Linearna interpolacija u Excelu - Kako koristiti linearnu interpolaciju u Excelu?

Sadržaj:

Anonim

Excel Linearna interpolacija (Sadržaj)

  • Što je interpolacija?
  • Interpolacija s funkcijom predviđanja u Excelu
  • Primjeri linearne interpolacije u Excelu

Što je interpolacija?

Interpolacija je u svijetu matematike metoda stvaranja novih podatkovnih točaka uz pomoć poznatih podataka. Interpolacija procjenjuje vrijednost na temelju postojećih dostupnih vrijednosti podataka koje su relativne.

Na primjer - ako vozimo bicikl brzinom od 60 km / sat, a do određenog odredišta stižemo za 1 sat, a ako vozimo brzinom od 45 km / sat, a do određenog odredišta stignemo za 45 minuta. Koliko vremena će vam trebati da stignemo do odredišta ako vozimo brzinom od 30 Km / sat.

Pomoću jednostavne matematike možemo izračunati vrijednosti koje nedostaju u gornjem primjeru. Trebamo umetnuti donju formulu u ćeliju B4.

= B2 + (A4-A2) * (B3-B2) / (A3-A2)

Dakle, na temelju gornje formule, možemo reći da treba 30 minuta do odredišta ako vozimo brzinom od 30 km / sat.

Pokušajmo razbiti gornju formulu i detaljno razumjeti formulu.

= B2 + (A4-A2) * (B3-B2) / (A3-A2)

U gornjem primjeru, posljednji odjeljak formule koji je označen crvenom bojom izračunava koliko se vremena mijenja kad god se brzina bicikla promijeni za 1. U našem primjeru vrijeme potrebno za promjenu za 1 minutu kada se brzina bicikla mijenja za 1 km /sat.

= B2 + (A4-A2) * (B3-B2) / (A3-A2)

Drugi odjeljak (plavo gore) izračunava koliko je naša brzina bicikla udaljena od prve dane brzine bicikla, a zatim je množi s gore izračunatom vrijednosti. Na temelju našeg primjera, to je 30 (Cell A4) minus 60 (Cell A2), rezultat kojeg se množi s 1 (što je jednako -30).

= B2 + (A4-A2) * (B3-B2) / (A3-A2)

Napokon, prvi odjeljak formule (smeđe gore); dodajemo prvu vrijednost brzine bicikla. U našem primjeru to daje krajnji rezultat od 60 + (-30) * (1) = 30 minuta. U školi smo koristili donju formulu za izračun nedostajuće vrijednosti Y.

Y = Y1 + (X-X1) * (Y2-Y1) / (X2 - X1)

Ovo je primjer kako izračunati nedostajuće vrijednosti uz pomoć ručne formule za razumijevanje interpolacije.

Excel ima ugrađenu funkciju koja vrši sličan izračun kao gore, a poznata je i kao FORECAST Function. Sada ćemo detaljno naučiti ovu funkciju.

Interpolacija s funkcijom predviđanja u Excelu

Prognoza je funkcija radnog lista dostupna u MS Excel-u i ona koristi linearnu regresiju kako bi saznala vrijednost koja nedostaje. Prognoza kao što samo ime sugerira, koristi se za predviđanje buduće vrijednosti podatkovne točke, ali može se koristiti i za interpoliranje vrijednosti. U osnovi se koristi za izračunavanje buduće vrijednosti na temelju postojećih vrijednosti određenog skupa podataka.

Sintaksa funkcije predviđanja

Argumenti funkcije prognoze:

  • x - To je podatkovna točka za koju želimo znati dobivenu vrijednost.
  • K known_y's - raspon ćelija koji sadrže vrijednosti Y.
  • K known_x's - raspon ćelija koji sadrže vrijednosti X.

Sad razmatrajući isti gornji primjer, pokušajmo upotrijebiti funkciju Prognoza.

U našem primjeru,

x - Stanica B4 (jer želimo saznati vrijeme potrebno za brzinu od 30 km / sat).

K known_y's - Cell B2 do Cell B3 (Vrijeme potrebno za poznatu brzinu bicikla).

Kknown_x - Cell A2 do Cell A3 (Brzina bicikla već dana za koju znamo koliko je vremena potrebno).

Tako će konačna formula u ćeliji B4 biti sljedeća:

= VREMENA (A4, B2: B3, A2: A3)

I kao što vidite, konačni rezultat je isti tj. 30 minuta .

Za izradu grafikona idite na izbornik Umetanje, kliknite Scatter i zatim odaberite Scatter With Smooth Lines i Markeri.

Ako pogledamo donji grafikon gornjeg primjera, možemo reći da skup podataka ima linearni odnos i poznat kao linearna interpolacija.

Primjeri linearne interpolacije u Excelu

Shvatimo linearnu interpolaciju u Excelu s nekim primjerima.

Ovdje možete preuzeti ovaj Linear Interpolation Excel predložak ovdje - Linearni Interpolation Excel predložak

Primjer 1

Pretpostavimo da imate podatke o prodaji i dobiti za prethodne godine i želite znati profit tekuće godine ako postignete određenu razinu prodaje.

Pogledajte donju tablicu. Imate podatke o prodaji od 2016. do 2018. i želite znati koliki bi trebao biti profit ako vam je prodaja Rs. 40, 00.000 u 2019. godini.

Dakle, uz pomoć funkcije Prognoze možemo interpolirati profit 2019. godine kada je prodaja Rs. 4000000

Formula u ćeliji C5 bit će sljedeća:

= PROGNOZA (B5, C2: C4, B2: B4)

Nakon korištenja formule prognoze, odgovor je prikazan u nastavku.

Rezultat za funkciju Prognoze bit će Rs. 875.000 na temelju podataka o prodaji i dobiti dostupnih od 2016. do 2018.

U ovom primjeru funkcija predviđanja interpolira vrijednost na temelju svih dostupnih podataka, a ne samo početne i krajnje točke. Kao što možete vidjeti na ljestvicama, profit se kreće potpuno isto kao i prodaja. Čak i ako ručno izračunamo vrijednost, ona će nam ipak dati isti rezultat.

Primjer 2

Imamo podatke o zadnjih 9 utakmica kriket momčadi u kojoj je nestalo vježbi i postignutih rezultata.

Želimo saznati koliko će vožnja zabiti momčad ako padne 8 hici.

Pa ćemo opet upotrijebiti istu funkciju predviđanja kao i gore.

Nakon primjene formule, dobivamo rezultat od 302 rune ako 8 hicem padne na temelju linearne regresije zadnjih 9 utakmica koje je odigrala momčad.

U ovom primjeru podaci nisu linearni i to možete vidjeti na donjem grafikonu. No ipak, funkcija Forecast pomogla nam je da interpoliramo vožnje uz pomoć podataka s prethodnih utakmica.

Stvari koje treba zapamtiti o linearnoj interpolaciji u Excelu

  • Funkcija predviđanja koristi se za predviđanje / procjenu vrijednosti na temelju postojećih dostupnih vrijednosti, ali također može pomoći u interpoliranju nedostajuće vrijednosti.
  • U slučaju da podaci nisu linearni, funkcija predviđanja neće vam dati točnu vrijednost koja se temelji na linearnoj interpolaciji, ali će vam dati najbližu vrijednost.
  • Ako je x u funkciji predviđanja tekst ili ne numerički, funkcija predviđanja vraća pogrešku # VALUE.
  • Ako podaci poznatih i poznatih_y ne sadrže nikakve podatke ili sadrže drugačiji skup podatkovnih točaka, funkcija prognoziranja dat će pogrešku # N / A.
  • Ako je varijanca vrijednosti K known_x jednaka nuli, tada funkcija Prognoza daje grešku # DIV / O.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za linearnu interpolaciju u Excelu. Ovdje smo raspravljali o načinu korištenja linearne interpolacije u Excelu zajedno s praktičnim primjerima i download-ovim Excel predložakom. Možete i pregledati naše druge predložene članke -

  1. Linearna regresija u Excelu
  2. Potražite tekst u Excelu
  3. Formula teksta u Excelu
  4. Marimekko Chart Excel
  5. Interpolate u Excelu
  6. Linearno programiranje u Excelu