Bugsp.ru

Ваша компьютерная помощь
12 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Экстраполяция в Excel

Экстраполяция в Excel (Эксель)

При работе с вычислениям в программе Excel иногда требуется узнать результат функции, значения которой находятся за рамками известной области (например для прогнозирования). Рассмотрим как это сделать с помощью нескольких способов.

Метод экстраполяции позволяет найти результат функции, значения которой могут находится за пределами конкретных рамок. Зачастую это используется в прогнозировании различных экономических процессов. В этом методе можно работать как с значениями в таблицах так и в работе с данными в графиках.

Пример работы с табличными данными

Имеется таблица с конкретным диапазоном аргументов от 5 до 50, которые относятся к функции (f(x)). В данном примере надо вычислить результат для числа, которое находится за рамкой изветсных аргументов. В данном случае это число 55. Чтобы это сделать надо работать с функцией ПРЕДСКАЗ.

Экстраполяция в Excel (Эксель)

Выбираем ту ячейку, которая в конечном итоге будет показывать результат. После этого нужно нажать на кнопку в строке формул, которая отвечает за вставку функций.

Экстраполяция в Excel (Эксель)

Появится новое окно, в нём нужно выбрать среди категорий именно категорию «Статистические» и после этого ниже в списке надо выбрать «ПРЕДСКАЗ» и в конце подтвердить действие.

Экстраполяция в Excel (Эксель)

Далее откроется новое окно аргументов функции. Там где указание аргумента Х, вводим адрес нужной ячейки. Это наиболее оптимально, так как потом адрес ячейки можно выбрать другой и провести уже другие вычисления. Следующее поле называется «Известные значения Y». В нём надо выделить все ячейки с числами, с которыми ведется работа. В последнем поле известных значений Х, нужно выделить все значения которые относятся к аргументу X (первый столбец с примера). Когда эти действия произведены, подтверждаем изменения.

Экстраполяция в Excel (Эксель)

В конечном итоге в нужной ячейке появится результат, который относится к числу 55.

Экстраполяция в Excel (Эксель)

Пример работы с данными в графиках линией тренда

Для начала важно построить правильный график, предварительно выделив таблицу, с которой будут проводится вычисления. Далее переходим в раздел «Вставка» в верхней панели программы Excel и выбираем в этом разделе пункт «Диаграммы» и кликаем на кнопку обозначающую построение графика, после этого нажимаем на самый оптимальный для вас график.

Экстраполяция в Excel (Эксель)

Далее будет отображен график по выбранными ранее данным. Важное примечание : нужно удалить в нём линию обозначающую аргумент (указана стрелкой на изображении).

Экстраполяция в Excel (Эксель)

После этих действий, есть также горизонтальная шкала, но в нам надо чтобы было отображены данные об аргументах. Чтобы именно эти данные были показано, нажимаем по графику ПКМ и в контекстном меню кликаем на «Выбрать данные».

Экстраполяция в Excel (Эксель)

Появится новое окно, в нём кликаем соответствующую кнопку для изменения данных.

Экстраполяция в Excel (Эксель)

Далее кликаем на «Диапазон подписей оси» и после этого нужно выделить столбец значений, которые надо ЛКМ выделить числа, которые нам нужны, в данном примере это столбец с значениями x, после этого подтверждаем действие. Также не забудьте подтвердить действие в окне выбора источника данных, которое было открыто ранее.

Экстраполяция в Excel (Эксель)

Этим действиями мы подготовили график для работы. А теперь построим линию тренда. Для этого нужно нажать по графику, который мы подготовили и выше, в главном меню разделов, будет активирован нужным нам раздел «Макет», в нем надо выбрать пункт «Анализ» и выбрать кнопку линии тренда. Далее кликаем на «Линейное приближение», это наиболее оптимальный вариант. После этих действий линия тренда будет добавлена в график.

Экстраполяция в Excel (Эксель)

Чтобы сделать корректное отображение линии тренда, вновь нужно перейти с соответствующий пункт как на изображении выше, но в списке нажать на последний вариант, который позволит задать дополнительные параметры в линии тренда.

Экстраполяция в Excel (Эксель)

Далее будет открыто новое окно, в котором можно задать параметры линии тренда. Ищем в окне настройки прогноза, и задаем число 1 (период), так как пять единиц значений = одному периоду, это было сделано так как значение за пределами 50 возьмем вновь 55.

Экстраполяция в Excel (Эксель)

Результатом будет удлинение длины графика соответственно к параметрам линии тренда.

Экстраполяция в Excel

Если вам нужно спрогнозировать расходы на следующий год или проецировать ожидаемые результаты для ряда в научном эксперименте, вы можете использовать Microsoft Office Excel для автоматического создания будущих значений, основанных на существующих данных, или для автоматического получения экстраполированных значений, основанных на вычислениях линейного тренда или тренда роста.

Читайте так же:
Как сохранить документ в Гугл Документы

Вы можете заполнить ряд значений, которые соответствуют простому линейному или экспоненциальному тренду роста, с помощью маркер заполнения или последовательности. Для расширения сложных и нелинейных данных можно использовать функции или регрессионный анализ в надстройке «Надстройка «Надстройка анализа».

В линейном ряду шаг или разница между первым и следующим значением добавляется к начальному значению, а затем добавляется к каждому последующему значению.

Начальное значение

Расширенный линейный ряд

Чтобы заполнить ряд для линейного тренда, сделайте следующее:

Выделите не менее двух ячеек, содержащих начальные значения для тренда.

Чтобы повысить точность ряда трендов, выберите дополнительные начальные значения.

Перетащите его в нужном направлении.

Например, если в ячейках C1:E1 выбраны начальные значения 3, 5 и 8, перетащите его вправо, чтобы заполнить значениями тенденций, или перетащите его влево, чтобы заполнить значениями убывания.

Совет: Чтобы вручную управлять тем, как создается ряд, или заполнить ряд с помощью клавиатуры, выберите команду Ряд(вкладкаГлавная, группа Редактирование, кнопка Заполнить).

В рядах роста начальное значение умножается на шаг, чтобы получить следующее значение в ряду. Результат и каждый последующий результат умножаются на шаг.

Начальное значение

Расширенный ряд роста

Чтобы заполнить ряд для тенденции роста, сделайте следующее:

Выделите не менее двух ячеек, содержащих начальные значения для тренда.

Чтобы повысить точность ряда трендов, выберите дополнительные начальные значения.

Удерживая нажатой правую кнопку мыши, перетащите указатель заполнения в нужном направлении, отпустите кнопку мыши, а затем на ленте нажмите кнопку контекстное меню.

Например, если в ячейках C1:E1 выбраны начальные значения 3, 5 и 8, перетащите его вправо, чтобы заполнить значениями тенденций, или перетащите его влево, чтобы заполнить значениями убывания.

Совет: Чтобы вручную управлять тем, как создается ряд, или заполнить ряд с помощью клавиатуры, выберите команду Ряд(вкладкаГлавная, группа Редактирование, кнопка Заполнить).

При нажатии кнопки Ряд можно вручную управлять тем, как создается линейный тренд или тенденция роста, а затем заполнять значения с помощью клавиатуры.

В линейном ряду начальные значения применяются к алгоритму наименьших квадратов (y=mx+b), который создает ряд.

В рядах роста начальные значения применяются к алгоритму экспоненциальной кривой (y=b*m^x), который создает ряд.

В обоих случаях шаг игнорируется. Созданный ряд эквивалентен значениям, возвращенным функцией ТЕНДЕНЦИЯ или функцией РОСТ.

Чтобы заполнить значения вручную, сделайте следующее:

Вы выберите ячейку, в которой нужно начать ряд. Ячейка должна содержать первое значение ряда.

При выборе команды Ряд итоговые ряды заменяют исходные выбранные значения. Если вы хотите сохранить исходные значения, скопируйте их в другую строку или столбец, а затем создайте ряд, выбирая скопированные значения.

На вкладке Главная в группе Редактирование нажмите кнопку Заполнить и выберите пункт Прогрессия.

Выполните одно из указанных ниже действий.

Чтобы заполнить ряд вниз по worksheet, щелкните Столбцы.

Чтобы заполнить ряд по всему ряду, щелкните Строки.

В поле Шаг введите значение, на которое вы хотите увеличить ряд.

Результат шага

Значение шага добавляется к первому начальному значению, а затем к каждому последующему значению.

Первое начальное значение умножается на шаг. Результат и каждый последующий результат умножаются на шаг.

В области Типвыберите линейный или Рост.

В поле Остановить значение введите значение, на которое нужно остановить ряд.

Примечание: Если ряд имеет несколько начальных значений и Excel создать тенденцию, выберите значение Тренд.

Если у вас есть данные, для которых вы хотите спрогнозировать тенденцию, можно создать линия тренда на диаграмме. Например, если в Excel есть диаграмма с данными о продажах за первые несколько месяцев года, вы можете добавить на нее линию тренда, которая отображает общий тренд продаж (увеличение или уменьшение или снижение), а также прогнозируемый тренд на месяцы вперед.

Предполагается, что вы уже создали диаграмму, основанную на существующих данных. Если это не так, см. раздел Создание диаграммы.

Щелкните ряд данных, в который вы хотите добавить линия тренда или скользящее среднее.

Читайте так же:
NT Kernel & System грузит систему Windows 7

На вкладке Макет в группе Анализ нажмите кнопку Линия тренда ивыберите нужный тип линии тренда или скользящего среднего.

Чтобы настроить параметры и отформатирование линии тренда или скользящего среднего, щелкните линию тренда правой кнопкой мыши и выберите в меню пункт Формат линии тренда.

Выберите нужные параметры линии тренда, линии и эффекты.

При выборе параметра Полиномиальная, введите в поле Порядок наивысшую мощность для независимой переменной.

Если выбрано значение Скользящегосреднего , введите в поле Период количество периодов, используемых для расчета лино-среднего.

В поле На основе ряда перечислены все ряды данных на диаграмме, которые поддерживают линии тренда. Чтобы добавить линию тренда к другому ряду, щелкните имя в поле и выберите нужные параметры.

При добавлении скользящего среднего на точечная диаграмма скользящие средние значения основаны на порядке, за исключением значений X, относящегося к диаграмме. Чтобы получить нужный результат, перед добавлением скользящего среднего может потребоваться отсортировать значения x.

Важно: Начиная с Excel 2005 г., Excel способ вычисления значения R2 для линейных линий тренда на диаграммах, где для перехваченной линии тренда установлено значение нуля (0). Эта корректировка исправит вычисления, которые дают неправильные значения R 2, и выровняет вычисление R2 с функцией LINEST. В результате на диаграммах, созданных в предыдущих версиях Excel, могут отображаться разные значения R2. Дополнительные сведения см. в таблице Изменения внутренних вычислений линейных линий тренда на диаграмме.

Если вам нужно выполнить более сложный регрессионный анализ, в том числе вычислить и отсчитывать остаточные данные, используйте средство регрессионного анализа в надстройке «Надстройка «Надстройка анализа». Дополнительные сведения см. в окне Загрузка средства анализа.

В Excel в Интернете, вы можете проецировать значения в ряду с помощью функций или щелкнуть и перетащить его, чтобы создать линейный тренд чисел. Однако создать тенденцию роста с помощью ручки заполнения нельзя.

Вот как можно использовать его для создания линейного тренда чисел в Excel в Интернете:

Выделите не менее двух ячеек, содержащих начальные значения для тренда.

Чтобы повысить точность ряда трендов, выберите дополнительные начальные значения.

Перетащите его в нужном направлении.

Заполнение арифметической прогрессии

Использование функции ПРОГНОЗ Функция ПРЕДСПРОС вычисляет или предсказывает будущее значение с использованием существующих значений. Предсказываемое значение — это значение y, соответствующее заданному значению x. Значения x и y известны; новое значение предсказывается с использованием линейной регрессии. Эта функция используется для предсказания будущих продаж, требований к запасам и потребительских тенденций.

Использование функции ТЕНДЕНЦИЯ или ФУНКЦИИ РОСТ Функции ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ могут выполнять экстраполяцию будущих значений y,которые расширяют прямую или экспоненциальный кривую, наилучшим образом описывающую существующие данные. Они также могут возвращать только значения yна основе известных значений x-длянаиболее подходящих строк или кривой. Для отстройки линии или кривой, описывающую существующие данные, используйте существующие значения x-value и y-value,возвращаемые функцией ТЕНДЕНЦИЯ или РОСТ.

Использование функции ЛИНИИСТОЛ или ФУНКЦИИ ЛОГЕСТ Функцию ЛИННЕФ или LOGEST можно использовать для вычисления прямой или экспоненциальной кривой из существующих данных. Функции LINEST и LOGEST возвращают различные статистические данные о регрессии, включая наклон и отступ линии, которая лучше всего подходит.

В следующей таблице содержатся ссылки на дополнительные сведения об этих функциях.

Project значения, которые соответствуют прямой линии тренда

Project, которые соответствуют экспоненциальной кривой

Расчет прямой линии из существующих данных

Расчет экспоненциальной кривой из существующих данных

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.

Методы прогнозирования в Excel

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Любому бизнесу интересно заглянуть в будущее и правильно ответить на вопрос: «А сколько денег мы заработаем за следующий период?» Ответить на такого рода вопросы позволяют различные методики прогнозирования. В данной статье мы с вами рассмотрим несколько таких методик и произведем все необходимые расчеты в Excel. Еще больше про анализ данных в Excel мы рассказываем на нашем открытом курсе «Аналитика в Excel».

Постановка задачи

Исходные данные

Для начала, давайте определимся, какие у нас есть исходные данные и что нам нужно получить на выходе. Фактически, все что у нас есть, это некоторые исторические данные. Если мы говорим о прогнозировании продаж, то историческими данными будут продажи за предыдущие периоды.

Читайте так же:
Как сделать прозрачной Панель задач в Windows 10

Примечание. Собранные в разные моменты времени значения одной и той же величины образуют временной ряд. Каждое значение такого временного ряда называется измерением. Например: данные о продажах за последние 5 лет по месяцам — временной ряд; продажи за январь прошлого года — измерение.

Составляющие прогноза

Следующий шаг: давайте определимся, что нам нужно учесть при построении прогноза. Когда мы исследуем наши данные, нам необходимо учесть следующие факторы:

  • Изменение нашей пронозируемой величины (например, продаж) подчиняется некоторому закону. Другими словами, в временном ряде можно проследить некую тенденцию. В математике такая тенденция называется трендом.
  • Изменение значений в временном ряде может зависить от промежутка времени. Другими словами, при построении модели необходимо будет учесть коэффициент сезонности. Например, продажи арбузов в январе и августе не могут быть одинаковыми, т.к. это сезонный продукт и летом продажи значительно выше.
  • Изменение значений в временном ряде периодически повторяется, т.е. наблюдается некоторая цикличность.

Эти три пункта в совокупность образуют регулярную составляющую временного ряда.

Примечание. Не обязательно все три элемента регулярной составляющей должны присутствовать в временном ряде.

Однако, помимо регулярной составляющей, в временном ряде присутствует еще некоторое случайное отклонение. Интуитивно это понятно — продажи могут зависеть от многих факторов, некоторые из которых могут быть случайными.

Вывод. Чтобы комплексно описать временной ряд, необходимо учесть 2 главных компонента: регулярную составляющую (тренд + сезонность + цикличность) и случайную составляющую.

Виды моделей

Следующий вопрос, на который нужно ответить при построении прогноза: “А какие модели временного ряда бывают?”

Обычно выделяют два основных вида:

  • Аддитивная модель: Уровень временного ряда = Тренд + Сезонность + Случайные отклонения
  • Мультипликативная модель: Уровень временного ряда = Тренд X Сезонность X Случайные отклонения

Иногда также выделают смешанную модель в отдельную группу:

  • Смешанная модель: Уровень временного ряда = Тренд X Сезонность + Случайные отклонения

С моделями мы определились, но теперь возникает еще один вопрос: «А когда какую модель лучше использовать?»

Классический вариант такой:
— Аддитивная модель используется, если амплитуда колебаний более-менее постоянная;
— Мультипликативная – если амплитуда колебаний зависит от значения сезонной компоненты.

график пример адаптивной и мультипликативной модели

Решение задачи с помощью Excel

Итак, необходимые теоретические знания мы с вами получили, пришло время применить их на практике. Мы будем с вами использовать классическую аддитивную модель для построения прогноза. Однако, мы построим с вами два прогноза:

  1. с использованием линейного тренда
  2. с использованием полиномиального тренда

Во всех руководствах, как правило, разбирается только линейный тренд, поэтому полиномиальная модель будет крайне полезна для вас и вашей работы!

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Модель с линейным трендом

Пусть у нас есть исходная информация по продажам за 2 года:

таблица с информацией о продажах для прогнозирования

Учитывая, что мы используем линейный тренд, то нам необходимо найти коэффициенты уравнения

  • y — значения продаж
  • x — номер периода
  • a — коэффициент наклона прямой тренда
  • b — свободный член тренда

Рассчитать коэффициенты данного уравнения можно с помощью формулы массива и функции ЛИНЕЙН. Нам необходимо будет сделать следующую последовательность действий:

  1. Выделяем две ячейки рядом
  2. Ставим курсор в поле формул и вводим формулу =ЛИНЕЙН(C4:C27;B4:B27)
  3. Нажимаем Ctrl+Shift+Enter, чтобы активировать формулу массива

На выходе мы получили 2 числа: первое — коэффициент a, второе — свободный член b.

таблица с информацией о продажах для прогнозирования 2

Теперь нам нужно рассчитать для каждого периода значение линейного тренда. Сделать это крайне просто — достаточно в полученное уравнение подставить известные номера периодов. Например, в нашем случае, мы прописываем формулу =B4*$F$4+$G$4 в ячейке I4 и протягиваем ее вниз по всем периодам.

расчет значения линейного тренда

Нам осталось рассчитать коэффициент сезонности для каждого периода. Учитывая, что у нас есть исторические данные за два года, разумно будет учесть это при расчете. Можем сделать следующим образом: в ячейке J4 прописываем формулу =(C4+C16)/СРЗНАЧ($C$4:$C$27)/2 и протягиваем вниз на 12 месяцев (т.е. до J15).

расчет коэффициента сезонности

Что нам это дало? Мы посчитали, сколько суммарно продавалось каждый январь/каждый февраль и так далее, а потом разделили это на среднее значение продаж за все два периода.

Читайте так же:
Планировщик заданий в Windows (Виндовс) 8: как пользоваться

То есть мы выяснили, как продажи двух январей отклонялись от средних продаж за два года, как продажи двух февралей отклонялись и так далее. Это и дает нам коэффициент сезонности. В конце формулы делим на 2, т.к. в расчете фигурировало 2 периода.

Примечание. Рассчитали только 12 коэффициентов, т.к. один коэффициент учитывает продажи сразу за 2 аналогичных периода.

Итак, теперь мы на финишной прямой. Нам осталось рассчитать тренд для будущих периодов и учесть коэффициент сезонности для них. Давайте амбициозно построим прогноз на год вперед.

Сначала создаем столбец, в котором прописываем номера будущих периодов. В нашем случае нумерация начинается с 25 периода.

Далее, для расчета значения тренда просто прописываем уже известную нам формулу =L4*$F$4+$G$4 и протягиваем вниз на все 12 прогнозируемых периодов.

И последний штрих — умножаем полученное значение на коэффициент сезонности. Вуаля, это и есть итоговый ответ в данной модели!

финальная таблица с прогнозом

Модель с полиномиальным трендом

Конструкция, которую мы только что с вами построили, достаточно проста. Но у нее есть один большой минус — далеко не всегда она дает достоверные результаты.

Посмотрите сами, какая модель более точно аппроксимирует наши точки — линейный тренд (прямая зеленая линия) или полиномиальный тренд (красная кривая)? Ответ очевиден. Поэтому сейчас мы с вами и разберем, как построить полиномиальную модель в Excel.

Модель прогнозирования с полиномиальным трендом

Пусть все исходные данные у нас будут такими же. Для простоты модели будем учитывать только тренд, без сезонной составляющей.

Для начала давайте определимся, чем полиномиальный тренд отличается от обычного линейного. Правильно — формой уравнения. У линейного тренда мы разбирали обычный график прямой:

У полиномиального тренда же уравнение выглядит иначе:

формула полиномиального тренда

где конечная степень определяется степенью полинома.

Т.е. для полинома 4 степени необходимо найти коэффициенты уравнения:

Согласитесь, выглядит немного страшно. Однако, ничего страшного нет, и мы с легкостью можем решить эту задачку с помощью уже известных нам методов.

  1. Ставим в ячейку F4 курсор и вводим формулу =ИНДЕКС(ЛИНЕЙН($C$4:$C$27;$B$4:$B$27^<1;2;3;4>);1;1). Функция ЛИНЕЙН позволяет произвести расчет коэффициентов, а с помощью функции ИНДЕКС мы вытаскиваем нужный нам коэффициент. В данном случае за выбор коэффициента отвечает самый последний аргумент. У нас стоит 1 — это коэффициент при самой высокой степени (т.е. при 4 степени, коэффициент). Кстати, узнать о самых полезных математических формулах Excel можно в нашем бесплатном гайде «Математические функции Excel».
  2. Аналогично прописываем формулу =ИНДЕКС(ЛИНЕЙН($C$4:$C$27;$B$4:$B$27^<1;2;3;4>);1;2) в ячейке ниже.
  3. Делаем такие же действия, пока не найдем все коэффициенты.

Кстати говоря, мы можем легко сами себя проверить. Давайте построим график наших продаж и добавим к нему полиномиальный тренд.

  1. Выделяем столбец с продажами
  2. Выбираем «Вставка» → «График» → «Точечный» → «Точечная диаграмма»
  3. Нажимаем на любую точку графика правой кнопкой мыши и выбираем «Добавить линию тренда»
  4. В открывшемся справа меню выбираем «Полиномиальная модель», меняем степень на 4 и ставим галочку на «Показывать уравнение на диаграмме»

Теперь вы наглядно можете видеть, как рассчитанный тренд аппроксимирует исходные данные и как выглядит само уравнение. Можно сравнить уравнение на графике с вашими коэффициентами. Сходится? Значит сделали все верно!

Помимо всего прочего, вы можете сразу оценить точность аппроксимации (не полностью, но хотя бы первично). Это делается с помощью коэффициента R^2. Тут у вас снова есть два пути:

  1. Вы можете вывести коэффициент на график, поставив галочку «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации»
  2. Вы можете рассчитать коэффициент R^2 самостоятельно по формуле =ИНДЕКС(ЛИНЕЙН($C$4:$C$27;$B$4:$B$27^<1;2;3;4>;;1);3;1)

Заключение

Мы с вами подробно разобрали вопрос прогнозирования — изучили необходимые термины и виды моделей, построили аддитивную модель в Excel с использованием линейного и полиномиального тренда, а также научились отображать результаты своих вычислений на графиках. Все это позволит вам эффективно внедрять полученные знания на работе, усложнять существующие модели и уточнять прогнозы. Чем большим количеством методов и инструментов вы будете владеть, тем выше будет ваш профессиональный уровень и статус на рынке труда.

Если вас интересуют еще какие-то модели прогнозирования — напишите нам об этом, и мы постараемся осветить эти темы в дальнейших своих статьях! Или запишитесь на курс «Excel Academy» от SF Education, где мы рассказываем про возможности Excel, необходимые для анализа.

Автор: Алексанян Андрон, эксперт SF Education

Научитесь использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel.

Иллюстрированный самоучитель по Microsoft Excel

Дополнительные возможности при построении диаграммы

Обработка результатов наблюдений является важной частью анализа. Проводите ли Вы лабораторные исследования или изучаете результаты продаж, у вас всегда присутствует номер опыта и количественная величина того, что Вы измеряете, будь то число популяций или количество проданных компьютеров.

XY-точечная диаграмма – наиболее подходящее средство для обработки результатов исследований такого рода.

При обработке результатов измерений достаточно часто возникает вопрос о тенденции развития или изменения. В Excel этот вопрос решается при помощи определения тренда. Линии тренда графически иллюстрируют тенденцию изменения рядов данных. Они обычно используются в тех случаях, когда нужно построить диаграммы для задач прогнозирования и экстраполяции (так называемых задач регрессионного анализа).

С помощью регрессионного анализа можно продолжить линию тренда вперед или назад, экстраполировать ее за пределы, в которых данные уже известны, и показать тенденцию их изменения. Для построения линии тренда активизируйте ряд данных, после чего нажмите правую клавишу мыши. В появившемся списке команд выберите Добавить линию тренда, а затем в соответствующем окне диалога – рисунок с линейным трендом.

Иллюстрированный самоучитель по Microsoft Excel › Диаграммы и графики › Дополнительные возможности при построении диаграммы

Линии тренда можно проводить на гистограммах, графиках, линейчатых и XY-точечных диаграммах. Нельзя строить линии тренда для рядов данных на объемных, круговых и кольцевых диаграммах. Если Вы измените тип представления группы рядов на один из вышеперечисленных, то соответствующие этим рядам данных линии тренда будут потеряны.

В Excel можно выбрать один из пяти типов экстраполяции: линейный, полиномиальный, логарифмический, экспоненциальный или степенной. Тип выбранной экстраполяции задает способ вычислений линии тренда. В зависимости от используемых данных некоторые типы экстраполяции могут оказаться надежнее других с точки зрения оценки результатов сделанных прогнозов. Таким образом, может оказаться полезным проделать несколько различных экстраполяции, чтобы посмотреть, какой из типов лучше всего подходит в данной ситуации.

В Excel можно рисовать диаграммы не только столбцами, линиями и точками, но и произвольными рисунками. Причем Вы можете вместо одного столбца изобразить один рисунок, тогда он будет растянут в соответствии с размерами столбцов, или заполнить столбец рисунками одинакового размера.

Чтобы вставить вместо столбца на диаграмме рисунок, выполните следующие действия.

  • Активизируйте ряд данных на диаграмме.
  • Выберите команду Рисунок из меню Вставка. Excel предложит Вам выбрать нужный рисунок из файла, автофигуру или объект WordArt.
  • Выберите необходимый пункт и нажмите клавишу Enter или кнопку ОК в окне. Вместо столбца на диаграмме появится изображение.

Если Вы хотите использовать какое-либо изображение, то Вам нужно позаботиться о том, чтобы поместить его в графический файл до того, как Вы будете вставлять его в диаграмму.

Текст является неотъемлемой частью диаграммы. Он присутствует в названии диаграммы, в надписях к осям, в легенде, в метках строк и столбцов.

После того как диаграмма построена, Вы всегда можете внести изменения и добавления в ее текст. Для этого нужно в режиме редактирования диаграммы нажать левую клавишу мыши на панели инструментов для вызова диалога форматирования необходимого объекта, где можно добавить необходимые надписи.

На самом деле в диаграмму можно ввести любой текст в произвольном месте. Для этого достаточно сделать активным любой, не относящийся к тексту, элемент диаграммы и просто ввести текст. При вводе он будет отображаться в строке формул. Если Вы нажмете левую клавишу мыши на диаграмме, то текст, введенный вами в строке формул, будет заключен на диаграмме в рамку, после чего Вы сможете обращаться с ним, как с любым объектом диаграммы.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию