วิธีเพิ่มเส้นแนวโน้มใน Excel เหตุใดจึงจำเป็นต้องมีเส้นแนวโน้ม? รุ่นสร้างง่าย

เพื่อแสดงแนวโน้มราคาด้วยภาพ จะใช้เส้นแนวโน้ม องค์ประกอบของการวิเคราะห์ทางเทคนิคคือภาพทางเรขาคณิตของค่าเฉลี่ยของตัวบ่งชี้ที่วิเคราะห์

มาดูวิธีเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิใน Excel

การเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิ

ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาราคาน้ำมันเฉลี่ยตั้งแต่ปี 2000 จากโอเพ่นซอร์ส ป้อนข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ลงในตาราง:

เส้นแนวโน้มใน Excel คือกราฟของฟังก์ชันที่เหมาะสม เหตุใดจึงจำเป็น - เพื่อคาดการณ์ตามข้อมูลทางสถิติ เพื่อจุดประสงค์นี้ จำเป็นต้องขยายเส้นและกำหนดค่าของมัน

ถ้า R2 = 1 ข้อผิดพลาดในการประมาณจะเป็นศูนย์ ในตัวอย่างของเรา การเลือกการประมาณเชิงเส้นให้ความน่าเชื่อถือต่ำและผลลัพธ์ไม่ดี การคาดการณ์จะคลาดเคลื่อน

ความสนใจ!!! คุณไม่สามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มให้กับกราฟและแผนภูมิประเภทต่อไปนี้ได้:

• กลีบดอกไม้;
• วงกลม;
• พื้นผิว;
• เป็นรูปวงแหวน;
• ปริมาณ;
• ที่มีการสะสม

สมการเส้นแนวโน้มใน Excel

ในตัวอย่างข้างต้น การประมาณเชิงเส้นถูกเลือกเพื่อแสดงอัลกอริทึมเท่านั้น ตามค่าความน่าเชื่อถือที่แสดง ทางเลือกไม่ประสบผลสำเร็จอย่างสิ้นเชิง

คุณควรเลือกประเภทการแสดงผลที่แสดงให้เห็นแนวโน้มการป้อนข้อมูลของผู้ใช้ได้แม่นยำที่สุด ลองดูตัวเลือกต่างๆ

การประมาณเชิงเส้น

ภาพทางเรขาคณิตของมันคือเส้นตรง ดังนั้น การประมาณเชิงเส้นจึงใช้เพื่อแสดงตัวบ่งชี้ที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงในอัตราคงที่

ลองพิจารณาจำนวนสัญญาตามเงื่อนไขที่ผู้จัดการสรุปในช่วง 10 เดือน:

จากข้อมูลในตาราง Excel เราจะสร้างพล็อตกระจาย (ซึ่งจะช่วยแสดงประเภทเชิงเส้น):

เลือกแผนภูมิ - “เพิ่มเส้นแนวโน้ม” ในพารามิเตอร์ ให้เลือกประเภทเชิงเส้น เพิ่มค่าความเชื่อมั่นของการประมาณและสมการเส้นแนวโน้มใน Excel (เพียงทำเครื่องหมายในช่องที่ด้านล่างของหน้าต่าง "พารามิเตอร์")

เราได้รับผลลัพธ์:

ใส่ใจ! ด้วยการประมาณแบบเชิงเส้น จุดข้อมูลจะอยู่ใกล้กับเส้นตรงมากที่สุด มุมมองนี้ใช้สมการต่อไปนี้:

y = 4.503x + 6.1333

• โดยที่ 4.503 คือดัชนีความชัน
• 6.1333 – การกระจัด;
• y – ลำดับของค่า
• x – หมายเลขงวด

เส้นตรงบนกราฟแสดงการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในคุณภาพงานของผู้จัดการ ค่าความน่าเชื่อถือของการประมาณคือ 0.9929 ซึ่งบ่งชี้ถึงข้อตกลงที่ดีระหว่างเส้นที่คำนวณและข้อมูลต้นฉบับ การคาดการณ์จะต้องแม่นยำ

ในการทำนายจำนวนสัญญาที่ได้ข้อสรุป เช่น ในช่วง 11 คุณต้องแทนที่ตัวเลข 11 แทน x ลงในสมการ ในระหว่างการคำนวณ เราพบว่าในช่วงที่ 11 ผู้จัดการรายนี้จะสรุปสัญญา 55-56 สัญญา

เส้นแนวโน้มเอ็กซ์โปเนนเชียล

ประเภทนี้มีประโยชน์หากค่าอินพุตเปลี่ยนแปลงในอัตราที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ไม่ใช้เอ็กซ์โปเนนเชียลฟิตติ้งเมื่อมีลักษณะเป็นศูนย์หรือเป็นลบ

มาสร้างเส้นแนวโน้มเอ็กซ์โพเนนเชียลใน Excel กันดีกว่า ยกตัวอย่างเช่น ค่าตามเงื่อนไขของการผลิตไฟฟ้าในภูมิภาค X:

เรากำลังสร้างกำหนดการ เพิ่มบรรทัดเอ็กซ์โปเนนเชียล

สมการมีลักษณะดังนี้:

y = 7.6403е^-0.084x

• โดยที่ 7.6403 และ -0.084 เป็นค่าคงที่
• e คือฐานของลอการิทึมธรรมชาติ

ตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือของการประมาณคือ 0.938 – เส้นโค้งสอดคล้องกับข้อมูล มีข้อผิดพลาดน้อยที่สุด การคาดการณ์จะแม่นยำ

เส้นแนวโน้มลอการิทึมใน Excel

ใช้สำหรับการเปลี่ยนแปลงต่อไปนี้ในตัวบ่งชี้: ขั้นแรก เติบโตหรือลดลงอย่างรวดเร็ว จากนั้นจึงมีเสถียรภาพสัมพัทธ์ เส้นโค้งที่ปรับให้เหมาะสมจะปรับให้เข้ากับ "พฤติกรรม" ของปริมาณได้ดี แนวโน้มลอการิทึมเหมาะสำหรับการคาดการณ์ยอดขายของผลิตภัณฑ์ใหม่ที่เพิ่งเปิดตัวสู่ตลาด

ในระยะเริ่มแรก หน้าที่ของผู้ผลิตคือการเพิ่มฐานลูกค้า เมื่อผลิตภัณฑ์มีผู้ซื้อเป็นของตัวเอง สินค้านั้นจะต้องได้รับการเก็บรักษาและให้บริการ

มาสร้างกราฟและเพิ่มเส้นแนวโน้มลอการิทึมเพื่อคาดการณ์ยอดขายของผลิตภัณฑ์ที่มีเงื่อนไข:

R2 มีค่าใกล้เคียงกับ 1 (0.9633) ซึ่งบ่งชี้ว่ามีข้อผิดพลาดในการประมาณเพียงเล็กน้อย มาคาดการณ์ปริมาณการขายในช่วงต่อๆ ไป เมื่อต้องการทำเช่นนี้ คุณต้องแทนที่เลขงวดในสมการแทน x

ตัวอย่างเช่น:

ระยะเวลา	14	15	16	17	18	19	20
พยากรณ์	1005,4	1024,18	1041,74	1058,24	1073,8	1088,51	1102,47

ในการคำนวณตัวเลขคาดการณ์ มีการใช้สูตรของแบบฟอร์ม: =272.14*LN(B18)+287.21 โดยที่ B18 คือหมายเลขงวด

เส้นแนวโน้มพหุนามใน Excel

เส้นโค้งนี้มีลักษณะเฉพาะด้วยการเพิ่มขึ้นและลดลงของตัวแปร สำหรับพหุนาม (พหุนาม) ระดับจะถูกกำหนด (ตามจำนวนค่าสูงสุดและต่ำสุด) ตัวอย่างเช่น หนึ่งสุดขั้ว (ต่ำสุดและสูงสุด) คือระดับที่สอง สองสุดขีดคือระดับที่สาม สามคือระดับที่สี่

แนวโน้มพหุนามใน Excel ใช้เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับปริมาณที่ไม่เสถียร ลองดูตัวอย่างค่าชุดแรก (ราคาน้ำมัน)

เพื่อให้ได้ค่าความน่าเชื่อถือโดยประมาณ (0.9256) จำเป็นต้องตั้งค่าเป็นระดับ 6

ดาวน์โหลดตัวอย่างแผนภูมิที่มีเส้นแนวโน้ม

แต่แนวโน้มนี้ทำให้เราคาดการณ์ได้แม่นยำไม่มากก็น้อย

สวัสดีสหายที่รัก! วันนี้เราจะมาดูวิธีการซื้อขายแบบอัตนัยวิธีหนึ่ง - การซื้อขายโดยใช้เส้นแนวโน้ม ลองดูคำถามต่อไปนี้:

1) แนวโน้มคืออะไร (นี่เป็นสิ่งสำคัญเป็นจุดเริ่มต้น)
2) การวาดเส้นแนวโน้ม
3) ใช้ในการซื้อขายจริง
4) อัตนัยของวิธีการ

1) เทรนด์คืออะไร
_________________
ก่อนที่จะสร้างเส้นแนวโน้ม คุณต้องเข้าใจแนวโน้มก่อน เราจะไม่เข้าสู่ข้อพิพาททางวิชาการ และเพื่อความเรียบง่าย เราจะยอมรับสูตรต่อไปนี้:

แนวโน้ม (ขาขึ้น) คือลำดับของจุดสูงสุดและจุดต่ำสุดที่เพิ่มขึ้น โดยจุดสูงสุด (และต่ำ) ตามมาจะสูงกว่าครั้งก่อน

แนวโน้ม (ขาลง) คือลำดับของการตก (ลดลง) ระดับสูงและต่ำ โดยที่จุดต่ำสุด (และสูง) ตามมาจะต่ำกว่าระดับก่อนหน้า

เส้นแนวโน้มคือเส้นที่ลากระหว่างจุดสูงสองจุด (หากแนวโน้มเป็นขาลง) หรือจุดต่ำสุดสองจุด (หากแนวโน้มเป็นขาขึ้น) โดยพื้นฐานแล้ว เส้นแนวโน้มแสดงให้เราเห็นว่ามีแนวโน้มบนแผนภูมิ! แต่อาจจะไม่มีอยู่จริง (กรณีแฟลต)

2) การวาดเส้นแนวโน้ม
____________________________

นี่เป็นคำถามที่ยากที่สุด! ฉันได้เห็นการอภิปรายหลายหน้าเกี่ยวกับวิธีการวาดเส้นแนวโน้มอย่างถูกต้อง! แต่เราไม่เพียงต้องสร้างเท่านั้น แต่ยังต้องแลกกับมันด้วย...

ในการสร้างเส้นแนวโน้ม คุณต้องมีอย่างน้อยสองค่าสูงสุด (แนวโน้มขาลง) หรือสองค่าต่ำสุด (แนวโน้มขาขึ้น) เราต้องเชื่อมโยงสุดขั้วเหล่านี้ด้วยเส้น

สิ่งสำคัญคือต้องปฏิบัติตามกฎต่อไปนี้เมื่อสร้างเส้น:

— มุมของเส้นเทรนด์ไลน์มีความสำคัญ ยิ่งมุมเอียงชันมากเท่าไร ความน่าเชื่อถือก็จะน้อยลงเท่านั้น
— เป็นการดีที่สุดที่จะสร้างเส้นโดยใช้สองจุด หากคุณสร้างจุดตั้งแต่สามจุดขึ้นไป ความน่าเชื่อถือของเส้นแนวโน้มจะลดลง (มีแนวโน้มที่จะพังทลายลง)
- อย่าพยายามสร้างเส้นในทุกสภาวะ หากคุณวาดไม่ได้ มีแนวโน้มว่าจะไม่มีแนวโน้ม ดังนั้นเครื่องมือนี้ไม่เหมาะสำหรับใช้ในสภาวะตลาดปัจจุบัน

กฎเหล่านี้จะช่วยให้คุณสร้างเส้นแนวโน้มได้อย่างถูกต้อง!

3) การซื้อขายตามเส้นแนวโน้ม
____________________________

เรามีความเป็นไปได้ที่แตกต่างกันโดยพื้นฐานสองประการ:
A) ใช้เส้นนี้เป็นระดับแนวรับ (แนวต้าน) เพื่อเข้าสู่แนวรับในทิศทางของแนวโน้ม
B) ใช้เส้นแนวโน้ม Forex เพื่อเล่นเพื่อฝ่าวงล้อม (กลับตัว) ของแนวโน้ม

ทั้งสองวิธีดีถ้าคุณรู้วิธี “ปรุงอย่างถูกต้อง”

ดังนั้นเราจึงสร้างเส้นโดยใช้สองจุด ทันทีที่ราคาแตะเส้น เราต้องเข้าสู่ตลาดในทิศทางของแนวโน้มที่มีอยู่ ในการเข้าร่วม เราใช้คำสั่งซื้อประเภท “จำกัดการซื้อหรือจำกัดการขาย”

ทุกอย่างที่นี่เรียบง่ายและชัดเจน สิ่งเดียวที่คุณต้องจำไว้ก็คือ ยิ่งราคาทดสอบเส้นเทรนด์ไลน์บ่อยขึ้น โดยเริ่มจากเส้นนั้น โอกาสที่ราคาถัดไปจะทะลุเส้นเทรนด์ก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น!

หากเราต้องการเล่นเพื่อทำลายเส้นเทรนด์ไลน์ เราต้องดำเนินการแตกต่างออกไปเล็กน้อย:
1) รอให้สายแตะ
2) รอการฟื้นตัว
3) วางคำสั่งซื้อหยุด (หรือหยุดขาย) ในช่องทำเครื่องหมายผลลัพธ์
ให้ความสนใจกับภาพ

เรารอให้เครื่องหมายถูกปรากฏขึ้นและวางคำสั่งซื้อหยุดที่ระดับสูงสุด

หลังจากนั้นสักพัก ออร์เดอร์ก็ถูกกระตุ้นและเราก็เข้าสู่ตลาด
คำถามธรรมชาติเกิดขึ้น: เหตุใดจึงไม่สามารถเข้าสู่ตลาดได้ทันที?
ประเด็นก็คือเราไม่รู้ว่าการทดสอบเส้นเทรนด์ไลน์จะสำเร็จหรือไม่ และโดยการรอ "ติ๊ก" เราจะเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จได้อย่างมาก (เรากำจัดสัญญาณที่ผิดพลาดออกไป)

4) อัตนัยของวิธีการ
_________________________

ทุกอย่างดูเรียบง่ายใช่ไหม? ที่จริงแล้วเมื่อใช้วิธีนี้เราจะพบปัญหาดังต่อไปนี้:
A) มุมความชันของเส้น (คุณสามารถสร้างเส้นแนวโน้มที่มีความชันต่างกันได้เสมอ
B) สิ่งที่ถือเป็นการทะลุเส้นแนวโน้ม (ราคาควร "ทะลุ" เส้นได้กี่จุดหรือเปอร์เซ็นต์เพื่อพิจารณาว่าเป็นการทะลุเส้น)?
ถาม) เมื่อใดที่บรรทัดจะถือว่า "ล้าสมัย" และบรรทัดใหม่จะถูกสร้างขึ้น

ให้ความสนใจกับภาพ

เส้นสีแดงแสดงถึงหนึ่งในตัวเลือกการออกแบบ เทรดเดอร์ที่ไม่มีประสบการณ์สามารถลากเส้นด้วยวิธีนี้ (และจ่ายเงินได้)

ประสบการณ์เชิงปฏิบัติเป็นสิ่งสำคัญในเรื่องนี้ นั่นคือไม่สามารถลดทุกอย่างให้เหลือเพียงกฎการก่อสร้างง่ายๆ ไม่กี่ข้อได้ นี่คือสาเหตุที่ไม่มีตัวบ่งชี้เส้นแนวโน้ม แม่นยำยิ่งขึ้นว่ามันอาจมีอยู่ แต่มันสร้างมันขึ้นมา "คด" และไม่ถูกต้อง เทคนิคนี้เริ่มแรกได้รับการ “ปรับแต่ง” ให้เหมาะกับประสบการณ์และทักษะของเทรดเดอร์

โดยส่วนตัวแล้ว ฉันไม่ค่อยใช้เส้นแนวโน้มเป็นเครื่องมือแบบสแตนด์อโลน แต่ถึงกระนั้น ฉันกำลังพูดถึงพวกเขาด้วยเหตุผลง่ายๆ ประการเดียว ความจริงก็คือเทรดเดอร์รายอื่นจำนวนมากใช้มัน ดังนั้นเรา (คุณและฉัน) จะต้องตระหนักถึงเทคนิคของคู่แข่งของเรา

จำเป็นต้องใช้เครื่องมือนี้ในการซื้อขายของคุณหรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับคุณในการตัดสินใจ!

ขอให้โชคดีและมีความสุขในการซื้อขาย อาเธอร์.
บล็อก-forex.org

โพสต์ที่เกี่ยวข้อง:

แนวคิดการซื้อขายตามเทรนด์ (วิดีโอ)

รุ่นยอดนิยม (ตัวเลข)

วิดีโอในหัวข้อนี้:

ตอนที่ 10 การเลือกสูตรตามกำหนดเวลา เส้นแนวโน้ม

ก่อนหน้า12345678910111213141516ถัดไป

สำหรับปัญหาที่กล่าวข้างต้น สามารถสร้างสมการหรือระบบสมการได้

แต่ในหลายกรณี เมื่อแก้ไขปัญหาในทางปฏิบัติจะมีเพียงข้อมูลการทดลอง (ผลการวัด สถิติ การอ้างอิง การทดลอง) เท่านั้น เมื่อใช้พวกมันด้วยความใกล้เคียงในระดับหนึ่ง พวกเขาจะพยายามสร้างสูตรเชิงประจักษ์ (สมการ) ขึ้นใหม่ ซึ่งสามารถใช้เพื่อค้นหาคำตอบ สร้างแบบจำลอง ประเมินผลการแก้ปัญหา และทำการคาดการณ์

ขั้นตอนการเลือกสูตรเชิงประจักษ์ พี(เอ็กซ์)สำหรับการเสพติดที่มีประสบการณ์ ฉ(x)เรียกว่า การประมาณ(เรียบ) สำหรับการขึ้นต่อกันที่ไม่ทราบค่า Excel จะใช้กราฟ และสำหรับการขึ้นต่อกันที่ไม่ทราบค่าหลายรายการ คู่ของฟังก์ชันจากกลุ่ม เชิงสถิติเชิงเส้นและแนวโน้ม LGRFPRIBL และการเติบโต

ในส่วนนี้กล่าวถึงการประมาณข้อมูลการทดลองโดยใช้กราฟ Excel: กราฟจะถูกสร้างขึ้นและ a เส้นแนวโน้ม , เช่น. ฟังก์ชันการประมาณที่เข้าใกล้การพึ่งพาการทดลองด้วยระดับความใกล้เคียงสูงสุด

ระดับความคล้ายคลึงกันของฟังก์ชันที่เลือกเป็นค่าประมาณ สัมประสิทธิ์การตัดสินใจ R 2 - หากไม่มีการพิจารณาทางทฤษฎีอื่นๆ ให้เลือกฟังก์ชันที่มีค่าสัมประสิทธิ์ ร 2พุ่งไปที่ 1 โปรดทราบว่าการเลือกสูตรโดยใช้เส้นแนวโน้มทำให้เราสามารถสร้างทั้งประเภทของสูตรเชิงประจักษ์และกำหนดค่าตัวเลขของพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก

Excel มีฟังก์ชันการประมาณ 5 ประเภท:

1. เชิงเส้น – y=cx+b- นี่เป็นฟังก์ชันที่ง่ายที่สุดที่สะท้อนการเติบโตและการลดลงของข้อมูลในอัตราคงที่

2. พหุนาม – y=c 0 +c 1 x+c 2 x 2 +…+c 6 x 6- ฟังก์ชันนี้อธิบายการเพิ่มขึ้นและลดข้อมูลสลับกัน พหุนามของระดับที่ 2 สามารถมีได้หนึ่งขั้ว (ต่ำสุดหรือสูงสุด), พหุนามของระดับที่ 3 - สูงถึง 2 extrema, พหุนามของระดับที่ 4 - สูงถึง 3 เป็นต้น

3. ลอการิทึม – y=c ln x+ข- ฟังก์ชันนี้อธิบายข้อมูลที่เพิ่มขึ้น (ลดลง) อย่างรวดเร็วซึ่งจะมีเสถียรภาพ

4. กำลัง – y=cx ข, (เอ็กซ์>0i ย>0) ฟังก์ชันสะท้อนข้อมูลที่มีอัตราการเติบโตเพิ่มขึ้น (ลดลง) อย่างต่อเนื่อง

5. เอ็กซ์โปเนนเชียล – y=ce bx, (จ– ฐานของลอการิทึมธรรมชาติ) ฟังก์ชันนี้จะอธิบายข้อมูลที่เติบโตอย่างรวดเร็ว (ลดลง) ซึ่งจะทำให้มีเสถียรภาพ

บ่อยที่สุด แนวโน้มแสดงด้วยความสัมพันธ์เชิงเส้นของประเภทที่กำลังศึกษาอยู่

โดยที่ y คือตัวแปรที่สนใจ (เช่น ประสิทธิภาพการผลิต) หรือตัวแปรตาม
x คือตัวเลขที่กำหนดตำแหน่ง (วินาที สาม ฯลฯ) ของปีในช่วงเวลาคาดการณ์หรือตัวแปรอิสระ

เมื่อประมาณความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์สองตัวเชิงเส้นตรง วิธีกำลังสองน้อยที่สุดมักใช้เพื่อค้นหาสัมประสิทธิ์เชิงประจักษ์ของฟังก์ชันเชิงเส้น สาระสำคัญของวิธีนี้คือฟังก์ชันเชิงเส้น "เหมาะสมที่สุด" จะส่งผ่านจุดกราฟที่สอดคล้องกับค่าต่ำสุดของผลรวมของการเบี่ยงเบนกำลังสองของพารามิเตอร์ที่วัดได้ เงื่อนไขนี้ดูเหมือนว่า:

โดยที่ n คือปริมาตรของประชากรที่กำลังศึกษา (จำนวนหน่วยการสังเกต)

ข้าว. 5.3. การสร้างเทรนด์โดยใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุด

ค่าของค่าคงที่ b และ a หรือสัมประสิทธิ์ของตัวแปร X และเงื่อนไขอิสระของสมการถูกกำหนดโดยสูตร:

ในตาราง 5.1 แสดงตัวอย่างการคำนวณแนวโน้มเชิงเส้นจากข้อมูล

ตารางที่ 5.1. การคำนวณแนวโน้มเชิงเส้น

วิธีการปรับการสั่นให้เรียบ

หากมีความคลาดเคลื่อนอย่างมากระหว่างค่าใกล้เคียง แนวโน้มที่ได้จากวิธีถดถอยจะวิเคราะห์ได้ยาก เมื่อคาดการณ์ เมื่อชุดข้อมูลมีข้อมูลที่มีการกระจายของค่าใกล้เคียงที่ผันผวนมาก คุณควรปรับให้เรียบตามกฎบางอย่าง จากนั้นมองหาความหมายในการพยากรณ์ ถึงวิธีการสั่นให้เรียบ
รวมถึง: วิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (คำนวณค่าเฉลี่ย n จุด) วิธีปรับให้เรียบแบบเอกซ์โปเนนเชียล มาดูพวกเขากันดีกว่า

วิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MAM)

MSS ช่วยให้คุณสามารถปรับชุดค่าให้ราบรื่นเพื่อเน้นแนวโน้ม วิธีนี้ใช้ค่าเฉลี่ย (โดยปกติจะเป็นค่าเฉลี่ยเลขคณิต) ของค่าจำนวนคงที่ ตัวอย่างเช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามจุด ค่าสามค่าแรกที่รวบรวมจากข้อมูลสำหรับเดือนมกราคม กุมภาพันธ์ และมีนาคม (10 + 12 + 13) จะถูกนำมาและค่าเฉลี่ยคือ 35: 3 = 11.67

ค่าผลลัพธ์ 11.67 จะถูกวางไว้ที่กึ่งกลางของช่วง เช่น ตามสายเดือนกุมภาพันธ์ จากนั้นเรา "เลื่อนไปหนึ่งเดือน" และใช้ตัวเลขสามตัวหลัง เริ่มตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ถึงเมษายน (12 + 13 + 16) และคำนวณค่าเฉลี่ยเท่ากับ 41: 3 = 13.67 และด้วยวิธีนี้เราประมวลผลข้อมูลสำหรับ ทั้งซีรีย์ ค่าเฉลี่ยที่ได้จะแสดงชุดข้อมูลใหม่สำหรับการสร้างแนวโน้มและการประมาณค่า ยิ่งใช้คะแนนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากเท่าใด ความผันผวนที่ราบรื่นก็จะยิ่งแข็งแกร่งขึ้นเท่านั้น ตัวอย่างจาก MBA ของการสร้างแนวโน้มแสดงไว้ในตาราง 5.2 และในรูป 5.4.

ตารางที่ 5.2 การคำนวณแนวโน้มโดยใช้วิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามจุด

ลักษณะของความผันผวนของข้อมูลดั้งเดิมและข้อมูลที่ได้รับโดยวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แสดงไว้ในรูปที่ 1 5.4. จากการเปรียบเทียบกราฟของชุดค่าเริ่มต้น (ชุดที่ 3) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามจุด (ชุดที่ 4) เห็นได้ชัดว่าความผันผวนสามารถปรับให้เรียบลงได้ ยิ่งมีจุดที่เกี่ยวข้องกับช่วงการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากเท่าใด แนวโน้มก็จะปรากฏชัดเจนยิ่งขึ้น (แถวที่ 1) แต่ขั้นตอนการขยายช่วงจะนำไปสู่การลดจำนวนค่าสุดท้ายและทำให้ความแม่นยำของการพยากรณ์ลดลง

การคาดการณ์ควรทำตามการประมาณเส้นการถดถอยตามค่าของข้อมูลเริ่มต้นหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

ข้าว. 5.4. ลักษณะของการเปลี่ยนแปลงปริมาณการขายตามเดือนของปี:
ข้อมูลเบื้องต้น (แถวที่ 3) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (แถวที่ 4); การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล (แถวที่ 2); แนวโน้มที่สร้างโดยวิธีถดถอย (แถวที่ 1)

วิธีการปรับให้เรียบแบบเอกซ์โปเนนเชียล

อีกวิธีหนึ่งในการลดการแพร่กระจายของค่าอนุกรมคือการใช้วิธีการปรับให้เรียบแบบเอกซ์โปเนนเชียล วิธีการนี้เรียกว่า "การปรับให้เรียบแบบเอกซ์โปเนนเชียล" เนื่องจากแต่ละค่าของช่วงเวลาในอดีตจะลดลงด้วยปัจจัย (1 – α)

ค่าที่ปรับให้เรียบแต่ละค่าคำนวณโดยใช้สูตรของแบบฟอร์ม:

St =aYt +(1−α)St−1,

โดยที่ St คือค่าที่ปรับให้เรียบในปัจจุบัน
Yt – มูลค่าปัจจุบันของอนุกรมเวลา St – 1 – ค่าที่ปรับให้เรียบก่อนหน้า; α คือค่าคงที่การทำให้เรียบ 0 ≤ α ≤ 1

ยิ่งค่าคงที่ α มีค่าน้อย ความไวต่อการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มในอนุกรมเวลาที่กำหนดก็จะยิ่งน้อยลง

• กลีบดอกไม้;
• วงกลม;
• พื้นผิว;
• เป็นรูปวงแหวน;
• ปริมาณ;
• ที่มีการสะสม

การประมาณเชิงเส้น

เราได้รับผลลัพธ์:

y = 4.503x + 6.1333

• 6.1333 – การกระจัด;
• x – หมายเลขงวด

y = 7.6403е^-0.084x

ตัวอย่างเช่น:

ระยะเวลา	14	15	16	17	18	19	20
พยากรณ์	1005,4	1024,18	1041,74	1058,24	1073,8	1088,51	1102,47

องค์ประกอบที่สำคัญอย่างหนึ่งของการวิเคราะห์คือการกำหนดแนวโน้มหลักของเหตุการณ์ การมีข้อมูลนี้ทำให้คุณสามารถคาดการณ์การพัฒนาสถานการณ์ต่อไปได้ สิ่งนี้เห็นได้ชัดเจนเป็นพิเศษในตัวอย่างของเส้นแนวโน้มบนแผนภูมิ มาดูกันว่าจะสร้างมันขึ้นมาใน Microsoft Excel ได้อย่างไร

เส้นแนวโน้มใน Excel

แอปพลิเคชัน Excel ให้ความสามารถในการพล็อตเส้นแนวโน้มโดยใช้กราฟ ในกรณีนี้ ข้อมูลเริ่มต้นสำหรับการก่อตัวจะนำมาจากตารางที่เตรียมไว้ก่อนหน้านี้

พล็อตกราฟ

ในการสร้างกราฟคุณต้องมีตารางสำเร็จรูปโดยอิงจากที่จะสร้างขึ้น ตัวอย่างเช่น มาดูข้อมูลเกี่ยวกับมูลค่าของเงินดอลลาร์เป็นรูเบิลในช่วงระยะเวลาหนึ่ง

1. เรากำลังสร้างตารางโดยที่คอลัมน์หนึ่งจะมีช่วงเวลา (ในกรณีของเราคือวันที่) และอีกคอลัมน์หนึ่งจะมีค่าซึ่งการเปลี่ยนแปลงจะแสดงในกราฟ
2. เลือกตารางนี้ ไปที่แท็บ "แทรก" บนริบบิ้นในบล็อกเครื่องมือ "ไดอะแกรม" ให้คลิกที่ปุ่ม "กราฟ" จากรายการที่นำเสนอ ให้เลือกตัวเลือกแรกสุด
3. หลังจากนี้กำหนดการจะถูกสร้างขึ้นแต่ยังต้องสรุปให้เสร็จ มาตั้งชื่อกราฟกันเถอะ โดยคลิกที่มัน ในกลุ่มแท็บ "การทำงานกับแผนภูมิ" ที่ปรากฏขึ้น ให้ไปที่แท็บ "เค้าโครง" ในนั้นคลิกที่ปุ่ม "ชื่อแผนภูมิ" ในรายการที่เปิดขึ้น ให้เลือก "เหนือไดอะแกรม"
4. ในช่องที่ปรากฏเหนือกราฟ ให้ป้อนชื่อที่เราเห็นว่าเหมาะสม
5. จากนั้นเราก็ติดป้ายแกน ในแท็บ "เค้าโครง" เดียวกัน ให้คลิกที่ปุ่มบนริบบิ้น "Axes Titles" เราดำเนินการตามลำดับรายการ "ชื่อของแกนนอนหลัก" และ "ชื่อใต้แกน"
6. ในช่องที่ปรากฏขึ้น ให้ป้อนชื่อของแกนนอนตามบริบทของข้อมูลที่อยู่ในนั้น
7. ในการกำหนดชื่อให้กับแกนตั้ง เรายังใช้แท็บ "เค้าโครง" ด้วย คลิกที่ปุ่ม "ชื่อแกน" เราเลื่อนไปตามรายการเมนูป๊อปอัปตามลำดับ "ชื่อของแกนตั้งหลัก" และ "ชื่อที่หมุน" ตำแหน่งแกนประเภทนี้จะสะดวกที่สุดสำหรับแผนภูมิประเภทของเรา
8. ในช่องชื่อแกนแนวตั้งที่ปรากฏขึ้น ให้ป้อนชื่อที่ต้องการ

บทเรียน: วิธีสร้างกราฟใน Excel

การสร้างเส้นแนวโน้ม

ตอนนี้เราต้องเพิ่มเส้นแนวโน้มโดยตรง

1. ขณะที่อยู่ในแท็บ "เค้าโครง" ให้คลิกที่ปุ่ม "เส้นแนวโน้ม" ซึ่งอยู่ในบล็อกเครื่องมือ "การวิเคราะห์" จากรายการที่เปิดขึ้น ให้เลือก "การประมาณค่าเอ็กซ์โปเนนเชียล" หรือ "การประมาณเชิงเส้น"
2. หลังจากนั้น เส้นแนวโน้มจะถูกเพิ่มลงในแผนภูมิ โดยค่าเริ่มต้นจะเป็นสีดำ

การตั้งค่าเส้นแนวโน้ม

สามารถกำหนดค่าบรรทัดเพิ่มเติมได้

1. ในแท็บ "เค้าโครง" ให้ไปที่รายการเมนู "การวิเคราะห์" "เส้นแนวโน้ม" และ "พารามิเตอร์เส้นแนวโน้มเพิ่มเติม..." ตามลำดับ
2. หน้าต่างพารามิเตอร์จะเปิดขึ้น คุณสามารถทำการตั้งค่าต่างๆ ได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเปลี่ยนประเภทของการปรับให้เรียบและการประมาณได้โดยเลือกหนึ่งในหกตัวเลือก:
   • พหุนาม;
   • เชิงเส้น;
   • พลัง;
   • ลอการิทึม;
   • เลขชี้กำลัง;
   • การกรองเชิงเส้น

   เพื่อพิจารณาความน่าเชื่อถือของแบบจำลองของเรา ให้ทำเครื่องหมายในช่องถัดจากรายการ "วางค่าความน่าเชื่อถือโดยประมาณบนแผนภาพ" หากต้องการดูผลลัพธ์ให้คลิกที่ปุ่ม "ปิด"

   หากตัวบ่งชี้นี้เท่ากับ 1 แสดงว่าโมเดลนั้นมีความน่าเชื่อถือมากที่สุด ยิ่งระดับอยู่ห่างจากหนึ่งมากเท่าใด ความน่าเชื่อถือก็จะยิ่งต่ำลงเท่านั้น

หากคุณไม่พอใจกับระดับความมั่นใจ คุณสามารถกลับไปที่พารามิเตอร์อีกครั้งและเปลี่ยนประเภทของการปรับให้เรียบและการประมาณได้ จากนั้นจึงสร้างสัมประสิทธิ์อีกครั้ง

การพยากรณ์

ภารกิจหลักของเส้นแนวโน้มคือความสามารถในการคาดการณ์การพัฒนาเพิ่มเติมจากเส้นแนวโน้ม

1. ไปที่พารามิเตอร์อีกครั้ง ในบล็อกการตั้งค่า "การคาดการณ์" ในช่องที่เหมาะสม เราจะระบุจำนวนช่วงเวลาไปข้างหน้าหรือข้างหลังที่เราต้องใช้เส้นแนวโน้มต่อไปสำหรับการคาดการณ์ คลิกที่ปุ่ม "ปิด"
2. กลับมาที่กำหนดการกันอีกครั้งครับ แสดงว่าเส้นนั้นยาวขึ้น ตอนนี้คุณสามารถใช้เพื่อกำหนดตัวบ่งชี้โดยประมาณที่คาดการณ์ไว้สำหรับวันที่ใดวันหนึ่ง หากแนวโน้มปัจจุบันยังคงดำเนินต่อไป

อย่างที่คุณเห็น การสร้างเส้นแนวโน้มใน Excel นั้นไม่ใช่เรื่องยาก โปรแกรมมีเครื่องมือเพื่อให้สามารถกำหนดค่าให้แสดงตัวบ่งชี้ได้อย่างถูกต้องที่สุด คุณสามารถคาดการณ์ตามกราฟในช่วงเวลาที่กำหนดได้

เราดีใจที่เราสามารถช่วยคุณแก้ไขปัญหาได้

ถามคำถามของคุณในความคิดเห็นโดยอธิบายสาระสำคัญของปัญหาโดยละเอียด ผู้เชี่ยวชาญของเราจะพยายามตอบโดยเร็วที่สุด

บทความนี้ช่วยคุณได้หรือไม่?

เหตุใดจึงต้องมีไดอะแกรม? เพื่อ “ทำให้มันสวยงาม”? ไม่เลย งานหลักของไดอะแกรมคือการให้คุณนำเสนอตัวเลขที่ไม่ชัดเจนในรูปแบบกราฟิกที่เข้าใจง่าย เพื่อให้สถานะของกิจการมีความชัดเจนในทันทีและไม่จำเป็นต้องเสียเวลาศึกษาสถิติแบบแห้งแล้ง

ข้อดีอีกประการหนึ่งของไดอะแกรมก็คือการแสดงแนวโน้มได้ง่ายขึ้นมาก ซึ่งก็คือการคาดการณ์ในอนาคต จริงๆ แล้วหากทุกอย่างไปได้ดีตลอดทั้งปี ก็ไม่มีเหตุผลที่จะคิดว่าภาพจะพลิกกลับกะทันหันในไตรมาสหน้า

แผนภูมิและกราฟหลอกลวงเราอย่างไร

อย่างไรก็ตาม ไดอะแกรม (โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องแสดงข้อมูลจำนวนมากด้วยภาพ) แม้จะเข้าใจง่ายมาก แต่ก็ไม่ได้ชัดเจนเสมอไป

ฉันจะอธิบายคำพูดของฉันด้วยตัวอย่างง่ายๆ:

ไดอะแกรมตามตารางใน MS Excel

ตารางนี้แสดงจำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์บางแห่งโดยเฉลี่ยต่อวันต่อเดือน รวมถึงจำนวนการดูหน้าเว็บต่อผู้เข้าชม เป็นเหตุผลที่ควรมีการดูหน้าเว็บมากกว่าผู้เยี่ยมชมเสมอ เนื่องจากผู้ใช้รายหนึ่งสามารถดูหลายหน้าพร้อมกันได้

มีเหตุผลพอๆ กันที่ยิ่งผู้เข้าชมดูหน้าเว็บมากเท่าไร เว็บไซต์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น โดยจะดึงดูดความสนใจของผู้ใช้และบังคับให้เขาอ่านให้ละเอียดยิ่งขึ้น

เจ้าของเว็บไซต์เห็นอะไรจากแผนภาพของเรา เรื่องนั้นกำลังไปได้ดีสำหรับเขา! ความสนใจลดลงตามฤดูกาลในช่วงฤดูร้อน แต่ในฤดูใบไม้ร่วงตัวเลขกลับคืนมาและเกินกว่าฤดูใบไม้ผลิด้วยซ้ำ ข้อสรุป? เราดำเนินต่อไปด้วยจิตวิญญาณเดียวกันและจะประสบความสำเร็จในไม่ช้า!

แผนภาพชัดเจนหรือไม่? ค่อนข้าง. แต่มันชัดเจนเหรอ? ลองคิดดูสิ

ทำความเข้าใจแนวโน้มใน MS Excel

ข้อผิดพลาดใหญ่ในส่วนของเจ้าของไซต์คือการใช้ไดอะแกรมตามที่เป็นอยู่ ใช่ด้วยตาเปล่าจะเห็นว่าคอลัมน์สีน้ำเงินและสีส้มของ "ฤดูใบไม้ร่วง" เติบโตขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับ "ฤดูใบไม้ผลิ" และยิ่งกว่านั้นคือ "ฤดูร้อน" อย่างไรก็ตาม ไม่เพียงแต่ตัวเลขและขนาดของแท่งเท่านั้นที่มีความสำคัญ แต่ยังรวมถึงความสัมพันธ์ระหว่างแท่งเหล่านั้นด้วย ตามหลักการแล้ว ด้วยการเติบโตโดยรวม คอลัมน์มุมมอง "สีส้ม" ควรเติบโตแข็งแกร่งกว่าคอลัมน์ "สีน้ำเงิน" มาก ซึ่งหมายความว่าไซต์ไม่เพียงดึงดูดผู้อ่านมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังมีขนาดใหญ่ขึ้นและน่าสนใจยิ่งขึ้นด้วย

เราเห็นอะไรบนกราฟ? คอลัมน์สีส้มของ "ฤดูใบไม้ร่วง" อย่างน้อยก็ไม่เกินคอลัมน์ "ฤดูใบไม้ผลิ" หรือไม่น้อยกว่านั้น สิ่งนี้ไม่ได้บ่งบอกถึงความสำเร็จ แต่เป็นสิ่งที่ตรงกันข้าม - ผู้เยี่ยมชมมาถึง แต่อ่านโดยเฉลี่ยน้อยลงและไม่ได้อยู่บนเว็บไซต์!

ได้เวลาส่งเสียงเตือนแล้ว... ทำความคุ้นเคยกับสิ่งต่าง ๆ เช่น เส้นแนวโน้ม.

เหตุใดจึงจำเป็นต้องมีเส้นแนวโน้ม?

เส้นแนวโน้ม “ด้วยวิธีง่ายๆ” เป็นเส้นต่อเนื่องที่รวบรวมบนพื้นฐานของค่าเฉลี่ยตามอัลกอริธึมพิเศษที่ใช้สร้างแผนภูมิของเรา กล่าวอีกนัยหนึ่ง หากข้อมูลของเรา "กระโดด" เหนือจุดรายงานสามจุดจาก "-5" ถึง "0" แล้วไปที่ "+5" เราจะจบลงด้วยเส้นที่เกือบจะแบน: "ข้อดี" ของสถานการณ์อย่างเห็นได้ชัด ปรับสมดุล "ข้อเสีย"

ตามทิศทางของเส้นแนวโน้ม จะง่ายกว่ามากที่จะเห็นสถานการณ์จริงและดูแนวโน้มเดียวกันเหล่านั้น ดังนั้นจึงทำการคาดการณ์สำหรับอนาคตได้ง่ายกว่ามาก เอาล่ะไปทำงานกันเถอะ!

วิธีการวาดเส้นแนวโน้มใน MS Excel

การเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิใน MS Excel

คลิกขวาที่คอลัมน์ "สีน้ำเงิน" คอลัมน์ใดคอลัมน์หนึ่งแล้วเลือกรายการจากเมนูบริบท "เพิ่มเส้นแนวโน้ม".

ตอนนี้แผ่นแผนภูมิจะแสดงเส้นแนวโน้มแบบประ อย่างที่คุณเห็นมันไม่ตรงกับค่าของแผนภาพ 100% - สร้างขึ้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก แต่จะทำซ้ำทิศทางโดยประมาณเท่านั้น อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ไม่ได้ขัดขวางเราไม่ให้เห็นจำนวนการเข้าชมเว็บไซต์เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แม้แต่การลดลง "ฤดูร้อน" ก็ไม่ส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์โดยรวม

เส้นแนวโน้มสำหรับคอลัมน์ผู้เยี่ยมชม

ตอนนี้เรามาทำซ้ำเคล็ดลับเดียวกันกับคอลัมน์ “สีส้ม” และสร้างเส้นแนวโน้มที่สอง อย่างที่บอกไปแล้วว่าสถานการณ์ที่นี่ไม่ค่อยดีนัก แนวโน้มแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าในช่วงระยะเวลาการคำนวณ จำนวนการดูไม่เพียงแต่ไม่เพิ่มขึ้น แต่ยังเริ่มลดลงอีกด้วย - อย่างช้าๆ แต่มั่นคง

เส้นแนวโน้มอีกเส้นหนึ่งช่วยชี้แจงสถานการณ์

เมื่อพิจารณาถึงเส้นแนวโน้มในเดือนต่อๆ ไป เราจะได้ข้อสรุปที่น่าผิดหวัง - จำนวนผู้เยี่ยมชมที่สนใจจะยังคงลดลงต่อไป เนื่องจากผู้ใช้ไม่ได้อยู่ที่นี่ ความสนใจในเว็บไซต์ที่ลดลงในอนาคตอันใกล้นี้ย่อมทำให้ปริมาณการเข้าชมลดลงอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

ดังนั้นเจ้าของโครงการจึงจำเป็นต้องจำอย่างเร่งด่วนว่าเขาทำอะไรในฤดูร้อน ("ในฤดูใบไม้ผลิ" ทุกอย่างค่อนข้างปกติโดยพิจารณาจากกำหนดการ) และดำเนินมาตรการอย่างเร่งด่วนเพื่อแก้ไขสถานการณ์

หากต้องการคาดการณ์เหตุการณ์ตามข้อมูลที่มีอยู่ หากไม่มีเวลา คุณสามารถใช้เส้นแนวโน้มได้ เมื่อใช้มัน คุณจะเข้าใจได้อย่างเห็นภาพว่าข้อมูลที่สร้างกราฟนั้นมีไดนามิกอะไร แพคเกจซอฟต์แวร์ Microsoft มีคุณลักษณะ Excel ที่ยอดเยี่ยมซึ่งจะช่วยให้คุณสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำพอสมควรโดยใช้เครื่องมือนี้ - เส้นแนวโน้มใน Excel การสร้างเครื่องมือวิเคราะห์นี้ค่อนข้างง่าย ด้านล่างนี้เป็นคำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับกระบวนการและประเภทของเส้นแนวโน้ม

เส้นแนวโน้มใน Excel กระบวนการก่อสร้าง

เส้นแนวโน้มเป็นหนึ่งในเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลหลัก

ในการสร้างเส้นแนวโน้ม จำเป็นต้องดำเนินการสามขั้นตอนให้เสร็จสิ้น ได้แก่:
1. สร้างตาราง
2. สร้างไดอะแกรม
3. เลือกประเภทของเส้นแนวโน้ม

หลังจากรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดแล้ว คุณสามารถดำเนินการตามขั้นตอนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์สุดท้ายได้โดยตรง

ขั้นแรก คุณควรสร้างตารางที่มีแหล่งข้อมูล จากนั้นเลือกช่วงที่ต้องการแล้วไปที่แท็บ "แทรก" และเลือกฟังก์ชัน "กราฟ" หลังการก่อสร้าง สามารถใช้คุณลักษณะเพิ่มเติมกับผลลัพธ์สุดท้ายได้ในรูปแบบของหัวข้อและลายเซ็น ในการดำเนินการนี้ เพียงคลิกซ้ายบนแผนภูมิ เลือกแท็บชื่อ "นักออกแบบ" และเลือก "เค้าโครง" สิ่งต่อไปที่คุณต้องทำคือเพียงป้อนชื่อ

ขั้นตอนต่อไปคือการสร้างเส้นเทรนด์ไลน์เอง ในการดำเนินการนี้ คุณจะต้องไฮไลต์แผนภูมิอีกครั้งและเลือกแท็บ "เค้าโครง" บน Ribbon ของงาน ถัดไปในเมนูนี้ คุณต้องคลิกที่ปุ่ม "เส้นแนวโน้ม" และเลือก "การประมาณเชิงเส้น" หรือ "การประมาณค่าเอ็กซ์โปเนนเชียล"

รูปแบบต่างๆเส้นแนวโน้ม

ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน มันคุ้มค่าที่จะเลือกหนึ่งในตัวเลือกที่นำเสนอ ด้านล่างนี้คือคำอธิบายของประเภทของเส้นแนวโน้ม
การประมาณเอ็กซ์โปเนนเชียล หากอัตราการเปลี่ยนแปลงข้อมูลอินพุตเพิ่มขึ้นและต่อเนื่อง บรรทัดนี้จะมีประโยชน์มากที่สุด อย่างไรก็ตาม หากข้อมูลที่ป้อนลงในตารางมีลักษณะเป็นศูนย์หรือเป็นลบ ประเภทนี้จะยอมรับไม่ได้

การประมาณเชิงเส้น เส้นนี้มีลักษณะเป็นเส้นตรง และมักใช้ในกรณีเบื้องต้นเมื่อฟังก์ชันเพิ่มขึ้นหรือลดลงที่ความเร็วคงที่โดยประมาณ

การประมาณลอการิทึม หากค่าเริ่มแรกเติบโตอย่างถูกต้องและรวดเร็ว หรือในทางกลับกัน ลดลง แต่หลังจากนั้น หลังจากค่าบางค่า ค่านั้นคงที่ เส้นแนวโน้มนี้จะมีประโยชน์

การประมาณพหุนาม การเพิ่มขึ้นและลดลงของตัวแปรคือคุณลักษณะที่เป็นคุณลักษณะของเส้นนี้ ยิ่งไปกว่านั้น ระดับของพหุนาม (พหุนาม) นั้นถูกกำหนดโดยจำนวนสูงสุดและค่าต่ำสุด

การประมาณกำลัง แสดงคุณลักษณะของการเพิ่มขึ้นและลดลงแบบโมโนโทนิก แต่การประยุกต์ใช้จะเป็นไปไม่ได้หากข้อมูลมีค่าเป็นลบและเป็นศูนย์

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ใช้เพื่อแสดงการพึ่งพาโดยตรงของกันและกันอย่างชัดเจน โดยการปรับจุดการแกว่งทั้งหมดให้เรียบ ซึ่งทำได้โดยการหาค่าเฉลี่ยระหว่างจุดสองจุดที่อยู่ติดกัน ดังนั้นกราฟจึงเป็นค่าเฉลี่ยและจำนวนคะแนนจะลดลงตามค่าที่ผู้ใช้เลือกในเมนู "คะแนน"

มันใช้ยังไง? ในการพยากรณ์ทางเลือกทางเศรษฐกิจ มันเป็นเส้นพหุนามที่ใช้ ระดับของพหุนามจะถูกกำหนดบนพื้นฐานของหลักการหลายประการ: การเพิ่มค่าสัมประสิทธิ์การกำหนดให้สูงสุดตลอดจนการเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจของตัวบ่งชี้ในช่วงเวลาที่ จำเป็นต้องมีการคาดการณ์

โดยการติดตามทุกขั้นตอนของการสร้างและทำความเข้าใจคุณลักษณะต่างๆ คุณสามารถสร้างเพียงเส้นแนวโน้มหลักซึ่งสอดคล้องกับการคาดการณ์จริงอย่างคลุมเครือเท่านั้น แต่หลังจากตั้งค่าพารามิเตอร์แล้ว เราก็สามารถพูดถึงภาพการคาดการณ์ที่สมจริงยิ่งขึ้นได้แล้ว

เส้นแนวโน้มใน Excel การตั้งค่าพารามิเตอร์ในสายการทำงาน

โดยการคลิกที่ปุ่ม "เส้นแนวโน้ม" เลือกเมนูที่ต้องการที่เรียกว่า "ตัวเลือกขั้นสูง" ในหน้าต่างที่ปรากฏขึ้น ให้คลิก "จัดรูปแบบเส้นแนวโน้ม" จากนั้นทำเครื่องหมายที่ช่องถัดจากค่า "วางค่าความน่าเชื่อถือโดยประมาณ R^2 บนไดอะแกรม" หลังจากนั้นให้ปิดเมนูโดยคลิกที่ปุ่มที่เกี่ยวข้อง บนแผนภาพ ค่าสัมประสิทธิ์ R^2 = 0.6442 จะปรากฏขึ้น

หลังจากนี้ เราจะยกเลิกการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น โดยการเลือกแผนภูมิและคลิกที่แท็บ "เค้าโครง" จากนั้นคลิกที่ "เส้นแนวโน้ม" และคลิกที่ "ไม่" จากนั้น ไปที่ฟังก์ชัน “รูปแบบเส้นแนวโน้ม” คลิกที่เส้นพหุนามแล้วลองหาค่า R^2 = 0.8321 โดยการเปลี่ยนระดับ

หากต้องการดูสูตรหรือสร้างการคาดการณ์รูปแบบอื่นที่แตกต่างจากสูตรมาตรฐาน ก็เพียงพอแล้วที่จะไม่กลัวที่จะทดลองกับค่าต่างๆ และโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับพหุนาม ดังนั้นด้วยการใช้โปรแกรม Excel เพียงโปรแกรมเดียว คุณจึงสามารถสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำโดยอิงจากข้อมูลที่ป้อนเข้าได้

(เข้าชม 10,510 ครั้ง เข้าชม 27 ครั้งในวันนี้)

เส้นแนวโน้มใน Excel บนแผนภูมิต่างๆ

เพื่อแสดงแนวโน้มราคาด้วยภาพ จะใช้เส้นแนวโน้ม องค์ประกอบของการวิเคราะห์ทางเทคนิคคือภาพทางเรขาคณิตของค่าเฉลี่ยของตัวบ่งชี้ที่วิเคราะห์

มาดูวิธีเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิใน Excel

การเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิ

ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาราคาน้ำมันเฉลี่ยตั้งแต่ปี 2000 จากโอเพ่นซอร์ส ป้อนข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ลงในตาราง:

1. มาสร้างกราฟตามตารางกันดีกว่า เลือกช่วงและไปที่แท็บ "แทรก" จากประเภทแผนภูมิที่นำเสนอ ให้เลือกกราฟอย่างง่าย แนวนอน – ปี แนวตั้ง – ราคา
2. คลิกขวาที่แผนภูมินั้นเอง คลิก “เพิ่มเส้นแนวโน้ม”
3. หน้าต่างจะเปิดขึ้นเพื่อกำหนดค่าพารามิเตอร์บรรทัด ให้เราเลือกประเภทเชิงเส้นแล้ววางค่าความน่าเชื่อถือของการประมาณไว้บนกราฟ
4. เส้นเฉียงปรากฏบนกราฟ

เส้นแนวโน้มใน Excel คือกราฟของฟังก์ชันที่เหมาะสม เหตุใดจึงจำเป็น - เพื่อคาดการณ์ตามข้อมูลทางสถิติ เพื่อจุดประสงค์นี้ จำเป็นต้องขยายเส้นและกำหนดค่าของมัน

ถ้า R2 = 1 ข้อผิดพลาดในการประมาณจะเป็นศูนย์ ในตัวอย่างของเรา การเลือกการประมาณเชิงเส้นให้ความน่าเชื่อถือต่ำและผลลัพธ์ไม่ดี การคาดการณ์จะคลาดเคลื่อน

ความสนใจ!!! คุณไม่สามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มให้กับกราฟและแผนภูมิประเภทต่อไปนี้ได้:

• กลีบดอกไม้;
• วงกลม;
• พื้นผิว;
• เป็นรูปวงแหวน;
• ปริมาณ;
• ที่มีการสะสม

สมการเส้นแนวโน้มใน Excel

ในตัวอย่างข้างต้น การประมาณเชิงเส้นถูกเลือกเพื่อแสดงอัลกอริทึมเท่านั้น ตามค่าความน่าเชื่อถือที่แสดง ทางเลือกไม่ประสบผลสำเร็จอย่างสิ้นเชิง

คุณควรเลือกประเภทการแสดงผลที่แสดงให้เห็นแนวโน้มการป้อนข้อมูลของผู้ใช้ได้แม่นยำที่สุด ลองดูตัวเลือกต่างๆ

การประมาณเชิงเส้น

ภาพทางเรขาคณิตของมันคือเส้นตรง ดังนั้น การประมาณเชิงเส้นจึงใช้เพื่อแสดงตัวบ่งชี้ที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงในอัตราคงที่

ลองพิจารณาจำนวนสัญญาตามเงื่อนไขที่ผู้จัดการสรุปในช่วง 10 เดือน:

จากข้อมูลในตาราง Excel เราจะสร้างพล็อตกระจาย (ซึ่งจะช่วยแสดงประเภทเชิงเส้น):

เลือกแผนภูมิ - “เพิ่มเส้นแนวโน้ม” ในพารามิเตอร์ ให้เลือกประเภทเชิงเส้น เพิ่มค่าความเชื่อมั่นของการประมาณและสมการเส้นแนวโน้มใน Excel (เพียงทำเครื่องหมายในช่องที่ด้านล่างของหน้าต่าง "พารามิเตอร์")

เราได้รับผลลัพธ์:

ใส่ใจ! ด้วยการประมาณแบบเชิงเส้น จุดข้อมูลจะอยู่ใกล้กับเส้นตรงมากที่สุด มุมมองนี้ใช้สมการต่อไปนี้:

y = 4.503x + 6.1333

• โดยที่ 4.503 คือดัชนีความชัน
• 6.1333 – การกระจัด;
• y – ลำดับของค่า
• x – หมายเลขงวด

เส้นตรงบนกราฟแสดงการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในคุณภาพงานของผู้จัดการ ค่าความน่าเชื่อถือของการประมาณคือ 0.9929 ซึ่งบ่งชี้ถึงข้อตกลงที่ดีระหว่างเส้นที่คำนวณและข้อมูลต้นฉบับ การคาดการณ์จะต้องแม่นยำ

ในการทำนายจำนวนสัญญาที่ได้ข้อสรุป เช่น ในช่วง 11 คุณต้องแทนที่ตัวเลข 11 แทน x ลงในสมการ ในระหว่างการคำนวณ เราพบว่าในช่วงที่ 11 ผู้จัดการรายนี้จะสรุปสัญญา 55-56 สัญญา

เส้นแนวโน้มเอ็กซ์โปเนนเชียล

ประเภทนี้มีประโยชน์หากค่าอินพุตเปลี่ยนแปลงในอัตราที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ไม่ใช้เอ็กซ์โปเนนเชียลฟิตติ้งเมื่อมีลักษณะเป็นศูนย์หรือเป็นลบ

มาสร้างเส้นแนวโน้มเอ็กซ์โพเนนเชียลใน Excel กันดีกว่า ยกตัวอย่างเช่น ค่าตามเงื่อนไขของการผลิตไฟฟ้าในภูมิภาค X:

เรากำลังสร้างกำหนดการ เพิ่มบรรทัดเอ็กซ์โปเนนเชียล

สมการมีลักษณะดังนี้:

y = 7.6403е^-0.084x

• โดยที่ 7.6403 และ -0.084 เป็นค่าคงที่
• e คือฐานของลอการิทึมธรรมชาติ

ตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือของการประมาณคือ 0.938 – เส้นโค้งสอดคล้องกับข้อมูล มีข้อผิดพลาดน้อยที่สุด การคาดการณ์จะแม่นยำ

เส้นแนวโน้มลอการิทึมใน Excel

ใช้สำหรับการเปลี่ยนแปลงต่อไปนี้ในตัวบ่งชี้: ขั้นแรก เติบโตหรือลดลงอย่างรวดเร็ว จากนั้นจึงมีเสถียรภาพสัมพัทธ์ เส้นโค้งที่ปรับให้เหมาะสมจะปรับให้เข้ากับ "พฤติกรรม" ของปริมาณได้ดี แนวโน้มลอการิทึมเหมาะสำหรับการคาดการณ์ยอดขายของผลิตภัณฑ์ใหม่ที่เพิ่งเปิดตัวสู่ตลาด

ในระยะเริ่มแรก หน้าที่ของผู้ผลิตคือการเพิ่มฐานลูกค้า เมื่อผลิตภัณฑ์มีผู้ซื้อเป็นของตัวเอง สินค้านั้นจะต้องได้รับการเก็บรักษาและให้บริการ

มาสร้างกราฟและเพิ่มเส้นแนวโน้มลอการิทึมเพื่อคาดการณ์ยอดขายของผลิตภัณฑ์ที่มีเงื่อนไข:

R2 มีค่าใกล้เคียงกับ 1 (0.9633) ซึ่งบ่งชี้ว่ามีข้อผิดพลาดในการประมาณเพียงเล็กน้อย มาคาดการณ์ปริมาณการขายในช่วงต่อๆ ไป เมื่อต้องการทำเช่นนี้ คุณต้องแทนที่เลขงวดในสมการแทน x

ตัวอย่างเช่น:

ระยะเวลา	14	15	16	17	18	19	20
พยากรณ์	1005,4	1024,18	1041,74	1058,24	1073,8	1088,51	1102,47

ในการคำนวณตัวเลขคาดการณ์ มีการใช้สูตรของแบบฟอร์ม: =272.14*LN(B18)+287.21 โดยที่ B18 คือหมายเลขงวด

เส้นแนวโน้มพหุนามใน Excel

เส้นโค้งนี้มีลักษณะเฉพาะด้วยการเพิ่มขึ้นและลดลงของตัวแปร สำหรับพหุนาม (พหุนาม) ระดับจะถูกกำหนด (ตามจำนวนค่าสูงสุดและต่ำสุด) ตัวอย่างเช่น หนึ่งสุดขั้ว (ต่ำสุดและสูงสุด) คือระดับที่สอง สองสุดขีดคือระดับที่สาม สามคือระดับที่สี่

แนวโน้มพหุนามใน Excel ใช้เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับปริมาณที่ไม่เสถียร ลองดูตัวอย่างค่าชุดแรก (ราคาน้ำมัน)

เพื่อให้ได้ค่าความน่าเชื่อถือโดยประมาณ (0.9256) จำเป็นต้องตั้งค่าเป็นระดับ 6

ดาวน์โหลดตัวอย่างแผนภูมิที่มีเส้นแนวโน้ม

แต่แนวโน้มนี้ทำให้เราคาดการณ์ได้แม่นยำไม่มากก็น้อย

สวัสดีสหายที่รัก! วันนี้เราจะมาดูวิธีการซื้อขายแบบอัตนัยวิธีหนึ่ง - การซื้อขายโดยใช้เส้นแนวโน้ม ลองดูคำถามต่อไปนี้:

1) แนวโน้มคืออะไร (นี่เป็นสิ่งสำคัญเป็นจุดเริ่มต้น)
2) การวาดเส้นแนวโน้ม
3) ใช้ในการซื้อขายจริง
4) อัตนัยของวิธีการ

1) เทรนด์คืออะไร
_________________
ก่อนที่จะสร้างเส้นแนวโน้ม คุณต้องเข้าใจแนวโน้มก่อน เราจะไม่เข้าสู่ข้อพิพาททางวิชาการ และเพื่อความเรียบง่าย เราจะยอมรับสูตรต่อไปนี้:

แนวโน้ม (ขาขึ้น) คือลำดับของจุดสูงสุดและจุดต่ำสุดที่เพิ่มขึ้น โดยจุดสูงสุด (และต่ำ) ตามมาจะสูงกว่าครั้งก่อน

แนวโน้ม (ขาลง) คือลำดับของการตก (ลดลง) ระดับสูงและต่ำ โดยที่จุดต่ำสุด (และสูง) ตามมาจะต่ำกว่าระดับก่อนหน้า

เส้นแนวโน้มคือเส้นที่ลากระหว่างจุดสูงสองจุด (หากแนวโน้มเป็นขาลง) หรือจุดต่ำสุดสองจุด (หากแนวโน้มเป็นขาขึ้น) โดยพื้นฐานแล้ว เส้นแนวโน้มแสดงให้เราเห็นว่ามีแนวโน้มบนแผนภูมิ! แต่อาจจะไม่มีอยู่จริง (กรณีแฟลต)

2) การวาดเส้นแนวโน้ม
____________________________

นี่เป็นคำถามที่ยากที่สุด! ฉันได้เห็นการอภิปรายหลายหน้าเกี่ยวกับวิธีการวาดเส้นแนวโน้มอย่างถูกต้อง! แต่เราไม่เพียงต้องสร้างเท่านั้น แต่ยังต้องแลกกับมันด้วย...

ในการสร้างเส้นแนวโน้ม คุณต้องมีอย่างน้อยสองค่าสูงสุด (แนวโน้มขาลง) หรือสองค่าต่ำสุด (แนวโน้มขาขึ้น) เราต้องเชื่อมโยงสุดขั้วเหล่านี้ด้วยเส้น

สิ่งสำคัญคือต้องปฏิบัติตามกฎต่อไปนี้เมื่อสร้างเส้น:

มุมของเส้นแนวโน้มเป็นสิ่งสำคัญ ยิ่งมุมเอียงชันมากเท่าไร ความน่าเชื่อถือก็จะน้อยลงเท่านั้น
- เป็นการดีที่สุดที่จะสร้างเส้นโดยใช้สองจุด หากคุณสร้างจุดตั้งแต่สามจุดขึ้นไป ความน่าเชื่อถือของเส้นแนวโน้มจะลดลง (มีแนวโน้มที่จะพังทลายลง)
- อย่าพยายามสร้างเส้นในทุกสภาวะ หากคุณวาดไม่ได้ มีแนวโน้มว่าจะไม่มีแนวโน้ม ดังนั้นเครื่องมือนี้ไม่เหมาะสำหรับใช้ในสภาวะตลาดปัจจุบัน

กฎเหล่านี้จะช่วยให้คุณสร้างเส้นแนวโน้มได้อย่างถูกต้อง!

3) การซื้อขายตามเส้นแนวโน้ม
____________________________

เรามีความเป็นไปได้ที่แตกต่างกันโดยพื้นฐานสองประการ:
A) ใช้เส้นนี้เป็นระดับแนวรับ (แนวต้าน) เพื่อเข้าสู่แนวรับในทิศทางของแนวโน้ม
B) ใช้เส้นแนวโน้ม Forex เพื่อเล่นเพื่อฝ่าวงล้อม (กลับตัว) ของแนวโน้ม

ทั้งสองวิธีดีถ้าคุณรู้วิธี “ปรุงอย่างถูกต้อง”

ดังนั้นเราจึงสร้างเส้นโดยใช้สองจุด ทันทีที่ราคาแตะเส้น เราต้องเข้าสู่ตลาดในทิศทางของแนวโน้มที่มีอยู่ ในการเข้าร่วม เราใช้คำสั่งซื้อประเภท “จำกัดการซื้อหรือจำกัดการขาย”

ทุกอย่างที่นี่เรียบง่ายและชัดเจน สิ่งเดียวที่คุณต้องจำไว้ก็คือ ยิ่งราคาทดสอบเส้นเทรนด์ไลน์บ่อยขึ้น โดยเริ่มจากเส้นนั้น โอกาสที่ราคาถัดไปจะทะลุเส้นเทรนด์ก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น!

หากเราต้องการเล่นเพื่อทำลายเส้นเทรนด์ไลน์ เราต้องดำเนินการแตกต่างออกไปเล็กน้อย:
1) รอให้สายแตะ
2) รอการฟื้นตัว
3) วางคำสั่งซื้อหยุด (หรือหยุดขาย) ในช่องทำเครื่องหมายผลลัพธ์
ให้ความสนใจกับภาพ

เรารอให้เครื่องหมายถูกปรากฏขึ้นและวางคำสั่งซื้อหยุดที่ระดับสูงสุด

หลังจากนั้นสักพัก ออร์เดอร์ก็ถูกกระตุ้นและเราก็เข้าสู่ตลาด
คำถามธรรมชาติเกิดขึ้น: เหตุใดจึงไม่สามารถเข้าสู่ตลาดได้ทันที?
ประเด็นก็คือเราไม่รู้ว่าการทดสอบเส้นเทรนด์ไลน์จะสำเร็จหรือไม่ และโดยการรอ "ติ๊ก" เราจะเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จได้อย่างมาก (เรากำจัดสัญญาณที่ผิดพลาดออกไป)

4) อัตนัยของวิธีการ
_________________________

ทุกอย่างดูเรียบง่ายใช่ไหม? ที่จริงแล้วเมื่อใช้วิธีนี้เราจะพบปัญหาดังต่อไปนี้:
A) มุมความชันของเส้น (คุณสามารถสร้างเส้นแนวโน้มที่มีความชันต่างกันได้เสมอ
B) สิ่งที่ถือเป็นการทะลุเส้นแนวโน้ม (ราคาควร "ทะลุ" เส้นได้กี่จุดหรือเปอร์เซ็นต์เพื่อพิจารณาว่าเป็นการทะลุเส้น)?
ถาม) เมื่อใดที่บรรทัดจะถือว่า "ล้าสมัย" และบรรทัดใหม่จะถูกสร้างขึ้น

ให้ความสนใจกับภาพ

เส้นสีแดงแสดงถึงหนึ่งในตัวเลือกการออกแบบ เทรดเดอร์ที่ไม่มีประสบการณ์สามารถลากเส้นด้วยวิธีนี้ (และจ่ายเงินได้)

ประสบการณ์เชิงปฏิบัติเป็นสิ่งสำคัญในเรื่องนี้ นั่นคือไม่สามารถลดทุกอย่างให้เหลือเพียงกฎการก่อสร้างง่ายๆ ไม่กี่ข้อได้ นี่คือสาเหตุที่ไม่มีตัวบ่งชี้เส้นแนวโน้ม แม่นยำยิ่งขึ้นว่ามันอาจมีอยู่ แต่มันสร้างมันขึ้นมา "คด" และไม่ถูกต้อง เทคนิคนี้เริ่มแรกได้รับการ “ปรับแต่ง” ให้เหมาะกับประสบการณ์และทักษะของเทรดเดอร์

โดยส่วนตัวแล้ว ฉันไม่ค่อยใช้เส้นแนวโน้มเป็นเครื่องมือแบบสแตนด์อโลน แต่ถึงกระนั้น ฉันกำลังพูดถึงพวกเขาด้วยเหตุผลง่ายๆ ประการเดียว ความจริงก็คือเทรดเดอร์รายอื่นจำนวนมากใช้มัน ดังนั้นเรา (คุณและฉัน) จะต้องตระหนักถึงเทคนิคของคู่แข่งของเรา

จำเป็นต้องใช้เครื่องมือนี้ในการซื้อขายของคุณหรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับคุณในการตัดสินใจ!

ขอให้โชคดีและมีความสุขในการซื้อขาย อาเธอร์.
บล็อก-forex.org

โพสต์ที่เกี่ยวข้อง:

แนวคิดการซื้อขายตามเทรนด์ (วิดีโอ)

รุ่นยอดนิยม (ตัวเลข)

วิดีโอในหัวข้อนี้:

ตอนที่ 10 การเลือกสูตรตามกำหนดเวลา เส้นแนวโน้ม

สำหรับปัญหาที่กล่าวข้างต้น สามารถสร้างสมการหรือระบบสมการได้

แต่ในหลายกรณี เมื่อแก้ไขปัญหาในทางปฏิบัติจะมีเพียงข้อมูลการทดลอง (ผลการวัด สถิติ การอ้างอิง การทดลอง) เท่านั้น เมื่อใช้พวกมันด้วยความใกล้เคียงในระดับหนึ่ง พวกเขาจะพยายามสร้างสูตรเชิงประจักษ์ (สมการ) ขึ้นใหม่ ซึ่งสามารถใช้เพื่อค้นหาคำตอบ สร้างแบบจำลอง ประเมินผลการแก้ปัญหา และทำการคาดการณ์

ขั้นตอนการเลือกสูตรเชิงประจักษ์ พี(เอ็กซ์)สำหรับการเสพติดที่มีประสบการณ์ ฉ(x)เรียกว่า การประมาณ(เรียบ) สำหรับการขึ้นต่อกันที่ไม่ทราบค่า Excel จะใช้กราฟ และสำหรับการขึ้นต่อกันที่ไม่ทราบค่าหลายรายการ คู่ของฟังก์ชันจากกลุ่ม เชิงสถิติเชิงเส้นและแนวโน้ม LGRFPRIBL และการเติบโต

ในส่วนนี้กล่าวถึงการประมาณข้อมูลการทดลองโดยใช้กราฟ Excel: กราฟจะถูกสร้างขึ้นและ a เส้นแนวโน้ม , เช่น. ฟังก์ชันการประมาณที่เข้าใกล้การพึ่งพาการทดลองด้วยระดับความใกล้เคียงสูงสุด

ระดับความคล้ายคลึงกันของฟังก์ชันที่เลือกเป็นค่าประมาณ สัมประสิทธิ์การตัดสินใจ R2 - หากไม่มีการพิจารณาทางทฤษฎีอื่นๆ ให้เลือกฟังก์ชันที่มีค่าสัมประสิทธิ์ R2พุ่งไปที่ 1 โปรดทราบว่าการเลือกสูตรโดยใช้เส้นแนวโน้มทำให้เราสามารถสร้างทั้งประเภทของสูตรเชิงประจักษ์และกำหนดค่าตัวเลขของพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก

Excel มีฟังก์ชันการประมาณ 5 ประเภท:

1. เชิงเส้น – y=cx+b- นี่เป็นฟังก์ชันที่ง่ายที่สุดที่สะท้อนการเติบโตและการลดลงของข้อมูลในอัตราคงที่

2. พหุนาม – y=c0+c1x+c2x2+…+c6x6- ฟังก์ชันนี้อธิบายการเพิ่มขึ้นและลดข้อมูลสลับกัน พหุนามของระดับที่ 2 สามารถมีได้หนึ่งขั้ว (ต่ำสุดหรือสูงสุด), พหุนามของระดับที่ 3 - สูงถึง 2 extrema, พหุนามของระดับที่ 4 - สูงถึง 3 เป็นต้น

3. ลอการิทึม – y=c ln x+ข- ฟังก์ชันนี้อธิบายข้อมูลที่เพิ่มขึ้น (ลดลง) อย่างรวดเร็วซึ่งจะมีเสถียรภาพ

4. กำลัง - y=cxb, (เอ็กซ์>0i ย>0) ฟังก์ชันสะท้อนข้อมูลที่มีอัตราการเติบโตเพิ่มขึ้น (ลดลง) อย่างต่อเนื่อง

5. เอ็กซ์โปเนนเชียล – y=cebx, (จ– ฐานของลอการิทึมธรรมชาติ) ฟังก์ชันนี้จะอธิบายข้อมูลที่เติบโตอย่างรวดเร็ว (ลดลง) ซึ่งจะทำให้มีเสถียรภาพ

สำหรับฟังก์ชันทั้ง 5 ประเภท จะใช้การประมาณข้อมูลโดยใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุด (ดูความช่วยเหลือใน F1 “เส้นแนวโน้ม”)

เช่น ตัวอย่างให้เราพิจารณาการพึ่งพาการโฆษณาโดยพิจารณาจากข้อมูลทางสถิติต่อไปนี้สำหรับบริษัทบางแห่ง:

(พันรูเบิล)	1,5	2,5	3,5	4,5	5,5
ยอดขาย (พันรูเบิล)

จำเป็นต้องสร้างฟังก์ชันที่สะท้อนถึงการพึ่งพานี้ได้ดีที่สุด นอกจากนี้จำเป็นต้องประเมินยอดขายสำหรับการลงทุนโฆษณาที่ 6,000 รูเบิล

มาดูวิธีแก้ปัญหากันดีกว่า- ก่อนอื่น ป้อนข้อมูลนี้ลงใน Excel และสร้างกราฟ ดังในรูป 38. อย่างที่คุณเห็น กราฟจะขึ้นอยู่กับช่วง B2:J2 ถัดไป โดยการคลิกขวาที่แผนภูมิ เพิ่มเส้นแนวโน้มตามที่แสดงในรูปที่ 1 38.

หากต้องการติดป้ายกำกับแกน X ด้วยค่าโฆษณาที่เกี่ยวข้อง (ดังรูปที่ 38) ให้เลือกรายการในเมนูแบบเลื่อนลง (รูปที่ 38) และข้อมูลที่คล้ายกัน- ในหน้าต่างชื่อเดียวกันที่เปิดขึ้นในแท็บ แถว, ในสนาม ปป้ายแกน Xระบุช่วงของเซลล์ที่มีการเขียนค่า X (ที่นี่ $B$1:$K$1):

ในหน้าต่างการตั้งค่าที่เปิดขึ้น (รูปที่ 39) บนแท็บ พิมพ์เลือกเพื่อประมาณ ลอการิทึมเส้นแนวโน้ม (ตามประเภทของแผนภูมิ) บนบุ๊กมาร์ก ตัวเลือกเลือกช่องทำเครื่องหมายที่แสดงสมการและสัมประสิทธิ์การกำหนดบนกราฟ

หลังจากคลิก ตกลงจะได้ผลลัพธ์ดังรูป 40. ค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ R2= 0.9846 ซึ่งถือเป็นระดับความใกล้เคียงที่ดี เพื่อยืนยันความถูกต้องของฟังก์ชั่นที่เลือก (เนื่องจากไม่มีข้อพิจารณาทางทฤษฎีอื่น ๆ ) ให้คาดการณ์การพัฒนายอดขายล่วงหน้า 10 ช่วง ในการดำเนินการนี้ ให้คลิกขวาที่เส้นแนวโน้ม - เปลี่ยนรูปแบบ - จากนั้นในช่อง พยากรณ์: ส่งต่อโดย:ตั้งค่าเป็น 10 (รูปที่.

หลังจากตั้งค่าการคาดการณ์แล้ว คุณจะเห็นการเปลี่ยนแปลงของเส้นโค้งกราฟสำหรับช่วงการสังเกตข้างหน้า 10 ช่วง ดังในรูป 42. น่าจะสะท้อนถึงยอดขายที่เพิ่มขึ้นอีกด้วยการลงทุนด้านโฆษณาที่เพิ่มขึ้น

การคำนวณโดยใช้สูตรผลลัพธ์ =237.96*LN(6)+5.9606 ใน Excel ให้ค่า 432,000 รูเบิล

Excel มีฟังก์ชัน FORECAST() ที่คำนวณค่า Y ในอนาคตจากคู่ค่า X และ Y ที่มีอยู่โดยใช้การถดถอยเชิงเส้น ฟังก์ชัน Y ควรเป็นแบบเส้นตรงหากเป็นไปได้ เช่น อธิบายได้ด้วยสมการเช่น ค+บีเอ็กซ์.

ฟังก์ชันการทำนายสำหรับตัวอย่างของเราจะถูกเขียนดังนี้: =PREDICTION(K1,B2:J2,B1:J1) จดไว้ - ค่าควรเป็น 643.6 พันรูเบิล

ตอนที่ 11 งานทดสอบ

ก่อนหน้า12345678910111213141516ถัดไป

แนวโน้มคือรูปแบบที่อธิบายการขึ้นหรือลงของตัวบ่งชี้เมื่อเวลาผ่านไป หากคุณพรรณนาถึงอนุกรมไดนามิกใด ๆ (ข้อมูลทางสถิติที่เป็นรายการค่าที่บันทึกไว้ของตัวบ่งชี้ตัวแปรในช่วงเวลาหนึ่ง) บนกราฟ มักจะเน้นมุมหนึ่ง - เส้นโค้งจะค่อยๆเพิ่มขึ้นหรือลดลง ในกรณีเช่นนี้เป็นเรื่องปกติ เพื่อบอกว่าอนุกรมไดนามิกมีแนวโน้ม (ไปทางขึ้นหรือลง ตามลำดับ)

เทรนด์เป็นแบบอย่าง

หากคุณสร้างแบบจำลองที่อธิบายปรากฏการณ์นี้ คุณจะได้รับเครื่องมือพยากรณ์ที่ค่อนข้างง่ายและสะดวกมาก ซึ่งไม่จำเป็นต้องมีการคำนวณที่ซับซ้อนหรือใช้เวลาในการตรวจสอบความสำคัญหรือความเพียงพอของปัจจัยที่มีอิทธิพล

ดังนั้นเทรนด์ในฐานะโมเดลคืออะไร? นี่คือชุดของสัมประสิทธิ์สมการที่คำนวณได้ซึ่งแสดงการพึ่งพาการถดถอยของตัวบ่งชี้ (Y) กับการเปลี่ยนแปลงของเวลา (t) นั่นคือนี่คือการถดถอยแบบเดียวกับที่เราพิจารณาก่อนหน้านี้ มีเพียงปัจจัยที่มีอิทธิพลที่นี่คือตัวบ่งชี้เวลา

สำคัญ!

ในการคำนวณ t มักจะไม่ได้หมายถึงหมายเลขปี เดือน หรือสัปดาห์ แต่เป็นตัวเลขลำดับของช่วงเวลาในประชากรทางสถิติที่กำลังศึกษา - อนุกรมเวลา ตัวอย่างเช่น หากมีการศึกษาอนุกรมเวลาเป็นเวลาหลายปี และข้อมูลถูกบันทึกทุกเดือน การใช้การนับเดือนเป็นศูนย์ตั้งแต่ 1 ถึง 12 และอีกครั้งตั้งแต่ต้น ถือว่าผิดโดยพื้นฐาน นอกจากนี้ยังไม่ถูกต้องหากการศึกษาอนุกรมหนึ่งเริ่มต้นขึ้น เช่น ในเดือนมีนาคม เพื่อใช้ 3 (เดือนที่สามของปี) เป็นค่าของ t หากนี่เป็นค่าแรกในประชากรที่กำลังศึกษา แสดงว่าอนุกรมนั้น หมายเลขควรเป็น 1

แบบจำลองแนวโน้มเชิงเส้น

เช่นเดียวกับการถดถอยอื่นๆ แนวโน้มอาจเป็นแบบเชิงเส้น (ระดับของปัจจัยที่มีอิทธิพล t เท่ากับ 1) หรือไม่เชิงเส้น (ระดับมากกว่าหรือน้อยกว่าหนึ่ง) เนื่องจากการถดถอยเชิงเส้นเป็นวิธีที่ง่ายที่สุด แม้ว่าจะไม่แม่นยำที่สุดเสมอไป เราจะพิจารณาแนวโน้มประเภทนี้โดยละเอียดยิ่งขึ้น

รูปแบบทั่วไปของสมการแนวโน้มเชิงเส้น:

Y(t) = a 0 + a 1 *t + Ɛ

โดยที่ 0 คือสัมประสิทธิ์การถดถอยเป็นศูนย์ นั่นคือ Y จะเป็นอย่างไรหากปัจจัยที่มีอิทธิพลเท่ากับศูนย์ 1 คือสัมประสิทธิ์การถดถอยที่แสดงระดับการพึ่งพาของตัวบ่งชี้ที่ศึกษา Y กับปัจจัยที่มีอิทธิพล t Ɛคือ องค์ประกอบแบบสุ่มหรือมาตรฐาน ข้อผิดพลาดคือความแตกต่างระหว่างค่า Y จริงกับค่าที่คำนวณ เสื้อ – ปัจจัยเดียวที่มีอิทธิพลคือเวลา

ยิ่งแนวโน้มที่ตัวบ่งชี้จะเติบโตหรือลดลงชัดเจนมากขึ้น ค่าสัมประสิทธิ์ 1 ก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น ดังนั้น จึงสันนิษฐานว่าค่าคงที่ 0 ร่วมกับองค์ประกอบสุ่ม Ɛ สะท้อนถึงอิทธิพลของการถดถอยที่เหลืออยู่ นอกเหนือจากเวลา ซึ่งก็คือปัจจัยที่มีอิทธิพลอื่นๆ ทั้งหมดที่เป็นไปได้

ค่าสัมประสิทธิ์แบบจำลองสามารถคำนวณได้โดยใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุดมาตรฐาน (LSM) Microsoft Excel รับมือกับการคำนวณทั้งหมดนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเพื่อให้ได้แบบจำลองแนวโน้มเชิงเส้นหรือการคาดการณ์แบบสำเร็จรูป มีมากถึงห้าวิธี ซึ่งเราจะกล่าวถึงแยกกันด้านล่าง

วิธีกราฟิกในการรับแนวโน้มเชิงเส้น

ในตัวอย่างนี้และตัวอย่างเพิ่มเติมทั้งหมด เราจะใช้ชุดข้อมูลแบบไดนามิกเดียวกัน - ระดับของ GDP ซึ่งคำนวณและบันทึกเป็นประจำทุกปี ในกรณีของเรา การศึกษาจะเกิดขึ้นในช่วงปี 2547 ถึง 2555

เราจะเพิ่มอีกหนึ่งคอลัมน์ลงในข้อมูลต้นฉบับซึ่งเราจะเรียก t และทำเครื่องหมายหมายเลขลำดับของค่า GDP ที่บันทึกไว้ทั้งหมดในช่วงเวลาที่กำหนดตั้งแต่ปี 2547 ถึง 2555 – 9 ปีหรือ 9 คาบ.

Excel จะเพิ่มช่องว่าง - มาร์กอัปสำหรับกราฟในอนาคต เลือกกราฟนี้และเปิดใช้งานแท็บที่ปรากฏในแถบเมนู - ตัวสร้าง, กำลังมองหาปุ่ม เลือกข้อมูลในหน้าต่างที่เปิดขึ้น ให้กดปุ่ม เพิ่ม- หน้าต่างป๊อปอัปจะแจ้งให้คุณเลือกข้อมูลเพื่อสร้างแผนภูมิ เป็นค่าฟิลด์ ชื่อซีรีส์เลือกเซลล์ที่มีข้อความที่ตรงกับชื่อกราฟมากที่สุด ในสนาม ค่าเอ็กซ์ระบุช่วงเวลาของเซลล์ในคอลัมน์ t – ปัจจัยที่มีอิทธิพล ในสนาม ค่า Yเราระบุช่วงเวลาของเซลล์คอลัมน์ที่มีค่าที่ทราบของ GDP (Y) - ตัวบ่งชี้ที่กำลังศึกษา

เมื่อกรอกข้อมูลในช่องที่ระบุแล้ว ให้กดปุ่ม OK หลายครั้งและรับกราฟไดนามิกสำเร็จรูป ตอนนี้เลือกเส้นกราฟด้วยปุ่มเมาส์ขวาและเลือกรายการจากเมนูบริบทที่ปรากฏขึ้น เพิ่มเส้นแนวโน้ม

หน้าต่างจะเปิดขึ้นเพื่อกำหนดค่าพารามิเตอร์สำหรับการสร้างเส้นแนวโน้ม โดยในประเภทโมเดลที่เราเลือก เชิงเส้นให้ทำเครื่องหมายถูกข้างรายการ P สร้างสมการบนแผนภาพและ วางค่าความน่าเชื่อถือโดยประมาณ R2 บนแผนภาพซึ่งจะเพียงพอสำหรับการแสดงเส้นแนวโน้มที่สร้างไว้แล้วบนกราฟ รวมถึงเวอร์ชันทางคณิตศาสตร์ในการแสดงแบบจำลองในรูปแบบของสมการสำเร็จรูปและตัวบ่งชี้คุณภาพของแบบจำลอง ร 2- หากคุณสนใจที่จะแสดงการคาดการณ์บนกราฟเพื่อประเมินช่องว่างระหว่างตัวบ่งชี้ที่กำลังศึกษาด้วยสายตา ให้ระบุในฟิลด์ คาดการณ์ล่วงหน้าสำหรับจำนวนงวดดอกเบี้ย

จริงๆ แล้วนั่นคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับวิธีนี้ แน่นอนว่าคุณสามารถเพิ่มได้ว่าสมการแนวโน้มเชิงเส้นที่แสดงนั้นเป็นแบบจำลองซึ่งสามารถใช้เป็นสูตรในการรับค่าที่คำนวณได้จากแบบจำลองและด้วยเหตุนี้ ค่าพยากรณ์ที่แม่นยำ ​(การคาดการณ์ที่แสดงบนกราฟสามารถประมาณได้โดยประมาณเท่านั้น) ซึ่งเป็นสิ่งที่เราทำในตัวอย่างที่แนบมากับบทความ

การสร้างแนวโน้มเชิงเส้นโดยใช้สูตร LINEST

สาระสำคัญของวิธีนี้อยู่ที่การค้นหาค่าสัมประสิทธิ์แนวโน้มเชิงเส้นโดยใช้ฟังก์ชัน ไลน์จากนั้นเมื่อแทนค่าสัมประสิทธิ์ที่มีอิทธิพลเหล่านี้ลงในสมการ เราจะได้แบบจำลองการทำนาย

เราจะต้องเลือกเซลล์สองเซลล์ที่อยู่ติดกัน (ในภาพหน้าจอคือเซลล์ A38 และ B38) จากนั้นในแถบสูตรที่ด้านบน (เน้นด้วยสีแดงในภาพหน้าจอด้านบน) เราเรียกใช้ฟังก์ชันโดยเขียน “=LINEST(” หลังจากนั้น ซึ่ง Excel จะแสดงคำแนะนำเกี่ยวกับสิ่งที่จำเป็นสำหรับฟังก์ชันนี้ ได้แก่

1. เลือกช่วงที่มีค่าที่ทราบของตัวบ่งชี้ Y ที่อธิบายไว้ (ในกรณีของเราคือ GDP ในภาพหน้าจอช่วงจะถูกเน้นด้วยสีน้ำเงิน) และใส่เครื่องหมายอัฒภาค
2. ระบุช่วงของปัจจัยที่มีอิทธิพล X (ในกรณีของเรานี่คือตัวบ่งชี้ t หมายเลขลำดับของงวดที่เน้นด้วยสีเขียวในภาพหน้าจอ) และใส่เครื่องหมายอัฒภาค
3. พารามิเตอร์ที่จำเป็นถัดไปสำหรับฟังก์ชันคือการพิจารณาว่าจำเป็นต้องคำนวณค่าคงที่หรือไม่ เนื่องจากเริ่มแรกเราจะพิจารณาแบบจำลองที่มีค่าคงที่ (สัมประสิทธิ์ 0 ) จากนั้นใส่ “TRUE” หรือ “1” และเครื่องหมายอัฒภาค
4. ต่อไป เราต้องระบุว่าจำเป็นต้องคำนวณพารามิเตอร์ทางสถิติหรือไม่ (หากเรากำลังพิจารณาตัวเลือกนี้ ในตอนแรกเราจะต้องจัดสรรช่วง "สำหรับสูตร" สองสามบรรทัดด้านล่าง) ระบุความจำเป็นในการคำนวณพารามิเตอร์ทางสถิติ ได้แก่ ค่าความผิดพลาดมาตรฐานสำหรับค่าสัมประสิทธิ์ ค่าสัมประสิทธิ์ระดับความคลาดเคลื่อนมาตรฐานสำหรับ Y เกณฑ์ฟิชเชอร์ ระดับความอิสระ ฯลฯซึ่งจะสมเหตุสมผลเมื่อคุณเข้าใจความหมายเท่านั้น ซึ่งในกรณีนี้เราจะตั้งค่าเป็น "จริง" หรือ "1" ในกรณีของการสร้างแบบจำลองอย่างง่ายซึ่งเรากำลังพยายามเรียนรู้ ในขั้นตอนของการเขียนสูตรนี้ ให้ตั้งค่า "FALSE" หรือ "0" และเพิ่มหลังวงเล็บปิด ")"
5. เพื่อ "ฟื้นฟู" สูตรนั่นคือเพื่อให้มันทำงานหลังจากระบุพารามิเตอร์ที่จำเป็นทั้งหมดแล้วการกดปุ่ม Enter นั้นไม่เพียงพอคุณต้องกดสามปุ่มตามลำดับ: Ctrl, Shift, Enter

ดังที่คุณเห็นในภาพหน้าจอด้านบน เซลล์ที่เราเลือกสำหรับสูตรเต็มไปด้วยค่าที่คำนวณได้ของสัมประสิทธิ์การถดถอยสำหรับแนวโน้มเชิงเส้นในเซลล์ B38พบสัมประสิทธิ์ 0 และในเซลล์ A38- ค่าสัมประสิทธิ์การพึ่งพาพารามิเตอร์ ที (หรือ x ) นั่นคือ 1 - เราแทนที่ค่าที่ได้รับลงในสมการของฟังก์ชันเชิงเส้นและรับแบบจำลองที่เสร็จสมบูรณ์ในนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ - y = 169,572.2+138,454.3*t

เพื่อรับค่าที่คำนวณได้ ย ตามแบบจำลองและเพื่อให้ได้การคาดการณ์ คุณเพียงแค่ต้องแทนที่สูตรในเซลล์ Excel และแทน ที ระบุลิงก์ไปยังเซลล์พร้อมหมายเลขงวดที่ต้องการ (ดูเซลล์ในภาพหน้าจอ D25).

หากต้องการเปรียบเทียบโมเดลผลลัพธ์กับข้อมูลจริง คุณสามารถสร้างกราฟสองกราฟ โดยที่ X คุณจะระบุหมายเลขซีเรียลของช่วงเวลา และในรูปแบบ Y ในกรณีหนึ่ง - GDP จริง และอีกกรณีหนึ่ง - คำนวณ (ในภาพหน้าจอ แผนภาพทางด้านขวา)

การสร้างแนวโน้มเชิงเส้นโดยใช้เครื่องมือ Regression ในแพ็คเกจการวิเคราะห์

ในความเป็นจริงบทความนี้อธิบายวิธีการนี้อย่างสมบูรณ์ ข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือในข้อมูลเริ่มต้นของเรามีเพียงปัจจัยเดียวเท่านั้นที่มีอิทธิพล เอ็กซ์ (หมายเลขงวด – ที ).

ดังที่คุณเห็นในภาพด้านบน ช่วงของข้อมูลที่ทราบค่า GDPเน้นเป็น ช่วงเวลาอินพุต Yและอันที่เกี่ยวข้อง ช่วงที่มีหมายเลขงวด t – เป็นช่วงอินพุต X- ผลลัพธ์การคำนวณโดยแพ็คเกจการวิเคราะห์จะแสดงบนแผ่นงานแยกต่างหากและดูเหมือนชุดตาราง (ดูรูปด้านล่าง) ซึ่งเราสนใจเซลล์ที่ฉันวาดด้วยสีเหลืองและสีเขียว โดยการเปรียบเทียบกับขั้นตอนที่อธิบายไว้ในบทความข้างต้น แบบจำลองแนวโน้มเชิงเส้นจะถูกประกอบจากค่าสัมประสิทธิ์ที่ได้รับ y=169 572.2+138 454.3*tบนพื้นฐานของการคาดการณ์ที่เกิดขึ้น

การพยากรณ์โดยใช้แนวโน้มเชิงเส้นผ่านฟังก์ชัน TREND

วิธีการนี้แตกต่างจากวิธีก่อนหน้านี้ตรงที่จะข้ามขั้นตอนที่จำเป็นก่อนหน้านี้ในการคำนวณพารามิเตอร์แบบจำลองและแทนที่ค่าสัมประสิทธิ์ที่ได้รับด้วยตนเองเป็นสูตรลงในเซลล์เพื่อรับการคาดการณ์ ฟังก์ชันนี้สร้างค่าพยากรณ์ที่คำนวณไว้อย่างแม่นยำตาม แหล่งข้อมูลที่ทราบ

ในเซลล์เป้าหมาย (เซลล์ที่เราต้องการดูผลลัพธ์) เราใส่เครื่องหมาย เท่ากับและเรียกใช้ฟังก์ชันเวทย์มนตร์โดยเขียนว่า “ แนวโน้ม(" จากนั้นคุณต้องเน้น นั่นคือหลังจากที่เราใส่เครื่องหมายอัฒภาคและ เลือกช่วงที่มีค่า X ที่ทราบ นั่นคือ ด้วยหมายเลขงวด tซึ่งสอดคล้องกับคอลัมน์ที่มีค่า GDP ที่ทราบ ให้ใส่เครื่องหมายอัฒภาคอีกครั้งแล้วเลือกเซลล์ที่มีจำนวนช่วงเวลาที่เรากำลังคาดการณ์ (อย่างไรก็ตาม ในกรณีของเรา หมายเลขช่วงเวลาสามารถระบุได้โดยไม่ได้อ้างอิงถึง เซลล์ แต่เพียงตัวเลขในสูตรโดยตรง) จากนั้นให้ใส่เครื่องหมายอัฒภาคอีกอันแล้วระบุ จริงหรือ 1 เพื่อเป็นการยืนยันการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ 0 ในที่สุดเราก็ใส่ วงเล็บปิดและกดปุ่ม เข้า.

ข้อเสียของวิธีนี้คือไม่แสดงสมการแบบจำลองหรือค่าสัมประสิทธิ์ของแบบจำลอง ซึ่งเป็นสาเหตุที่เราไม่สามารถพูดได้ว่าเราได้รับการคาดการณ์และการคาดการณ์จากแบบจำลองดังกล่าวและแบบจำลองดังกล่าว เช่นเดียวกับที่ไม่มีการสะท้อนถึงคุณภาพ พารามิเตอร์ของแบบจำลอง ซึ่งเป็นค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจซึ่งสามารถบอกได้ว่าควรคำนึงถึงผลการพยากรณ์หรือไม่

การพยากรณ์โดยใช้แนวโน้มเชิงเส้นโดยใช้ฟังก์ชัน FORECAST

สาระสำคัญของฟังก์ชันนี้เหมือนกับฟังก์ชันก่อนหน้าโดยสิ้นเชิงข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือลำดับที่ข้อมูลเริ่มต้นถูกเขียนในสูตรและความจริงที่ว่าไม่มีการตั้งค่าสำหรับการมีหรือไม่มีค่าสัมประสิทธิ์ 0 (นั่นคือฟังก์ชันบอกเป็นนัยว่าสัมประสิทธิ์นี้มีอยู่ในกรณีใด ๆ )

ดังที่คุณเห็นจากรูปด้านบน เราเขียนว่า “ =การคาดการณ์(“แล้วชี้. เซลล์ที่มีหมายเลขงวดซึ่งจำเป็นต้องคำนวณค่าตามแนวโน้มเชิงเส้น กล่าวคือ การคาดการณ์ หลังจากนั้นเราใส่เครื่องหมายอัฒภาค จากนั้นเลือก ช่วงของค่า Y ที่ทราบนั่นคือ คอลัมน์ที่มีค่า GDP ที่ทราบจากนั้นใส่เครื่องหมายอัฒภาคและไฮไลต์ ช่วงที่มีค่า X ที่ทราบนั่นคือ ด้วยหมายเลขงวด tซึ่งตรงกับคอลัมน์ที่มีค่า GDP ที่ทราบ และสุดท้ายเราก็ตั้งค่า วงเล็บปิดและกดปุ่ม เข้า.

ผลลัพธ์ที่ได้เช่นเดียวกับวิธีการข้างต้นเป็นเพียงผลลัพธ์ที่เสร็จสิ้นแล้วของการคำนวณค่าที่คาดการณ์ไว้โดยใช้แบบจำลองแนวโน้มเชิงเส้นเท่านั้น โดยจะไม่แสดงข้อผิดพลาดหรือตัวแบบในแง่คณิตศาสตร์

เพื่อสรุปบทความ

เราสามารถพูดได้ว่าแต่ละวิธีสามารถเป็นที่ยอมรับได้มากที่สุดขึ้นอยู่กับเป้าหมายที่เราตั้งไว้ในปัจจุบัน สามวิธีแรกตัดกันทั้งในความหมายและผลลัพธ์ และเหมาะสำหรับงานที่จริงจังไม่มากก็น้อยซึ่งจำเป็นต้องมีคำอธิบายของแบบจำลองและคุณภาพของแบบจำลอง ในทางกลับกัน สองวิธีสุดท้ายก็เหมือนกันและจะให้คำตอบแก่คุณโดยเร็วที่สุด เช่น คำถาม: “การคาดการณ์ยอดขายในปีหน้าจะเป็นอย่างไร”

เพื่อแสดงแนวโน้มราคาด้วยภาพ จะใช้เส้นแนวโน้ม องค์ประกอบของการวิเคราะห์ทางเทคนิคคือภาพทางเรขาคณิตของค่าเฉลี่ยของตัวบ่งชี้ที่วิเคราะห์

มาดูวิธีเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิใน Excel

การเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิ

ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาราคาน้ำมันเฉลี่ยตั้งแต่ปี 2000 จากโอเพ่นซอร์ส ป้อนข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ลงในตาราง:

เส้นแนวโน้มใน Excel คือกราฟของฟังก์ชันที่เหมาะสม เหตุใดจึงจำเป็น - เพื่อคาดการณ์ตามข้อมูลทางสถิติ เพื่อจุดประสงค์นี้ จำเป็นต้องขยายเส้นและกำหนดค่าของมัน

ถ้า R2 = 1 ข้อผิดพลาดในการประมาณจะเป็นศูนย์ ในตัวอย่างของเรา การเลือกการประมาณเชิงเส้นให้ความน่าเชื่อถือต่ำและผลลัพธ์ไม่ดี การคาดการณ์จะคลาดเคลื่อน

ความสนใจ!!! คุณไม่สามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มให้กับกราฟและแผนภูมิประเภทต่อไปนี้ได้:

• กลีบดอกไม้;
• วงกลม;
• พื้นผิว;
• เป็นรูปวงแหวน;
• ปริมาณ;
• ที่มีการสะสม



สมการเส้นแนวโน้มใน Excel

ในตัวอย่างข้างต้น การประมาณเชิงเส้นถูกเลือกเพื่อแสดงอัลกอริทึมเท่านั้น ตามค่าความน่าเชื่อถือที่แสดง ทางเลือกไม่ประสบผลสำเร็จอย่างสิ้นเชิง

คุณควรเลือกประเภทการแสดงผลที่แสดงให้เห็นแนวโน้มการป้อนข้อมูลของผู้ใช้ได้แม่นยำที่สุด ลองดูตัวเลือกต่างๆ

การประมาณเชิงเส้น

ภาพทางเรขาคณิตของมันคือเส้นตรง ดังนั้น การประมาณเชิงเส้นจึงใช้เพื่อแสดงตัวบ่งชี้ที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงในอัตราคงที่

ลองพิจารณาจำนวนสัญญาตามเงื่อนไขที่ผู้จัดการสรุปในช่วง 10 เดือน:

จากข้อมูลในตาราง Excel เราจะสร้างพล็อตกระจาย (ซึ่งจะช่วยแสดงประเภทเชิงเส้น):

เลือกแผนภูมิ - “เพิ่มเส้นแนวโน้ม” ในพารามิเตอร์ ให้เลือกประเภทเชิงเส้น เพิ่มค่าความเชื่อมั่นของการประมาณและสมการเส้นแนวโน้มใน Excel (เพียงทำเครื่องหมายในช่องที่ด้านล่างของหน้าต่าง "พารามิเตอร์")

เราได้รับผลลัพธ์:

ใส่ใจ! ด้วยการประมาณแบบเชิงเส้น จุดข้อมูลจะอยู่ใกล้กับเส้นตรงมากที่สุด มุมมองนี้ใช้สมการต่อไปนี้:

y = 4.503x + 6.1333

• โดยที่ 4.503 คือดัชนีความชัน
• 6.1333 – การกระจัด;
• y – ลำดับของค่า
• x – หมายเลขงวด

เส้นตรงบนกราฟแสดงการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในคุณภาพงานของผู้จัดการ ค่าความน่าเชื่อถือของการประมาณคือ 0.9929 ซึ่งบ่งชี้ถึงข้อตกลงที่ดีระหว่างเส้นที่คำนวณและข้อมูลต้นฉบับ การคาดการณ์จะต้องแม่นยำ

ในการทำนายจำนวนสัญญาที่ได้ข้อสรุป เช่น ในช่วง 11 คุณต้องแทนที่ตัวเลข 11 แทน x ลงในสมการ ในระหว่างการคำนวณ เราพบว่าในช่วงที่ 11 ผู้จัดการรายนี้จะสรุปสัญญา 55-56 สัญญา

เส้นแนวโน้มเอ็กซ์โปเนนเชียล

ประเภทนี้มีประโยชน์หากค่าอินพุตเปลี่ยนแปลงในอัตราที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ไม่ใช้เอ็กซ์โปเนนเชียลฟิตติ้งเมื่อมีลักษณะเป็นศูนย์หรือเป็นลบ

มาสร้างเส้นแนวโน้มเอ็กซ์โพเนนเชียลใน Excel กันดีกว่า ยกตัวอย่างเช่น ค่าตามเงื่อนไขของการผลิตไฟฟ้าในภูมิภาค X:

เรากำลังสร้างกำหนดการ เพิ่มบรรทัดเอ็กซ์โปเนนเชียล

สมการมีลักษณะดังนี้:

y = 7.6403е^-0.084x

• โดยที่ 7.6403 และ -0.084 เป็นค่าคงที่
• e คือฐานของลอการิทึมธรรมชาติ

ตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือของการประมาณคือ 0.938 – เส้นโค้งสอดคล้องกับข้อมูล มีข้อผิดพลาดน้อยที่สุด การคาดการณ์จะแม่นยำ

เส้นแนวโน้มลอการิทึมใน Excel

ใช้สำหรับการเปลี่ยนแปลงต่อไปนี้ในตัวบ่งชี้: ขั้นแรก เติบโตหรือลดลงอย่างรวดเร็ว จากนั้นจึงมีเสถียรภาพสัมพัทธ์ เส้นโค้งที่ปรับให้เหมาะสมจะปรับให้เข้ากับ "พฤติกรรม" ของปริมาณได้ดี แนวโน้มลอการิทึมเหมาะสำหรับการคาดการณ์ยอดขายของผลิตภัณฑ์ใหม่ที่เพิ่งเปิดตัวสู่ตลาด

ในระยะเริ่มแรก หน้าที่ของผู้ผลิตคือการเพิ่มฐานลูกค้า เมื่อผลิตภัณฑ์มีผู้ซื้อเป็นของตัวเอง สินค้านั้นจะต้องได้รับการเก็บรักษาและให้บริการ

มาสร้างกราฟและเพิ่มเส้นแนวโน้มลอการิทึมเพื่อคาดการณ์ยอดขายของผลิตภัณฑ์ที่มีเงื่อนไข:

R2 มีค่าใกล้เคียงกับ 1 (0.9633) ซึ่งบ่งชี้ว่ามีข้อผิดพลาดในการประมาณเพียงเล็กน้อย มาคาดการณ์ปริมาณการขายในช่วงต่อๆ ไป เมื่อต้องการทำเช่นนี้ คุณต้องแทนที่เลขงวดในสมการแทน x

ตัวอย่างเช่น:

ระยะเวลา	14	15	16	17	18	19	20
พยากรณ์	1005,4	1024,18	1041,74	1058,24	1073,8	1088,51	1102,47

ในการคำนวณตัวเลขคาดการณ์ มีการใช้สูตรของแบบฟอร์ม: =272.14*LN(B18)+287.21 โดยที่ B18 คือหมายเลขงวด

เส้นแนวโน้มพหุนามใน Excel

เส้นโค้งนี้มีลักษณะเฉพาะด้วยการเพิ่มขึ้นและลดลงของตัวแปร สำหรับพหุนาม (พหุนาม) ระดับจะถูกกำหนด (ตามจำนวนค่าสูงสุดและต่ำสุด) ตัวอย่างเช่น หนึ่งสุดขั้ว (ต่ำสุดและสูงสุด) คือระดับที่สอง สองสุดขีดคือระดับที่สาม สามคือระดับที่สี่

แนวโน้มพหุนามใน Excel ใช้เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับปริมาณที่ไม่เสถียร ลองดูตัวอย่างค่าชุดแรก (ราคาน้ำมัน)

เพื่อให้ได้ค่าความน่าเชื่อถือโดยประมาณ (0.9256) จำเป็นต้องตั้งค่าเป็นระดับ 6

แต่แนวโน้มนี้ทำให้เราคาดการณ์ได้แม่นยำไม่มากก็น้อย