Excel lineáris interpoláció
A lineáris interpoláció az excelben azt jelenti, hogy előre jelezzük vagy kitaláljuk az aktuális adatokon megadott bármely változó várható következő értékét. Itt létrehozunk egy egyenes vonalat, amely két értéket kapcsol össze, és ezen keresztül becsüljük meg a jövőbeli értéket, az excelben az előrejelzési függvényt és a keresést használjuk függvény lineáris interpoláció elvégzésére.
Az interpoláció egy matematikai vagy statisztikai eszköz, amelyet egy görbe vagy egyenes 2 pontja közötti értékek előrejelzésére használnak. Ezt az eszközt nemcsak a statisztikákban használják, hanem számos más területen is, például az üzleti életben, a tudományban stb., Ahol lehetőség nyílik két adatpont közötti értékek előrejelzésére.
Hogyan kell elvégezni a lineáris interpolációt az Excelben?
1. példa
Interpoláció végrehajtása az időjárás hőmérsékletének ismerete érdekében a különböző időzónákban
Először vegye le Bangalore régió hőmérsékleti adatait óránként, és az adatok a következők lennének:
Az adatok azt mutatják, hogy a Bangalore régió hőmérsékleti részleteit megkaptuk egy bizonyos időpontra. Az időben megadott oszlopban megvan az időzónák az egész napra és az órára. Megemlítettük az órák számát a nap kezdetétől, például, hogy 00:00 órakor 0 óra lenne, 1:00 órakor pedig 1 óra lenne, és így tovább.
Most az adatok interpolációját hajtjuk végre annak érdekében, hogy kihúzzuk a hőmérsékleti értéket a szükséges időzónára, amely bármikor lehet, nem csak a pontos óra.
Az interpoláció elvégzéséhez néhány képletet kell használnunk az Excel programban, például ELŐREJELZÉS, ELTOLÁS, MÉT. Nézzük meg röviden ezeket a képleteket, mielőtt továbblépnénk.
ELŐREJELZÉS () - Ez az Forecast excel függvény kiszámítja vagy megjósolja a jövőbeli értéket a meglévő értékek és egy lineáris trend alapján.
- X - Ez az az érték, amelyre meg akarjuk jósolni.
- Known_ys - Ezek az adatok függő értékei és egy kötelezően kitöltendő mező
- Ismert_xs - Ezek az adatoktól független értékek és egy kötelezően kitöltendő mező.
MATCH () - Ez a Match excel függvény visszaadja a keresési érték relatív helyzetét egy sorban, oszlopban vagy táblázatban, amely egyezik a megadott értékkel egy adott sorrendben.
- Keresési_érték - Ez az az érték, amelyet meg kell egyezni a keresési_array alapján
- Lookup_array - Ez a tartomány a kereséshez
(match_type) - Ez lehet 1,0, -1. Az alapértelmezett érték 1 lenne. Az 1-re - a Match megtalálja a legnagyobb értéket, amely kisebb vagy egyenlő a look_up értékkel, és az értéknek növekvő sorrendben kell lennie. For 0 - Az Egyezés az első értéket pontosan megegyezik a keresési_értékkel, és nem kell rendezni. -1-re - Az Match megtalálja a legkisebb értéket, amely nagyobb vagy egyenlő a look_up értékkel, és csökkenő sorrendben kell rendezni.
OFFSET () - Ez az Offset funkció egy cellát vagy cellatartományt ad vissza, amely megadott számú sort és oszlopot tartalmaz. A cella vagy cellatartomány az általunk megadott sorok és oszlopok magasságától és szélességétől függ.
- Referencia - Ez az a kiindulási pont, ahonnan a sorok és oszlopok számlálása megtörténik.
- Sorok - a kezdő referenciacella alatt eltolandó sorok száma.
- Oszlopok - Oszlopok száma, amelyek eltolódnak közvetlenül a kezdő referencia cellától.
- (magasság) - a magasság sorokban a visszaküldött referenciától. Ez nem kötelező.
- (szélesség) - A visszaküldött referencia oszlopainak szélessége. Ez nem kötelező.
Amint röviden láttuk a képleteket, amelyeket az interpoláció elvégzésére fogunk használni. Most végezzük el az interpolációt az alábbiak szerint:
Írja be a képletet egy cellába, amelyhez meg kell látnunk a hőmérsékletet a különböző időzónákhoz. Ez azt mondja, hogy ki kell választanunk az előrejelezni kívánt cellát, és az offset & match függvényt használjuk az ismert_ok és az ismert_x kiválasztására.
ELŐREJELZÉS ($ F $ 5 - Válassza ki az előrejelezni kívánt időzónát tartalmazó cellát.
OFFSET ($ C $ 3: $ C $ 26, MATCH ($ F $ 5, $ B $ 3: $ B $ 26,1) -1,0,2) - Ezzel kiválasztható az ismert_ys, mint referencia a hőmérséklet oszlop, mert ezek a függő értékek. Az egyezés függvény segítségével előállíthatjuk annak az értéknek a helyzetét, amelyre előre kell lennünk, és kiszámoljuk a sorok számát. Az oszlopoknak 0-nak kell lenniük, mert a függő értéket ugyanarra az oszlopra szeretnénk választani, amelynek magassága 2, mivel az előrejelzést az utolsó 2 érték alapján kell végrehajtanunk.
OFFSET ($ B $ 3: $ B $ 26, MATCH ($ F $ 5, $ B $ 3: $ B $ 26,1) -1,0,2) - Ez az ismert_x-ek kiválasztására szolgál, referenciaként veszik az órás oszlopot, mert ezek független értékek, és a pihenés megegyezik a sorszámolással.
Most adjon meg egy olyan időzónát a cellában, amelyet előrejelzésnek tekintettünk. Itt a megadott érték 19,5, ami 19:30, és megkapjuk a 30-as hőmérsékletet, amelyet az óránkénti hőmérsékleti értékekből előrejelezünk.
Hasonlóképpen, a képletből láthatunk különböző időzónákra vonatkozó hőmérsékleti adatokat.
2. példa
Lineáris interpoláció végrehajtása egy szervezet 2018-as értékesítésének megismerése érdekében
Tegyük fel, hogy egy szervezet értékesítési részleteit 2018-ban az alábbiak szerint kaptuk meg. Adataink vannak a napokról és az összesített értékesítésről. 7844 darabot értékesítettünk az év első 15 napjában, 16094 darabot az év 50 napjában stb.
Ugyanazt a képletet használhatjuk, amelyet az interpoláció során használtunk a különböző napok eladási értékének előrejelzéséhez, amelyet az általunk figyelembe vett adatok nem említettek. Itt az eladások egyenes vonalban (lineárisan) zajlanak, ahogyan halmozottan vettük.
Ha meg akarjuk tekinteni a 215 nap alatt elért eladások számát, akkor a megadott eladási adatok figyelembevételével az alábbiak szerint kaphatjuk meg az előrejelzett 215 napos eladások számát.
Hasonlóképpen megtudhatjuk az adott év eladásainak számát, ha előre jelezzük a megadott pontok között.
Dolgok, amikre emlékezni kell
- Ez a legkevésbé pontos módszer, de gyors és pontos, ha a táblázat értékei szorosan el vannak helyezve.
- Ezt fel lehet használni egy földrajzi adatpont, csapadék, zajszint stb.
- Nagyon könnyen használható, és nem túl pontos a nemlineáris függvényeknél.
- Az Excel lineáris interpoláción kívül különböző típusú módszerek is léteznek, mint például polinomiális interpoláció, spline interpoláció stb.
