Interpolare liniară Excel
Interpolare liniară în Excel înseamnă prognozarea sau ghicirea următoarei valori următoare a oricărei anumite variabile date pe datele curente, aici creăm o linie dreaptă care conectează două valori și estimăm valoarea viitoare prin aceasta, în Excel folosim funcția de previziune și o căutare funcția de a face o interpolare liniară.
Interpolația este un instrument matematic sau statistic care este utilizat pentru a prezice valorile cuprinse între 2 puncte pe o curbă sau o linie. Acest instrument nu este utilizat doar în statistici, ci și în multe alte domenii, cum ar fi afacerile, știința etc., oriunde există posibilitatea de a prezice valori între două puncte de date.
Cum se face interpolare liniară în Excel?
Exemplul nr. 1
Efectuarea de interpolare pentru a cunoaște temperatura vremii în diferite fusuri orare
În primul rând, eliminați cifrele de temperatură din regiunea Bangalore pentru fiecare oră și datele ar fi după cum urmează: -
Datele arată că am primit detaliile temperaturii din regiunea Bangalore pentru o anumită dată. Coloana la timp, avem fusurile orare pentru întreaga zi și oră, am menționat numărul de ore de la începutul zilei, cum ar fi 00:00 ar fi 0 ore, 1:00 ar fi 1 oră și așa pe.
Acum vom efectua interpolare pentru date pentru a extrage valoarea temperaturii pentru fusul orar necesar, care poate fi oricând, nu numai ora exactă.
Pentru a efectua interpolare, trebuie să folosim câteva formule în Excel, cum ar fi PREVIZIUNE, OFFSET, MATCH. Să vedem pe scurt aceste formule înainte de a continua.
PREVIZIUNE () - Această funcție Forecast Excel calculează sau prezice valoarea viitoare pe baza valorilor existente, împreună cu o tendință liniară.
- X - Aceasta este valoarea pentru care vrem să prezicem.
- Known_ys - Acestea sunt valorile dependente din date și un câmp obligatoriu care trebuie completat
- Known_xs - Acesta este valorile independente din date și un câmp obligatoriu care trebuie completat.
MATCH () - Această funcție Match excel va returna poziția relativă a unei valori de căutare într-un rând, coloană sau tabel care se potrivește cu valoarea specificată într-o ordine specificată.
- Lookup_value - Aceasta este valoarea care trebuie să fie potrivită din lookup_array
- Lookup_array - Acesta este intervalul pentru căutare
(match_type) - Poate fi 1,0, -1. Valoarea implicită ar fi 1. Pentru 1 - Match va găsi cea mai mare valoare care este mai mică sau egală cu valoarea look_up și valoarea ar trebui să fie în ordine crescătoare. Pentru 0 - Match găsește prima valoare exact egală cu lookup_value și nu este nevoie să fie sortată. Pentru -1 - Match va găsi cea mai mică valoare care este mai mare sau egală cu valoarea look_up și ar trebui să fie sortată în ordine descrescătoare.
OFFSET () - Această funcție Offset va returna o celulă sau un interval de celule care au un număr specificat de rânduri și coloane. Celula sau gama de celule va depinde de înălțimea și lățimea din rândurile și coloanele pe care le specificăm.
- Referință - Acesta este punctul de plecare de unde se va face numărul de rânduri și coloane.
- Rânduri - numărul de rânduri care trebuie compensate sub celula de referință de pornire.
- Coloane - Numărul de coloane pentru a se deplasa chiar de la celula de referință de pornire.
- (înălțime) - înălțimea în rânduri de la referința returnată. Acest lucru este opțional.
- (lățime) - Lățimea în coloane din referința returnată. Acest lucru este opțional.
După cum am văzut pe scurt formulele pe care le vom folosi pentru a efectua interpolare. Acum, să efectuăm interpolarea după cum urmează:
Tastați formula într-o celulă de care trebuie să vedem temperatura pentru fusul orar diferit. Acest lucru spune că trebuie să selectăm celula care trebuie să fie prognozată și funcția de compensare și potrivire este utilizată pentru a selecta cunoscut_y și cunoscut_xs.
PREVIZIUNE ($ F $ 5 - Selectați celula care are fusul orar de prognozat.
OFFSET ($ C $ 3: $ C $ 26, MATCH ($ F $ 5, $ B $ 3: $ B $ 26,1) -1,0,2) - Aceasta este utilizată pentru a selecta cunoscutele ca o referință este luată coloana temporară, deoarece acestea sunt valorile dependente. Funcția de potrivire este utilizată pentru a genera poziția valorii pe care trebuie să o prognozăm și să calculăm numărul de rânduri. Coloanele ar trebui să fie 0, deoarece dorim ca valoarea dependentă de aceeași coloană selectată și înălțimea să fie 2, deoarece trebuie să realizăm prognoza pe baza ultimelor 2 valori.
OFFSET ($ B $ 3: $ B $ 26, MATCH ($ F $ 5, $ B $ 3: $ B $ 26,1) -1,0,2) - Aceasta este utilizată pentru a selecta cunoscut_xs ca referință este luată coloana oră, deoarece acestea sunt valori independente, iar odihna este aceeași cu cea pe care am făcut-o pentru numărul de rânduri.
Acum, dați un fus orar în celulă pe care l-am considerat să îl prognozăm. Aici valoarea introdusă este 19,5, care este 19:30 și vom obține temperatura de 30, care este prognozată din valorile de temperatură care sunt date o dată pe oră.
În mod similar, putem vedea cifre de temperatură pentru diferite fusuri orare din această formulă.
Exemplul nr. 2
Efectuarea de interpolare liniară pentru a cunoaște vânzările unei organizații în 2018
Să presupunem că am obținut detaliile de vânzare pentru o organizație în 2018, ca mai jos. Avem date în termeni de zile și vânzările lor în cumulativ. Am obținut vânzări de 7844 de unități în primele 15 zile ale anului, 16094 de unități în 50 de zile ale anului și așa mai departe.
Putem folosi aceeași formulă pe care am folosit-o în interpolare pentru a prognoza valoarea vânzărilor pentru zile diferite, care nu a fost menționată în datele pe care le considerăm. Aici vânzările sunt în linie dreaptă (liniară) așa cum luasem cumulativ.
Dacă vrem să vedem numărul de vânzări pe care l-am realizat în 215 zile, atunci putem obține numărul estimat de vânzări pentru 215 zile, după cum urmează, luând în considerare datele de vânzări date.
În mod similar, putem afla numărul de vânzări din acel an prin prognoză între punctele care sunt date.
Lucruri de amintit
- Este cea mai puțin precisă metodă, dar este rapidă și precisă dacă valorile tabelului sunt strâns distanțate.
- Acest lucru poate fi, de asemenea, utilizat în estimarea valorilor pentru un punct de date geografice, precipitații, niveluri de zgomot etc.
- Este foarte ușor de utilizat și nu foarte precis pentru funcțiile neliniare.
- În afară de interpolare liniară Excel, avem și diferite tipuri de metode, cum ar fi interpolarea polinomială, interpolare spline etc.
