создания трендов для сглаживания ?

О57: изменить форму представления данных

В58: Почему не рекомендуется в полиноминальной прогностической модели степень полинома брать более 4:

О58: пропадает эффект сглаживания

В59: К какой группе методов относится морфологический анализ?

В60: Что такое «фактор затухания»?

О60: ~~интервал сглаживания~~

В61: В какую группу экспертных методов входит метод деструктивной отнесенной оценки?

О61: в группу коллективных экспертных методов

В62: Как называется процедура линейного сглаживания в механизмах создания трендов диаграмм?

О62: линейная фильтрация

В63: В каких пределах должен изменяться «фактор затухания»?

В64: Какие из нижеперечисленных методов относятся к предсказательным моделям?

В65: Какие из нижеперечисленных методов относятся к описательным моделям?

В66: Модель «Что если» - это

О66: любой рабочий лист, в котором можно подставлять различные значения для переменных, чтобы увидеть их влияние на другие величины, которые вычисляются по формулам, зависящим от этих переменных

В67: Когда можно использовать эвристические методы прогнозирования?

О67: объект прост, объект очень сложен

В68: Для вывода параметров статистики функции «ЛИНЕЙН» необходимо:

О68: присвоить переменной «статистика» значение «1», присвоить переменной статистика значение «истина», присвоить переменной «статистика» значение «да»

В69: В какую группу экспертных методов входит метод интервью?

О69: в группу индивидуальных экспертных методов

В70: С каким расширением можно создать и сохранить подготовленный документ в окне «Шаблоны»?

О70: с расширением .do с

В71: Как называется программа, входящая в состав Word и упрощающая процесс создания и форматирования документа?

В72: Каким документам доступны параметры локальных шаблонов:

О72: тем документам, которые базируются на данном локальном шаблоне

В73: Какая из перечисленных моделей не может использоваться для моделирования данных?

В74: Чем отличаются линейное и нелинейное сглаживание?

О74: нелинейное учитывает расстояние каждой точки базовой линии от точки прогноза

В75: Какие методы применяются в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики характеристики объекта прогнозирования?

О75: методы экспертных оценок

В76: В каких программах из пакета Microsoft Office может быть построена ИЛМ?

В77: Что необходимо сделать для решения или анализа сценария в тех случаях, когда оптимизационная задача содержит несколько переменных величин?

О77: воспользоваться технологией «Поиск решения»

В78: Как называются именованные комбинации значений, заданных для одной или нескольких изменяемых ячеек в модели «Что если»?

О78: ~~таблица подстановки~~

В79: В какую группу экспертных методов входит морфологический анализ?

О79: в группу индивидуальных экспертных методов

В80: В какую группу экспертных методов входит метод построения прогнозного сценария?

О80: в группу индивидуальных экспертных методов

В81: Сколько этапов системного моделирования?

В82: К какой группе методов прогнозирования относится функция «ТЕНДЕНЦИЯ»?

О82: линейная многомерная

В83: Факторный анализ – это

О83: выявление действия различных факторов и их комбинаций на величину результативного признака

В84: Какой интервал усреднения необходимо задавать?

В85: Функция «РОСТ» относится к группе методов

О85: нелинейных многомерных

В86: Какие методы объединяют совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования по принципу выделения содержащихся в ней математических закономерностей развития и математических взаимосвязейхарактеристик с целью получения прогнозных моделей?

О86: статистические методы

В87: Какой метод называют линейным сглаживанием?

О87: метод невзвешенных скользящих функций

В88: Что целесообразно сделать перед началом работы с диспетчером сценариев?

О88: присвоить имена ячейкам, где будут располагаться переменные и формулы, ссылающиеся на изменяемые ячейки окон диалога

В89: Какова главная проблема принятия решений?

О89: выбор альтернатив решений

В90: Какую типовую функцию Exel можно использовать для линейного сглаживания?

В91: Какова роль модели «черный ящик» в системном моделировании?

О91: структурировать исходную информацию относительно самой системы и внешней среды

В92: Что определяет линейная регрессия?

О92: прямую линию, которая наилучшим образом представляет множество данных

В93: Какие методы входят в группу экстраполяционных методов прогнозирования?

О93: интерполяция, экспоненциальное сглаживание, вероятностное моделирование

В94: С какой целью проводится анализ объектов прогнозирования?

О94: разработка модели объекта

В95: Какие методы основаны на мнениях привлеченных экспертов?

В96: Где находится функция «экспоненциальное сглаживание»?

О96: в пакете «анализ данных»

В97: Что представляет собой управление с помощью сценариев?

О97: процесс изучения отдельных переменных и присвоение им диапазона значений

В98: Какой показатель используется для проверки достоверности тренда?

О98: коэффициент детерминации

В99: Что такое «фактор затухания»?

О99: величина, обратная постоянной сглаживания

В100: Процесс подготовки пачки однотипных писем (документов) путем объединения файла, содержащего список имен и адресов, с файлом, содержащим шаблон писем – это

В101: Что такое шаблон?

О101: особый вид файла документа, представляющий специальные средства для оформления итогового документа

В102: Какое имя и расширения имеют файлы шаблонов?

В103: Какая из перечисленных моделей не может использоваться для моделирования данных?

В104: Что такое журнал?

О104: особая часть БД, недоступная пользователям СУБД и поддерживаемая с особой тщательностью, в которую поступают записи обо всех изменениях основной части СУБД

В105: Что такое база данных (БД)?

О105: совокупность сведений о конкретных объектах реального мира в какой-либо предметной области

В106: Что явилось первой побудительной причиной создания СУБД?

О106: стремление выделить и обобщить общую часть БД, ответственную за управление сложно структурированными данными

В107: Что представляет собой интегрированная БД?

О107: данные должны храниться в общем «котле», что исключает их дублирование и все изменения производятся в одном месте

В108: Определите четвертый этап процесса системного моделирования

О108: создание модели данных в конкретной информационной технологии (программе)

В109: Что является содержанием шестого этапа процесса системного моделирования?

О109: материальное или информационное воздействие на систему-оригинал с целью привидения ее в найденное при решении оптимальное состояние для решения исходной проблемы

В110: Что является целью третьего этапа процесса системного моделирования?

О110: построение информационно-логической модели полученных данных о системе и окружающей ее среды

В111: Определите пятый этап процесса системного моделирования

О111: выполнение вычислительных экспериментов с моделью

В112: Определите первый этап процесса системного моделирования

О112: анализ проблемной ситуации

В113: В чем суть первого этапа процесса системного моделирования?

О113: выполняется анализ всех доступных ресурсов (материальных, финансовых, информационных), необходимых для построения модели, ее использования и реализации полученных результатов с целью решения имеющейся проблемы

В114: В чем состоит назначение модели черного ящика в системном моделировании?

Когда вы вставляете линейную диаграмму в Excel, как правило, линейная диаграмма имеет углы, которые могут быть недостаточно красивыми и гладкими. Теперь я могу рассказать вам, как сгладить углы линейной диаграммы, чтобы удовлетворить ваши потребности в Excel.

Вкладка Office позволяет редактировать и просматривать в Office с вкладками и значительно упрощает работу . Kutools for Excel решает большинство ваших проблем и увеличивает вашу производительность на 80%

Повторное использование чего угодно: Добавляйте наиболее часто используемые или сложные формулы, диаграммы и все остальное в избранное и быстро используйте их в будущем.
Более 20 текстовых функций: Извлечь число из текстовой строки; Извлечь или удалить часть текстов; Преобразование чисел и валют в английские слова.
Инструменты слияния : Несколько книг и листов в одну; Объединить несколько ячеек / строк / столбцов без потери данных; Объедините повторяющиеся строки и сумму.
Разделить инструменты : Разделение данных на несколько листов в зависимости от ценности; Из одной книги в несколько файлов Excel, PDF или CSV; От одного столбца к нескольким столбцам.
Вставить пропуск Скрытые / отфильтрованные строки; Подсчет и сумма по цвету фона ; Отправляйте персонализированные электронные письма нескольким получателям массово.
Суперфильтр: Создавайте расширенные схемы фильтров и применяйте их к любым листам; Сортировать по неделям, дням, периодичности и др .; Фильтр жирным шрифтом, формулы, комментарий .
Более 300 мощных функций; Работает с Office 2007-2019 и 365; Поддерживает все языки; Простое развертывание на вашем предприятии или в организации.

Сгладьте линейный график

Удивительный! Использование эффективных вкладок в Excel, таких как Chrome, Firefox и Safari!

Экономьте 50% своего времени и сокращайте тысячи щелчков мышью каждый день!

Чтобы изменить углы линии на плавную, очень просто, сделайте следующее:

1. Щелкните правой кнопкой мыши нужную серию и выберите Форматировать ряд данных в контекстном меню. Смотрите скриншот:

2. в Форматировать ряд данных диалоговое окно, нажмите Стиль линии на левой панели и проверьте Сглаженная линия вариант в правом разделе. Смотрите скриншот:

3. Закройте диалоговое окно. Затем вы можете увидеть, как линейный график стал плавным.

Наконечник: В Excel 2013 после нажатия Формат даты серии, перейдите, чтобы нажать Заливка и линия Вкладка в Форматировать ряд данных панель, а затем спуститесь, чтобы проверить Сглаженная линия опцию.

Он находится в пакете инструментов анализа в Excel. Пакет инструментов анализа представляет собой надстройку для анализа данных Microsoft Excel. Эта надстройка не загружается автоматически в Excel. Прежде чем использовать это сначала, нам нужно загрузить его.

Действия по загрузке надстройки Analysis ToolPak:

Нам нужно добавить эту функцию в Excel для анализа бизнеса с помощью надстроек Excel. Чтобы добавить эту функцию в Excel, выполните следующие действия:

Перейдите на вкладку ФАЙЛ . Нажмите на вкладку ОПЦИИ в левом окне панели. Смотрите скриншот ниже.

Откроется диалоговое окно для параметров Excel. Нажмите на вкладку Надстройки, как показано на скриншоте ниже.

Он снова отобразит некоторые параметры.
Выберите параметры надстроек Excel в разделе «Управление» и нажмите кнопку « Перейти», как показано на снимке экрана ниже. (Однако надстройки Excel по умолчанию выбраны)

Откроется диалоговое окно « Надстройки ».

Установите флажок Analysis Toolpak и затем нажмите OK, как показано на скриншоте ниже.

Эти шаги добавят раздел « Анализ данных » для статистического анализа на вкладке «ДАННЫЕ».

Как использовать экспоненциальное сглаживание в Excel?

Экспоненциальное сглаживание в Excel очень простое и удобное в использовании. Давайте разберемся в работе по прогнозированию экспоненциального сглаживания в Excel на нескольких примерах.

Вы можете скачать этот шаблон Экспоненциальное сглаживание Excel здесь - Шаблон Экспоненциальное сглаживание Excel

Прогнозирование экспоненциального сглаживания - пример № 1

Ниже мы приводим прайс-лист на месяц.

Мы присвоили номер месячному периоду. Для экспоненциального сглаживания данных этого временного ряда выполните следующие действия:

Перейдите на вкладку « Данные ». Выберите опцию «Анализ данных» в разделе «Анализ», как показано на скриншоте ниже.

Откроется диалоговое окно Параметры анализа данных.
Выберите пункт « Экспоненциальное сглаживание» в списке параметров и нажмите кнопку « ОК», как показано ниже.

Откроется диалоговое окно для метода экспоненциального сглаживания .

В поле « Диапазон ввода» выберите диапазон цен от C4: C15 .

В поле Коэффициент демпфирования введите значение 0, 9 . Этот 0, 9 называется коэффициентом демпфирования, который равен 1- . Здесь α (альфа) - коэффициент сглаживания.

Под полем Output Range выберите ячейку, в которой вы хотите увидеть результат. Смотрите скриншот ниже.

Установите флажок « Вывод диаграммы» для отображения значений на диаграмме, а затем нажмите « ОК» .

Он вставит значения демпфирования в столбец E с диаграммой экспоненциального сглаживания, как показано на снимке экрана ниже.

Объяснение:

Здесь α = 0, 1, предыдущей точке данных присваивается сравнительно небольшой вес, тогда как предыдущему сглаженному значению присваивается большой вес (0, 9).
Приведенный выше график показывает тенденцию к увеличению в точках данных.
График не вычисляет сглаженное значение для первой точки данных, потому что до этого нет точки данных.

Прогнозирование экспоненциального сглаживания - пример № 2

Давайте рассмотрим α = 0, 2 для указанных выше значений данных, поэтому введите значение 0, 8 в поле Коэффициент демпфирования и снова повторите метод экспоненциального сглаживания.

Результат показан ниже:

Прогнозирование экспоненциального сглаживания - пример № 3

Давайте рассмотрим α = 0, 8 для данных значений, указанных выше, поэтому введите значение 0, 2 в поле Коэффициент демпфирования и снова повторите метод экспоненциального сглаживания.

Результат показан ниже:

Теперь, если мы сравним результаты всех вышеприведенных 3 примеров Excel с экспоненциальным сглаживанием, то мы можем прийти к следующему выводу:

Значение альфа α меньше, коэффициент демпфирования выше. В результате более сглаживаются пики и долины.
Альфа-значение выше, коэффициент демпфирования меньше. Результирующие сглаженные значения ближе к фактическим точкам данных.

Вещи, чтобы помнить

Чем больше значение коэффициента демпфирования, тем сглаживаются пик и впадины в наборе данных.
Экспоненциальное сглаживание Excel - очень гибкий и простой в использовании метод расчета.