Как найти формулу графика в excel

Как найти формулу графика в excel



Профи

(774),
закрыт



1 месяц назад

dmitry melkov

Мастер

(1189)


13 лет назад

в принципе можно попробывать.. .
правой кнопкой по графику, выбрать “добавить линию тренда”, выбрать наиболее подходящий по виду тренд и на вкладке “параметры” поставить галочку “показывать уравнение на диаграмме”

Источник

Как построить график в Excel по уравнению

Как предоставить информацию, чтобы она лучше воспринималась. Используйте графики. Это особенно актуально в аналитике. Рассмотрим, как построить график в Excel по уравнению.

Что это такое

График показывает, как одни величины зависят от других. Информация легче воспринимается. Посмотрите визуально, как отображается динамика изменения данных.

А нужно ли это

Графический способ отображения информации востребован в учебных или научных работах, исследованиях, при создании деловых планов, отчетов, презентаций, формул. Разработчики для построения графиков добавили способы визуального представления: диаграммы, пиктограммы.

Как построить график уравнения регрессии в Excel

Регрессионный анализ — статистический метод исследования. Устанавливает, как независимые величины влияют на зависимую переменную. Редактор предлагает инструменты для такого анализа.

Подготовительные работы

Перед использованием функции активируйте Пакет анализа. Перейдите:
Выберите раздел:
Далее:
Прокрутите окно вниз, выберите:
Отметьте пункт:
Открыв раздел «Данные», появится кнопка «Анализ».

Как пользоваться

Рассмотрим на примере. В таблице указана температура воздуха и число покупателей. Данные выводятся за рабочий день. Как температура влияет на посещаемость. Перейдите:
Выберите:
Отобразится окно настроек, где входной интервал:

  1. Y. Ячейки с данными влияние факторов на которые нужно установить. Это число покупателей. Адрес пропишите вручную или выделите соответствующий столбец;
  2. Х. Данные, влияние на которые нужно установить. В примере, нужно узнать, как температура влияет на количество покупателей. Поэтому выделяем ячейки в столбце «Температура».

Анализ

Нажав кнопку «ОК», отобразится результат.
Основной показатель — R-квадрат. Обозначает качество. Он равен 0,825 (82,5%). Что это означает? Зависимости, где показатель меньше 0,5 считается плохим. Поэтому в примере это хороший показатель. Y-пересечение. Число покупателей, если другие показатели равны нулю. 62,02 высокий показатель.

Как построить график квадратного уравнения в Excel

График функции имеет вид: y=ax2+bx+c. Рассмотрим диапазон значений: [-4:4].

  1. Составьте таблицу как на скриншоте;
  2. В третьей строке указываем коэффициенты и их значения;
  3. Пятая — диапазон значений;
  4. В ячейку B6 вписываем формулу =$B3*B5*B5+$D3*B5+$F3;

Копируем её на весь диапазон значений аргумента вправо.
При вычислении формулы прописывается знак «$». Используется чтобы ссылка была постоянной. Подробнее смотрите в статье: «Как зафиксировать ячейку».
Выделите диапазон значений по ним будем строить график. Перейдите:
Поместите график в свободное место на листе.

Как построить график линейного уравнения

Функция имеет вид: y=kx+b. Построим в интервале [-4;4].

  1. В таблицу прописываем значение постоянных величин. Строка три;
  2. Строка 5. Вводим диапазон значений;
  3. Ячейка В6. Прописываем формулу.

Выделите диапазон ячеек A5:J6. Далее:
График — прямая линия.

Вывод

Мы рассмотрели, как построить график в Экселе (Excel) по уравнению. Главное — правильно выбрать параметры и диаграмму. Тогда график точно отобразит данные.

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 Ярлык — Уравнение 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.

[spoiler title=”источники:”]

http://exceltut.ru/5-sposobov-rascheta-znachenij-linejnogo-trenda-v-ms-excel/

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

[/spoiler]

Источник

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]

  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
Источник

Метод аппроксимации в Microsoft Excel

Среди различных методов прогнозирования нельзя не выделить аппроксимацию. С её помощью можно производить приблизительные подсчеты и вычислять планируемые показатели, путем замены исходных объектов на более простые. В Экселе тоже существует возможность использования данного метода для прогнозирования и анализа. Давайте рассмотрим, как этот метод можно применить в указанной программе встроенными инструментами.

Выполнение аппроксимации

Наименование данного метода происходит от латинского слова proxima – «ближайшая» Именно приближение путем упрощения и сглаживания известных показателей, выстраивание их в тенденцию и является его основой. Но данный метод можно использовать не только для прогнозирования, но и для исследования уже имеющихся результатов. Ведь аппроксимация является, по сути, упрощением исходных данных, а упрощенный вариант исследовать легче.

Главный инструмент, с помощью которого проводится сглаживания в Excel – это построение линии тренда. Суть состоит в том, что на основе уже имеющихся показателей достраивается график функции на будущие периоды. Основное предназначение линии тренда, как не трудно догадаться, это составление прогнозов или выявление общей тенденции.

Но она может быть построена с применением одного из пяти видов аппроксимации:

  • Линейной;
  • Экспоненциальной;
  • Логарифмической;
  • Полиномиальной;
  • Степенной.

Рассмотрим каждый из вариантов более подробно в отдельности.

Способ 1: линейное сглаживание

Прежде всего, давайте рассмотрим самый простой вариант аппроксимации, а именно с помощью линейной функции. На нем мы остановимся подробнее всего, так как изложим общие моменты характерные и для других способов, а именно построение графика и некоторые другие нюансы, на которых при рассмотрении последующих вариантов уже останавливаться не будем.

Прежде всего, построим график, на основании которого будем проводить процедуру сглаживания. Для построения графика возьмем таблицу, в которой помесячно указана себестоимость единицы продукции, производимой предприятием, и соответствующая прибыль в данном периоде. Графическая функция, которую мы построим, будет отображать зависимость увеличения прибыли от уменьшения себестоимости продукции.

    Для построения графика, прежде всего, выделяем столбцы «Себестоимость единицы продукции» и «Прибыль». После этого перемещаемся во вкладку «Вставка». Далее на ленте в блоке инструментов «Диаграммы» щелкаем по кнопке «Точечная». В открывшемся списке выбираем наименование «Точечная с гладкими кривыми и маркерами». Именно данный вид диаграмм наиболее подходит для работы с линией тренда, а значит, и для применения метода аппроксимации в Excel.

Существует ещё один вариант её добавления. В дополнительной группе вкладок на ленте «Работа с диаграммами» перемещаемся во вкладку «Макет». Далее в блоке инструментов «Анализ» щелкаем по кнопке «Линия тренда». Открывается список. Так как нам нужно применить линейную аппроксимацию, то из представленных позиций выбираем «Линейное приближение».

Если же вы выбрали все-таки первый вариант действий с добавлением через контекстное меню, то откроется окно формата.

В блоке параметров «Построение линии тренда (аппроксимация и сглаживание)» устанавливаем переключатель в позицию «Линейная».
При желании можно установить галочку около позиции «Показывать уравнение на диаграмме». После этого на диаграмме будет отображаться уравнение сглаживающей функции.

Также в нашем случае для сравнения различных вариантов аппроксимации важно установить галочку около пункта «Поместить на диаграмму величину достоверной аппроксимации (R^2)». Данный показатель может варьироваться от 0 до 1. Чем он выше, тем аппроксимация качественнее (достовернее). Считается, что при величине данного показателя 0,85 и выше сглаживание можно считать достоверным, а если показатель ниже, то – нет.

После того, как провели все вышеуказанные настройки. Жмем на кнопку «Закрыть», размещенную в нижней части окна.

  • Как видим, на графике линия тренда построена. При линейной аппроксимации она обозначается черной прямой полосой. Указанный вид сглаживания можно применять в наиболее простых случаях, когда данные изменяются довольно быстро и зависимость значения функции от аргумента очевидна.

    • Сглаживание, которое используется в данном случае, описывается следующей формулой:

    В конкретно нашем случае формула принимает такой вид:

    Величина достоверности аппроксимации у нас равна 0,9418, что является довольно приемлемым итогом, характеризующим сглаживание, как достоверное.

    Способ 2: экспоненциальная аппроксимация

    Теперь давайте рассмотрим экспоненциальный тип аппроксимации в Эксель.

      Для того, чтобы изменить тип линии тренда, выделяем её кликом правой кнопки мыши и в раскрывшемся меню выбираем пункт «Формат линии тренда…».

    После этого запускается уже знакомое нам окно формата. В блоке выбора типа аппроксимации устанавливаем переключатель в положение «Экспоненциальная». Остальные настройки оставим такими же, как и в первом случае. Щелкаем по кнопке «Закрыть».

    Общий вид функции сглаживания при этом такой:

    где e – это основание натурального логарифма.

    В конкретно нашем случае формула приняла следующую форму:

    Способ 3: логарифмическое сглаживание

    Теперь настала очередь рассмотреть метод логарифмической аппроксимации.

      Тем же способом, что и в предыдущий раз через контекстное меню запускаем окно формата линии тренда. Устанавливаем переключатель в позицию «Логарифмическая» и жмем на кнопку «Закрыть».

  • Происходит процедура построения линии тренда с логарифмической аппроксимацией. Как и в предыдущем случае, такой вариант лучше использовать тогда, когда изначально данные быстро изменяются, а потом принимают сбалансированный вид. Как видим, уровень достоверности равен 0,946. Это выше, чем при использовании линейного метода, но ниже, чем качество линии тренда при экспоненциальном сглаживании.

    • В общем виде формула сглаживания выглядит так:

    где ln – это величина натурального логарифма. Отсюда и наименование метода.

    В нашем случае формула принимает следующий вид:

    Способ 4: полиномиальное сглаживание

    Настал черед рассмотреть метод полиномиального сглаживания.

      Переходим в окно формата линии тренда, как уже делали не раз. В блоке «Построение линии тренда» устанавливаем переключатель в позицию «Полиномиальная». Справа от данного пункта расположено поле «Степень». При выборе значения «Полиномиальная» оно становится активным. Здесь можно указать любое степенное значение от 2 (установлено по умолчанию) до 6. Данный показатель определяет число максимумов и минимумов функции. При установке полинома второй степени описывается только один максимум, а при установке полинома шестой степени может быть описано до пяти максимумов. Для начала оставим настройки по умолчанию, то есть, укажем вторую степень. Остальные настройки оставляем такими же, какими мы выставляли их в предыдущих способах. Жмем на кнопку «Закрыть».

    Линия тренда с использованием данного метода построена. Как видим, она ещё более изогнута, чем при использовании экспоненциальной аппроксимации. Уровень достоверности выше, чем при любом из использованных ранее способов, и составляет 0,9724.

    Данный метод наиболее успешно можно применять в том случае, если данные носят постоянно изменчивый характер. Функция, описывающая данный вид сглаживания, выглядит таким образом:

    В нашем случае формула приняла такой вид:

    y=0,0015*x^2-1,7202*x+507,01
    Теперь давайте изменим степень полиномов, чтобы увидеть, будет ли отличаться результат. Возвращаемся в окно формата. Тип аппроксимации оставляем полиномиальным, но напротив него в окне степени устанавливаем максимально возможное значение – 6.

  • Как видим, после этого наша линия тренда приняла форму ярко выраженной кривой, у которой число максимумов равно шести. Уровень достоверности повысился ещё больше, составив 0,9844.

    • Формула, которая описывает данный тип сглаживания, приняла следующий вид:

    Способ 5: степенное сглаживание

    В завершении рассмотрим метод степенной аппроксимации в Excel.

      Перемещаемся в окно «Формат линии тренда». Устанавливаем переключатель вида сглаживания в позицию «Степенная». Показ уравнения и уровня достоверности, как всегда, оставляем включенными. Жмем на кнопку «Закрыть».

  • Программа формирует линию тренда. Как видим, в нашем случае она представляет собой линию с небольшим изгибом. Уровень достоверности равен 0,9618, что является довольно высоким показателем. Из всех вышеописанных способов уровень достоверности был выше только при использовании полиномиального метода.

    • Данный способ эффективно используется в случаях интенсивного изменения данных функции. Важно учесть, что этот вариант применим только при условии, что функция и аргумент не принимают отрицательных или нулевых значений.

    Общая формула, описывающая данный метод имеет такой вид:

    В конкретно нашем случае она выглядит так:

    Как видим, при использовании конкретных данных, которые мы применяли для примера, наибольший уровень достоверности показал метод полиномиальной аппроксимации с полиномом в шестой степени (0,9844), наименьший уровень достоверности у линейного метода (0,9418). Но это совсем не значит, что такая же тенденция будет при использовании других примеров. Нет, уровень эффективности у приведенных выше методов может значительно отличаться, в зависимости от конкретного вида функции, для которой будет строиться линия тренда. Поэтому, если для этой функции выбранный метод наиболее эффективен, то это совсем не означает, что он также будет оптимальным и в другой ситуации.

    Если вы пока не можете сразу определить, основываясь на вышеприведенных рекомендациях, какой вид аппроксимации подойдет конкретно в вашем случае, то есть смысл попробовать все методы. После построения линии тренда и просмотра её уровня достоверности можно будет выбрать оптимальный вариант.

    Помимо этой статьи, на сайте еще 12683 инструкций.
    Добавьте сайт Lumpics.ru в закладки (CTRL+D) и мы точно еще пригодимся вам.

    Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.

    Как сделать линейную калибровочную кривую в Excel

    В Excel есть встроенные функции, которые вы можете использовать для отображения ваших данных калибровки и расчета линии наилучшего соответствия. Это может быть полезно, когда вы пишете отчет химической лаборатории или программируете поправочный коэффициент на единицу оборудования.

    В этой статье мы рассмотрим, как использовать Excel для создания диаграммы, построить линейную калибровочную кривую, отобразить формулу калибровочной кривой, а затем настроить простые формулы с помощью функций НАКЛОН и ПЕРЕКЛЮЧИТЬ, чтобы использовать уравнение калибровки в Excel.

    Что такое калибровочная кривая и как Excel полезен при ее создании?

    Чтобы выполнить калибровку, вы сравниваете показания устройства (например, температуру, отображаемую термометром) с известными значениями, называемыми стандартами (например, точки замерзания и кипения воды). Это позволяет вам создать серию пар данных, которые вы затем будете использовать для построения калибровочной кривой.

    Двухточечная калибровка термометра с использованием точек замерзания и кипения воды будет иметь две пары данных: одну с момента, когда термометр помещают в ледяную воду (32 ° F или 0 ° C), и одну в кипящую воду (212 ° F). или 100 ° С). Когда вы построите эти две пары данных в виде точек и проведете линию между ними (калибровочную кривую), а затем, предполагая, что реакция термометра является линейной, вы можете выбрать любую точку на линии, которая соответствует значению, которое отображает термометр, и вы мог найти соответствующую «истинную» температуру.

    Таким образом, линия, по сути, заполняет информацию между двумя известными для вас точками, так что вы можете быть достаточно уверенными при оценке фактической температуры, когда термометр показывает 57,2 градуса, но когда вы никогда не измеряли «стандарт», который соответствует это чтение.

    В Excel есть функции, которые позволяют графически отображать пары данных на графике, добавлять линию тренда (калибровочную кривую) и отображать уравнение калибровочной кривой на графике. Это полезно для визуального отображения, но вы также можете рассчитать формулу линии, используя функции Excel SLOPE и INTERCEPT. Когда вы введете эти значения в простые формулы, вы сможете автоматически рассчитать «истинное» значение на основе любого измерения.

    Давайте посмотрим на пример

    Для этого примера мы разработаем калибровочную кривую из серии из десяти пар данных, каждая из которых состоит из значения X и значения Y. Значения Х будут нашими «стандартами», и они могут представлять что угодно, от концентрации химического раствора, который мы измеряем с помощью научного прибора, до входной переменной программы, которая управляет пусковой машиной для мрамора.

    Значения Y будут «откликами», и они будут представлять собой показания прибора, полученные при измерении каждого химического раствора, или измеренное расстояние, на котором расстояние от пусковой установки, на которую упал мрамор, используя каждое входное значение.

    После того, как мы графически изобразим калибровочную кривую, мы будем использовать функции SLOPE и INTERCEPT, чтобы вычислить формулу калибровочной линии и определить концентрацию «неизвестного» химического раствора на основании показаний прибора или решить, какой ввод мы должны дать программе, чтобы мрамор приземляется на определенном расстоянии от пусковой установки.

    Шаг первый: создайте свою диаграмму

    Наш простой пример электронной таблицы состоит из двух столбцов: X-Value и Y-Value.

    Начнем с выбора данных для построения графика.

    Сначала выберите ячейки столбца «X-значение».

    Теперь нажмите клавишу Ctrl и затем щелкните ячейки столбца Y-значения.

    Перейдите на вкладку «Вставить».

    Перейдите в меню «Графики» и выберите первый вариант в раскрывающемся меню «Разброс».

    разброс» width=»314″ height=»250″ svg+xml,%3Csvg%20xmlns=’http://www.w3.org/2000/svg’%20viewBox=’0%200%20314%20250’%3E%3C/svg%3E» data-lazy-src=»https://gadgetshelp.com/wp-content/uploads/images/htg/content/uploads/2018/12/xExcel-Calibration-Curve-05.png.pagespeed.gp+jp+jw+pj+ws+js+rj+rp+rw+ri+cp+md.ic.zXPKQgYC7-.png»/>

    Появится диаграмма, содержащая точки данных из двух столбцов.

    Выберите серию, нажав на одну из синих точек. После выбора Excel обрисовывает в общих чертах точки.

    Щелкните правой кнопкой мыши одну из точек и выберите опцию «Добавить линию тренда».

    На графике появится прямая линия.

    В правой части экрана появится меню «Format Trendline». Установите флажки рядом с «Показать уравнение на графике» и «Показать значение R-квадрат на графике». Значение R-квадрат является статистикой, которая говорит вам, насколько точно линия соответствует данным. Наилучшее значение R-квадрата равно 1.000, что означает, что каждая точка данных касается линии. По мере роста различий между точками данных и линией значение r-квадрата уменьшается, причем 0,000 является наименьшим возможным значением.

    Уравнение и R-квадрат статистики трендовой линии появятся на графике. Обратите внимание, что в нашем примере корреляция данных очень хорошая, значение R-квадрата равно 0,988.

    Уравнение имеет вид «Y = Mx + B», где M — наклон, а B — пересечение оси y прямой.

    Теперь, когда калибровка завершена, давайте поработаем над настройкой диаграммы, отредактировав заголовок и добавив заголовки осей.

    Чтобы изменить заголовок диаграммы, щелкните по нему, чтобы выделить текст.

    Теперь введите новый заголовок, который описывает диаграмму.

    Чтобы добавить заголовки к осям X и Y, сначала перейдите к «Инструменты диаграммы»> «Дизайн».

    дизайн» width=»650″ height=»225″ svg+xml,%3Csvg%20xmlns=’http://www.w3.org/2000/svg’%20viewBox=’0%200%20650%20225’%3E%3C/svg%3E» data-lazy-src=»https://gadgetshelp.com/wp-content/uploads/images/htg/content/uploads/2018/12/Excel-Calibration-Curve-14.png»/>

    Нажмите «Добавить элемент диаграммы».

    Теперь перейдите к Названия осей> Первичная горизонтальная.

    первичная горизонтальная» width=»650″ height=»500″ svg+xml,%3Csvg%20xmlns=’http://www.w3.org/2000/svg’%20viewBox=’0%200%20650%20500’%3E%3C/svg%3E» data-lazy-src=»https://gadgetshelp.com/wp-content/uploads/images/htg/content/uploads/2018/12/Excel-Calibration-Curve-16.png»/>

    Появится название оси.

    Чтобы переименовать заголовок оси, сначала выделите текст, а затем введите новый заголовок.

    Теперь перейдите к Названию осей> Первичная вертикаль.

    Появится название оси.

    Переименуйте этот заголовок, выделив текст и введя новый заголовок.

    Ваша диаграмма теперь завершена.

    Шаг второй: Рассчитать линейное уравнение и R-квадрат

    Теперь давайте вычислим линейное уравнение и R-квадрат, используя встроенные в Excel функции SLOPE, INTERCEPT и CORREL.

    К нашему листу (в строке 14) мы добавили заголовки для этих трех функций. Мы выполним фактические вычисления в ячейках под этими заголовками.

    Сначала рассчитаем НАКЛОН. Выберите ячейку A15.

    Перейдите к формулам> Дополнительные функции> Статистические> НАКЛОН.

    Дополнительные функции> Статистические> НАКЛОН» width=»650″ height=»435″ svg+xml,%3Csvg%20xmlns=’http://www.w3.org/2000/svg’%20viewBox=’0%200%20650%20435’%3E%3C/svg%3E» data-lazy-src=»https://gadgetshelp.com/wp-content/uploads/images/htg/content/uploads/2018/12/Excel-Calibration-Curve-24.png»/>

    Откроется окно «Аргументы функции». В поле «Known_ys» выберите или введите ячейки столбца Y-значения.

    В поле «Known_xs» выберите или введите ячейки столбца X-Value. Порядок полей ‘Known_ys’ и ‘Known_xs’ имеет значение в функции SLOPE.

    Нажмите «ОК». Окончательная формула в строке формул должна выглядеть следующим образом:

    Обратите внимание, что значение, возвращаемое функцией SLOPE в ячейке A15, соответствует значению, отображенному на графике.

    Затем выберите ячейку B15 и перейдите к «Формулы»> «Дополнительные функции»> «Статистические данные»> «ПЕРЕКРЫТЬ».

    Дополнительные функции> Статистические> INTERCEPT» width=»650″ height=»435″ svg+xml,%3Csvg%20xmlns=’http://www.w3.org/2000/svg’%20viewBox=’0%200%20650%20435’%3E%3C/svg%3E» data-lazy-src=»https://gadgetshelp.com/wp-content/uploads/images/htg/content/uploads/2018/12/xExcel-Calibration-Curve-28.png.pagespeed.gp+jp+jw+pj+ws+js+rj+rp+rw+ri+cp+md.ic.6UWCgXDsRt.png»/>

    Откроется окно «Аргументы функции». Выберите или введите в ячейки столбца Y-значение для поля «Known_ys».

    Выберите или введите в ячейки столбца X-Value поле «Known_xs». Порядок полей «Known_ys» и «Known_xs» также имеет значение в функции INTERCEPT.

    Нажмите «ОК». Окончательная формула в строке формул должна выглядеть следующим образом:

    Обратите внимание, что значение, возвращаемое функцией INTERCEPT, соответствует точке пересечения y, отображаемой на диаграмме.

    Затем выберите ячейку C15 и перейдите к «Формулы»> «Дополнительные функции»> «Статистические данные»> «CORREL».

    дополнительные функции> статистические> CORREL» width=»650″ height=»435″ svg+xml,%3Csvg%20xmlns=’http://www.w3.org/2000/svg’%20viewBox=’0%200%20650%20435’%3E%3C/svg%3E» data-lazy-src=»https://gadgetshelp.com/wp-content/uploads/images/htg/content/uploads/2018/12/xExcel-Calibration-Curve-32.png.pagespeed.gp+jp+jw+pj+ws+js+rj+rp+rw+ri+cp+md.ic.n7KBBl00Uj.png»/>

    Откроется окно «Аргументы функции». Выберите или введите любой из двух диапазонов ячеек для поля «Массив1». В отличие от SLOPE и INTERCEPT, порядок не влияет на результат функции CORREL.

    Выберите или введите другой из двух диапазонов ячеек для поля «Array2».

    Нажмите «ОК». Формула должна выглядеть следующим образом на панели формул:

    Обратите внимание, что значение, возвращаемое функцией CORREL, не соответствует значению «r-квадрат» на графике. Функция CORREL возвращает «R», поэтому мы должны возвести ее в квадрат, чтобы вычислить «R-квадрат».

    Щелкните внутри панели функций и добавьте «^ 2» в конец формулы, чтобы возвести в квадрат значение, возвращаемое функцией CORREL. Заполненная формула теперь должна выглядеть так:

    После изменения формулы значение «R-квадрат» теперь соответствует значению, отображенному на графике.

    Шаг третий: настройка формул для быстрого расчета значений

    Теперь мы можем использовать эти значения в простых формулах, чтобы определить концентрацию этого «неизвестного» раствора или то, что мы должны ввести в код, чтобы шарик пролетел определенное расстояние.

    Эти шаги настроят формулы, необходимые для того, чтобы вы могли ввести значение X или значение Y и получить соответствующее значение на основе калибровочной кривой.

    Уравнение линии наилучшего соответствия имеет вид «Y-значение = НАКЛОН * X-значение + INTERCEPT», поэтому решение для «Y-значения» выполняется путем умножения значения X и SLOPE, а затем добавив ИНТЕРЦЕПТ.

    В качестве примера мы вводим ноль в качестве значения X. Возвращаемое значение Y должно быть равно ПЕРЕКЛЮЧЕНИЮ линии наилучшего соответствия. Это соответствует, поэтому мы знаем, что формула работает правильно.

    Решение для значения X на основе значения Y выполняется путем вычитания INTERCEPT из значения Y и деления результата на НАКЛОН:

    В качестве примера мы использовали INTERCEPT в качестве значения Y. Возвращаемое значение Х должно быть равно нулю, но возвращаемое значение равно 3.14934E-06. Возвращаемое значение не равно нулю, потому что мы непреднамеренно обрезали результат INTERCEPT при вводе значения. Однако формула работает правильно, потому что результат формулы равен 0,00000314934, что по существу равно нулю.

    Вы можете ввести любое значение X в первую ячейку с толстыми границами, и Excel автоматически вычислит соответствующее значение Y.

    Ввод любого значения Y во вторую ячейку с толстой рамкой даст соответствующее значение X. Эта формула используется для расчета концентрации этого раствора или того, что необходимо для запуска мрамора на определенном расстоянии.

    В этом случае прибор показывает «5», поэтому при калибровке будет предложена концентрация 4,94, или мы хотим, чтобы шарик прошел пять единиц расстояния, поэтому при калибровке предлагается ввести 4,94 в качестве входной переменной для программы, управляющей пусковой установкой мрамора. Мы можем быть достаточно уверены в этих результатах из-за высокого значения R-квадрата в этом примере.

    Как построить график в Excel по уравнению

    Как предоставить информацию, чтобы она лучше воспринималась. Используйте графики. Это особенно актуально в аналитике. Рассмотрим, как построить график в Excel по уравнению.

    Что это такое

    График показывает, как одни величины зависят от других. Информация легче воспринимается. Посмотрите визуально, как отображается динамика изменения данных.

    А нужно ли это

    Графический способ отображения информации востребован в учебных или научных работах, исследованиях, при создании деловых планов, отчетов, презентаций, формул. Разработчики для построения графиков добавили способы визуального представления: диаграммы, пиктограммы.

    Как построить график уравнения регрессии в Excel

    Регрессионный анализ — статистический метод исследования. Устанавливает, как независимые величины влияют на зависимую переменную. Редактор предлагает инструменты для такого анализа.

    Подготовительные работы

    Перед использованием функции активируйте Пакет анализа. Перейдите:
    Выберите раздел:
    Далее:
    Прокрутите окно вниз, выберите:
    Отметьте пункт:
    Открыв раздел «Данные», появится кнопка «Анализ».

    Как пользоваться

    Рассмотрим на примере. В таблице указана температура воздуха и число покупателей. Данные выводятся за рабочий день. Как температура влияет на посещаемость. Перейдите:
    Выберите:
    Отобразится окно настроек, где входной интервал:

    1. Y. Ячейки с данными влияние факторов на которые нужно установить. Это число покупателей. Адрес пропишите вручную или выделите соответствующий столбец;
    2. Х. Данные, влияние на которые нужно установить. В примере, нужно узнать, как температура влияет на количество покупателей. Поэтому выделяем ячейки в столбце «Температура».

    Анализ

    Нажав кнопку «ОК», отобразится результат.
    Основной показатель — R-квадрат. Обозначает качество. Он равен 0,825 (82,5%). Что это означает? Зависимости, где показатель меньше 0,5 считается плохим. Поэтому в примере это хороший показатель. Y-пересечение. Число покупателей, если другие показатели равны нулю. 62,02 высокий показатель.

    Как построить график квадратного уравнения в Excel

    График функции имеет вид: y=ax2+bx+c. Рассмотрим диапазон значений: [-4:4].

    1. Составьте таблицу как на скриншоте;
    2. В третьей строке указываем коэффициенты и их значения;
    3. Пятая — диапазон значений;
    4. В ячейку B6 вписываем формулу =$B3*B5*B5+$D3*B5+$F3;

    Копируем её на весь диапазон значений аргумента вправо.
    При вычислении формулы прописывается знак «$». Используется чтобы ссылка была постоянной. Подробнее смотрите в статье: «Как зафиксировать ячейку».
    Выделите диапазон значений по ним будем строить график. Перейдите:
    Поместите график в свободное место на листе.

    Как построить график линейного уравнения

    Функция имеет вид: y=kx+b. Построим в интервале [-4;4].

    1. В таблицу прописываем значение постоянных величин. Строка три;
    2. Строка 5. Вводим диапазон значений;
    3. Ячейка В6. Прописываем формулу.

    Выделите диапазон ячеек A5:J6. Далее:
    График — прямая линия.

    Вывод

    Мы рассмотрели, как построить график в Экселе (Excel) по уравнению. Главное — правильно выбрать параметры и диаграмму. Тогда график точно отобразит данные.

    источники:

    http://gadgetshelp.com/how-to/kak-sdelat-lineinuiu-kalibrovochnuiu-krivuiu-v-excel/

    http://public-pc.com/kak-postroit-grafik-v-excel-po-uravneniyu/

    Источник

    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.

    Источник

    Добавить комментарий