Линейная интерполяция в Excel

Линейная интерполяция Excel

Линейная интерполяция в Excel означает прогнозирование или угадывание следующего значения любой определенной переменной, заданной на основе текущих данных. Здесь мы создаем прямую линию, которая соединяет два значения и оценивает будущую стоимость. В Excel мы используем функцию ПРОГНОЗ и функцию ПРОСМОТРА для выполнения линейной интерполяции.

Интерполяция — это математический или статистический инструмент, предсказывающий значения между двумя точками на кривой или линии. Этот инструмент используется в статистике и во многих других областях, таких как бизнес, наука и т. д., везде, где есть возможность прогнозировать значения между двумя точками данных.

Оглавление

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Линейная интерполяция Excel

Как сделать линейную интерполяцию в Excel?

.free_excel_div{фон:#d9d9d9;размер шрифта:16px;радиус границы:7px;позиция:относительная;margin:30px;padding:25px 25px 25px 45px}.free_excel_div:before{content:””;фон:url(центр центр без повтора #207245;ширина:70px;высота:70px;позиция:абсолютная;верх:50%;margin-top:-35px;слева:-35px;граница:5px сплошная #fff;граница-радиус:50%} Вы можете скачать этот шаблон линейной интерполяции Excel здесь – Шаблон линейной интерполяции Excel

Пример №1

Выполнение интерполяции, чтобы узнать температуру погоды в разных часовых поясах

Во-первых, запишите показатели температуры в регионе Бангалор за каждый час, и данные будут следующими:

Данные показывают, что у нас есть данные о температуре в регионе Бангалор на определенную дату. У нас есть часовые пояса на весь день в колонке времени. В столбце часа мы указываем часы с начала дня, например, 00:00 — это 0 часов, 1:00 — 1 час и так далее.

Мы выполним интерполяцию. Интерполяция. Интерполяция — это математическая процедура, применяемая для получения значения между двумя точками, имеющими заданное значение. Он аппроксимирует значение данной функции в заданном наборе дискретных точек. Его можно применять при оценке различных концепций стоимости, математики, статистики. Читать далее по данным, чтобы вытащить значение температуры для нужного часового пояса, которое может быть любым временем, а не только точным часом.

Мы должны использовать несколько формул в Excel, таких как ПРОГНОЗExcel Как ПРОГНОЗФункция ПРОГНОЗ в Excel используется для расчета или прогнозирования будущего значения на основе существующих значений и статистического значения прогноза. Если мы знаем прошлые данные, мы можем использовать функцию для прогнозирования будущего значения. Подробнее, OFFSET и MATCH. Давайте кратко рассмотрим эти формулы, прежде чем двигаться дальше.

ПРОГНОЗ() – Эта функция Excel для прогнозированияФункция Forecast ExcelФункция FORECAST в Excel используется для расчета или прогнозирования будущего значения на основе существующих значений и статистического значения прогноза. Если мы знаем прошлые данные, мы можем использовать функцию для прогнозирования будущего значения. Читать далее вычисляет или прогнозирует будущее значение на основе существующих значений и линейного тренда.

Икс – Это значение, для которого мы хотим спрогнозировать.
Известные_ys – Это зависимое значение от данных и обязательное поле для заполнения.
Известные_xs – Это независимое значение от данных и обязательное поле для обслуживания.

СООТВЕТСТВОВАТЬ() – Эта функция Match excel Функция Match Excel Функция ПОИСКПОЗ ищет определенное значение и возвращает его относительное положение в заданном диапазоне ячеек. Результатом является первая позиция, найденная для данного значения. Будучи поисковой и справочной функцией, она работает как для точного, так и для приблизительного совпадения. Например, если диапазон A11:A15 состоит из чисел 2, 9, 8, 14, 32, формула «ПОИСКПОЗ(8,A11:A15,0)» возвращает 3. Это связано с тем, что число 8 находится на третьем месте. позиция. read more вернет относительную позицию искомого значения в строке, столбце или таблице, которая соответствует указанному значению в указанном порядке.

Искомое_значение – Это значение, которое необходимо сопоставить с lookup_array.
Lookup_array – это диапазон для поиска

[match_type] – Это может быть 1,0,-1. Значение по умолчанию — 1. Для функции 1 — ПОИСКПОЗ вы найдете наибольшее значение, меньшее или равное значению look_up. Значение должно быть в порядке возрастания. Для 0 — функция ПОИСКПОЗ находит первое значение, точно равное искомому_значению, и его не нужно сортировать. Для -1 — Match найдет наименьшее значение, большее или равноеGreater Than Or Equal«Больше или равно» — это сравнение или логический оператор, который помогает сравнить две ячейки данных одного и того же типа данных. быть отсортированы в порядке убывания.

КОМПЕНСИРОВАТЬ() – Эта функция смещенияФункция смещенияФункция смещения в Excel возвращает значение ячейки или диапазона (соседних ячеек), которое представляет собой определенное количество строк и столбцов от контрольной точки. read more вернет ячейку или диапазон ячеек, которые содержат указанное количество строк и столбцов. Ячейка или диапазон ячеек будет зависеть от высоты и ширины строк и столбцов, которые мы указываем.

Ссылка – Это начальная точка, откуда будут подсчитываться строки и столбцы. Строки и столбцы. Ячейка – это пересечение строк и столбцов. Строки и столбцы составляют программное обеспечение, которое называется Excel. Область рабочего листа Excel разделена на строки и столбцы, и в любой момент времени, если мы хотим сослаться на определенное место этой области, нам нужно сослаться на ячейку. Будет сделано больше.
Ряды – Количество строк для смещения ниже начальной опорной ячейки.
Столбцы – Количество столбцов для смещения справа от начальной опорной ячейки.
[height] – Высота в строках из возвращенной ссылки. Это необязательно.
[width] – Ширина в столбцах из возвращенной ссылки. Это необязательно.

Мы вкратце рассмотрели формулы, которые будем использовать для выполнения интерполяции. Теперь давайте выполним интерполяцию следующим образом:

Введите в ячейку формулу, которая нам нужна, чтобы увидеть температуру для разных часовых поясов. Это говорит о том, что мы должны выбрать ячейку, которую необходимо спрогнозировать, и функция OFFSET и MATCH используется для определения known_ys и known_xs.

ПРОГНОЗ($F$5 – Выберите ячейку с часовым поясом для прогноза.

СМЕЩ($C$3:$C$26,ПОИСКПОЗ($F$5,$B$3:$B$26,1)-1,0,2) – Это используется для выбора known_ys в качестве ссылки на временный столбец, поскольку это зависимые значения. Функция match используется для генерации позиции значения, которое нам нужно для прогноза и расчета количества строк. Столбцы должны быть равны 0, потому что мы хотим, чтобы зависимое значение в том же выбранном столбце и высота были равны 2, поскольку нам нужно выполнить прогноз на основе двух последних значений.

СМЕЩ($B$3:$B$26, ПОИСКПОЗ($F$5,$B$3:$B$26,1)-1,0,2) – Это используется для выбора known_xs в качестве эталонного столбца часов, потому что это независимые значения, а остальные такие же, как мы сделали для подсчета строк.

Теперь укажите часовой пояс в ячейке, который мы рассматривали для прогнозирования. Здесь введено значение 19,5, что соответствует 19:30, и мы получим температуру 30, которая прогнозируется на основе значений температуры, предоставляемых на почасовой основе.

Точно так же эта формула может отображать временные значения для разных часовых поясов.

Пример #2

Выполнение линейной интерполяции, чтобы узнать продажи организации в 2018 году

Предположим, что мы получили данные о продажах организации в 2018 году, как показано ниже. У нас есть данные в пересчете на дни и их продажи нарастающим итогом. За первые 25 дней года мы получили 7 844 единицы, за 50 дней года — 16 094 единицы и т. д.

Мы можем использовать ту же формулу, что и при интерполяции, для прогнозирования стоимости продаж в разные дни, которые мы не упомянули в рассмотренных нами данных. Здесь продажи идут по прямой линии (линейно), как мы взяли кумулятивно.

Если мы хотим увидеть количество продаж, достигнутое за 215 дней, мы можем получить прогнозируемое количество продаж за 215 дней, как показано ниже, с учетом данных о продажах.

Точно так же мы можем определить количество продаж в этом году, прогнозируя между заданными точками.

То, что нужно запомнить

Это наименее точный метод, но он быстрый и точный, если табличные значения расположены близко друг к другу.
Его также можно использовать для оценки значений географических точек данных, осадков, уровней шума и т. д.
Он очень прост в использовании и не очень точен для нелинейных функций.
Помимо линейной интерполяции Excel, у нас также есть различные методы, такие как полиномиальная интерполяция, сплайн-интерполяция и т. д.