Excel Interpolate (Содержание)

  • Введение в интерполяцию в Excel
  • Примеры интерполяции в Excel

Введение в интерполяцию в Excel

Интерполяция - это метод, который используется для оценки или определения значения между двумя известными значениями на линии или кривой. Этот вид прогнозирования используется во многих видах анализа, таких как инвестиции в рост, прогнозирование чисел, установление стратегий, страховые решения, движения цен, акции и рынки акций и т. Д.

Линейная интерполяция означает оценку будущего значения определенной переменной на основе текущих данных. В MS-Excel создается прямая линия, которая соединяет два известных значения, и, таким образом, будущее значение рассчитывается с использованием простой математической формулы или функции FORECAST.

Примеры для интерполяции в Excel

Давайте разберемся, как интерполировать в Excel с некоторыми примерами.

Вы можете скачать этот шаблон Интерполировать Excel здесь - Шаблон Интерполировать Excel

Пример № 1 - Использование простой математической формулы

Допустим, у нас есть простой набор данных из двух известных значений x и y, и мы хотим интерполировать значение (т.е. найти соответствующее значение y для значения x) следующим образом:

Итак, простая формула, которая используется для интерполяции этого значения:

у = у 1 + (х - х 1 ) *

Здесь х = 22, 5

Поэтому, когда мы применяем эту формулу к данному набору данных, мы получаем интерполированное значение y как:

Таким образом, мы можем видеть на скриншоте выше, что мы интерполировали значение с двумя известными значениями x и y. Могут быть моменты, когда становится трудно запомнить формулу. Таким образом, функция ПРОГНОЗ может быть использована в таких случаях.

Пример №2 - Использование функции FORECAST

Теперь допустим, что мы хотим интерполировать то же значение в примере 1 с помощью функции FORECAST.

Функция ПРОГНОЗ оценивает значение на основе существующих значений вместе с линейным трендом. Он имеет следующий синтаксис:

ПРОГНОЗ (x, known_y's, known_x's)

Где,

  • x: Это значение или точка данных, соответствующее значение которой мы хотим интерполировать или предсказать.
  • known_y's: это известный диапазон значений y.
  • known_x's: это известный диапазон значений x.

Итак, давайте теперь посмотрим на скриншот ниже, что происходит, когда мы применяем эту функцию FORECAST для интерполяции заданного значения x:

Таким образом, мы можем видеть на скриншоте выше, что функция FORECAST также хорошо работает для этого.

Пример № 3 - Использование функции прогноза

Теперь допустим, что у нас есть набор данных о розничной фирме, с указанием количества дней и соответствующих продаж фирмы в те дни (т. Е. Количества единиц, проданных в те дни), как показано ниже:

В этом случае продажи являются линейными (что также можно проверить вручную или с помощью линейного графика). Теперь давайте посмотрим, как мы используем функцию FORECAST, когда known_y's и known_x's вычисляются с использованием функций OFFSET и MATCH:

Давайте сначала посмотрим синтаксис функции OFFSET и функции MATCH:

Функция OFFSET возвращает ячейку или диапазон ячеек с указанным количеством строк и столбцов, в зависимости от высоты и ширины в указанных строках и столбцах. Он имеет следующий синтаксис:

OFFSET (ссылка, строки, столбцы, (высота), (ширина))

где

  • ссылка: это отправная точка, откуда начинается отсчет строк и столбцов.
  • row: это число строк, смещаемых ниже начальной ячейки ссылки.
  • cols: это число столбцов, которые должны быть смещены вправо от начальной ссылочной ячейки.
  • высота: опционально; Из возвращенной ссылки это высота строк.
  • ширина: необязательно; Из возвращенной ссылки это ширина столбцов.

Функция MATCH возвращает относительное положение искомого значения в строке, столбце или таблице, которое соответствует указанному значению в указанном порядке. Он имеет следующий синтаксис:

MATCH (lookup_value, lookup_array, (match_type))

Где,

  • lookup_value: это значение, которое необходимо сопоставить или просмотреть из lookup_array.
  • lookup_array: это массив или диапазон ячеек, в которых нужно искать lookup_value.
  • match_type: необязательно; это может принимать значения 1, 0, -1.

Значение по умолчанию для этого match_type равно 1. Для значения 1 функция MATCH найдет наибольшее значение, которое меньше или равно lookup_value, и значение должно быть в порядке возрастания. Для значения 0 функция MATCH находит первое значение, которое точно равно lookup_value. Для значения -1 функция найдет наименьшее значение, которое больше или равно lookup_value, и значение должно быть в порядке убывания.

Теперь, если мы хотим оценить продажи, скажем, на 28 дней, мы используем эти функции следующим образом:

Таким образом, первая функция OFFSET, используемая в качестве второго параметра в функции FORECAST, используется для выбора known_y's (зависимых значений, то есть продаж).

Вторая функция OFFSET, используемая в качестве третьего параметра в функции FORECAST, используется для выбора известных_х (независимых значений, то есть количества дней).

Функция MATCH, используемая в качестве параметра в функции OFFSET, используется для генерации позиции значения, которая должна быть спрогнозирована, и, таким образом, для вычисления количества строк. Столбцы в функции MATCH, т. Е. Второй параметр в ней должен быть 0, так как зависимое значение требуется для того же выбранного столбца.

Таким образом, в течение 28 дней мы оценили или прогнозировали продажи фирмы как 1120. Аналогично, мы можем оценить продажи фирмы за другое количество дней, используя эту функцию ПРОГНОЗ.

Что нужно помнить о интерполяции в Excel

  • Процесс извлечения простой функции из набора данных дискретных значений, так что функция проходит через все заданные значения и, таким образом, может использоваться для прогнозирования значений между заданными значениями, называется интерполяцией.
  • Он используется для определения того, какие данные могут существовать вне собранных данных.
  • Линейная интерполяция не является точным методом в MS Excel, однако, это экономит время и быстро.
  • Линейная интерполяция может даже использоваться для прогнозирования значений осадков, географических точек данных и т. Д.
  • Если данные не являются линейными, то для таких интерполяций в таких случаях могут использоваться другие методы: полиномиальная интерполяция, сплайн-интерполяция и т. Д.
  • Функция FORECAST может даже использоваться для экстраполяции или прогнозирования будущих значений.

Рекомендуемые статьи

Это руководство по интерполяции в Excel. Здесь мы обсуждаем, как интерполировать в Excel вместе с практическими примерами и загружаемым шаблоном Excel. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи -

  1. Заголовок столбца в Excel | Практические примеры
  2. Использование функции Excel INDEX
  3. Что такое функция MROUND в Excel?
  4. SUMIF с функцией ИЛИ в Excel

Категория: