Isegi kui MS Exceli programm pole täieõiguslik statistikapakett, on juba olemasolevate andmete põhjal üsna laiaulatuslikud võimalused sündmuste ennustamiseks. Esmapilgul üks lihtsamaid meetodeid selliseks ennustamiseks on trendijoone ehitamine.
Juhised
Samm 1
Lihtsaim viis on joonistada trendifunktsioon kohe pärast olemasolevate andmete sisestamist massiivi. Selleks valige andmetabeliga lehel vähemalt kaks lahtrit vahemikust, millele graafik koostatakse, ja sisestage kohe pärast seda diagramm. Võite kasutada sellist tüüpi diagramme nagu graafik, hajumine, histogramm, mull, aktsia. Muud tüüpi graafikud ei toeta trendide loomist.
2. samm
Valige menüüst Diagramm Lisa trendirida. Valige avanevas aknas vahekaardil "Tüüp" vajalik trendirea tüüp, mis matemaatilises mõttes tähendab ka andmete lähendamise meetodit. Kirjeldatud meetodit kasutades peate seda tegema "silma järgi", sest te ei teinud graafiku joonistamiseks matemaatilisi arvutusi.
3. samm
Nii et mõelge lihtsalt sellele, millist tüüpi funktsioon sobib olemasolevate andmete graafikuga kõige paremini: lineaarne, logaritmiline, eksponentsiaalne, eksponentsiaalne või muu. Kui kahtlete lähendustüübi valikus, võite joonistada mitu rida ja suurema prognoositäpsuse saavutamiseks märkige sama akna vahekaardil "Parameetrid" ruut "pane ligikaudse usalduse väärtus (R ^ 2)" "skeemil.
4. samm
Võrreldes erinevate ridade R ^ 2 väärtusi, saate valida graafiku tüübi, mis teie andmeid kõige täpsemalt iseloomustab, ja seega saate luua kõige usaldusväärsema prognoosi. Mida lähemal on väärtus R ^ 2, seda täpsemini olete valinud rea tüübi. Siin vahekaardil "Parameetrid" peate määrama perioodi, mille kohta prognoos tehakse.
5. samm
See suundumuse ülesehitamise viis on väga ligikaudne, seega on parem teha olemasolevate andmete vähemalt kõige primitiivsem statistiline töötlus. See muudab prognoosi täpsemaks.
6. samm
Kui eeldate, et saadaolevaid andmeid kirjeldatakse lineaarvõrrandiga, valige see lihtsalt kursoriga ja täitke see vajalikuks perioodide arvuks või lahtrite arvuks. Sel juhul pole vaja leida väärtust R ^ 2, kuna olete prognoosi eelnevalt sirge võrrandiga sobitanud.
7. samm
Kui arvate, et muutuja teadaolevaid väärtusi saab kõige paremini kirjeldada eksponentvõrrandi abil, valige ka algne vahemik ja täitke vajalik arv lahtrid, hoides samal ajal hiire paremat nuppu. Automaatse täitmise korral ei saa te muud tüüpi jooni tõmmata, välja arvatud kaks näidatud joont.
8. samm
Seetõttu peate kõige täpsemaks prognoosimiseks kasutama ühte mitmest statistilisest funktsioonist: "PROGNOOS", "TREND", "KASV", "LINEST" või "LGRFPRIBL". Sellisel juhul peate iga järgmise prognoosiperioodi väärtuse käsitsi arvutama. Kui peate läbi viima andmete keerukama regressioonianalüüsi, vajate lisandmoodulit "Analysis Package", mis ei sisaldu tavalises MS Office'i installis.
