photosdematures.com

Екцел линеарна интерполација

Линеарна интерполација у екцелу значи предвиђање или погађање предстојеће следеће вредности неке одређене променљиве дате на тренутним подацима, овде креирамо праву линију која повезује две вредности и кроз њу процењујемо будућу вредност, у екцелу користимо функцију прогнозе и тражење функција ради линеарну интерполацију.

Интерполација је математички или статистички алат који се користи за предвиђање вредности између 2 тачке на кривој или линији. Овај алат се не користи само у статистици, већ се користи и у многим другим областима попут бизниса, науке итд. Свуда где постоји могућност за предвиђање вредности између две тачке података.

Како се врши линеарна интерполација у програму Екцел?

Овде можете преузети овај Екцел предложак линеарне интерполације - Екцел предложак линеарне интерполације

Пример # 1

Извођење интерполације ради познавања температуре времена током различитих временских зона

Прво скините температурне бројке регије Бангалоре за сваки сат и подаци би били следећи: -

Подаци показују да имамо податке о температури у региону Бангалоре за неки датум. Колона на време имамо временске зоне за целу колону дана и сата, поменули смо број сати од почетка дана, попут 00:00, био би 0 сати, 1:00 био би 1 сат, и тако на.

Сада ћемо извршити интерполацију података како бисмо извукли вредност температуре за потребну временску зону, што може бити било које време, а не само тачан сат.

Да бисмо извршили интерполацију, у Екцел-у морамо да користимо неколико формула попут ПРОГНОЗА, ПОКРЕТ, УТАКМИЦА. Погледајмо укратко ове формуле пре него што наставимо.

ПРОГНОЗА () - Ова функција Форецаст екцел израчунава или предвиђа будућу вредност на основу постојећих вредности заједно са линеарним трендом.

• Икс - Ово је вредност за коју желимо да предвидимо.
• Кновн_ис - Ово су зависне вредности из података и обавезно поље које треба попунити
• Кновн_кс - Ово су независне вредности из података и обавезно поље које се попуњава.

УТАКМИЦА() - Ова функција Матцх екцел вратиће релативни положај вредности претраживања у реду, колони или табели која се подудара са наведеном вредношћу у наведеном редоследу.

• Лоокуп_валуе - Ово је вредност која треба да се подудара са низом претраживања
• Лоокуп_арраи - Ово је опсег за претрагу

[матцх_типе] - Ово може бити 1,0, -1. Подразумевано би било 1. За 1 - Матцх ће пронаћи највећу вредност која је мања или једнака вредности лоок_уп и вредност треба да буде у растућем редоследу. За 0 - Матцх проналази прву вредност тачно једнаку лоокуп_валуе и нема потребе за сортирањем. За -1 - Матцх ће пронаћи најмању вредност која је већа или једнака вредности лоок_уп и треба је сортирати у опадајућем редоследу.

ОФСЕТ() - Ова функција померања вратит ће ћелију или опсег ћелија којима је наведен број редова и колона. Ћелија или опсег ћелија зависиће од висине и ширине редова и колона које одредимо.

• Референца - Ово је полазна тачка одакле ће се извршити бројање редова и колона.
• Редови - Број редова за померање испод почетне референтне ћелије.
• Колоне - Број ступаца за одмик право од почетне референтне ћелије.
• [висина] - Висина у редовима од враћене референце. Ово није обавезно.
• [ширина] - Ширина у колонама из враћене референце. Ово није обавезно.

Као што смо укратко видели формуле које ћемо користити за обављање интерполације. Извршимо сада интерполацију на следећи начин:

Укуцајте формулу у ћелију која треба да видимо температуру за различиту временску зону. Ово говори да морамо одабрати ћелију за коју треба предвидети и функција оффсет & матцх се користи за одабир кновн_ис и кновн_кс.

ПРОГНОЗА ($ Ф $ 5 - Изаберите ћелију у којој се предвиђа временска зона.

ОФФСЕТ ($ Ц $ 3: $ Ц $ 26, УТАКМИЦА ($ Ф $ 5, $ Б $ 3: $ Б $ 26,1) -1,0,2) - Ово се користи за одабир кновн_ис јер се референца узима у привремену колону јер су то зависне вредности. Функција подударања користи се за генерисање положаја вредности коју требамо предвидети и израчунати број редова. Колоне би требале бити 0, јер желимо да зависна вредност за исту колону која је изабрана, а висина је 2, јер треба да изведемо предвиђање на основу последње 2 вредности.

ОФФСЕТ ($ Б $ 3: $ Б $ 26, УТАКМИЦА ($ Ф $ 5, $ Б $ 3: $ Б $ 26,1) -1,0,2) - Ово се користи за одабир кновн_кс, јер се референца узима у сату, јер су то независне вредности, а остатак је исти као и код бројања редова.

Сада дајте неку временску зону у ћелији за коју смо сматрали да је предвиђа. Овде је унета вредност 19,5 што је 19:30 и добићемо температуру од 30 која се предвиђа из вредности температуре које су дате по сату.

Слично томе, из ове формуле можемо видети привремене бројке за различите временске зоне.

Пример # 2

Извођење линеарне интерполације како би се знало о продаји организације у 2018. години

Претпоставимо да смо детаље о продаји за организацију добили у 2018. години, као у наставку. Имамо податке у данима и њиховој продаји у збирном износу. Добили смо продају 7844 јединице у првих 15 дана у години, 16094 јединице за 50 дана у години, и тако даље.

Можемо користити исту формулу коју смо користили у интерполацији за предвиђање вредности продаје за различите дане, а која није наведена у подацима које сматрамо. Овде је продаја у правој линији (линеарној) као што смо узели кумулативно.

Ако желимо да видимо број продаја које смо остварили за 215 дана, можемо добити предвиђени број продаја за 215 дана, као у наставку, узимајући у обзир дате податке о продаји.

Слично томе, број продаја у тој години можемо сазнати предвиђањем између датих поена.

Ствари које треба запамтити

• То је најмање тачна метода, али је брза и тачна ако су вредности табеле блиско размакнуте.
• Ово се такође може користити у процени вредности за географску тачку података, кишу, ниво буке итд.
• Веома је једноставан за употребу и није баш тачан за нелинеарне функције.
• Поред Екцел линеарне интерполације, имамо и различите врсте метода попут полиномске интерполације, сплине интерполације итд.