Mini-ats102.ru

ООО “Мультилайн”
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Как рассчитать процентное изменение в Excel (формула% увеличения / уменьшения)

Как рассчитать процентное изменение в Excel (формула% увеличения / уменьшения)

При работе с данными в Excel вычисление процентного изменения — обычная задача. Независимо от того, работаете ли вы с профессиональными данными о продажах, управлением ресурсами, управлением проектами или личными данными, знание того, как рассчитать процентное изменение, поможет вам принимать более обоснованные решения и лучше анализировать данные в Excel.

Это действительно просто, благодаря удивительным возможностям и функциям MS Excel.

В этом руководстве я покажу вам, как рассчитать процентное изменение в Excel (то есть процентное увеличение или уменьшение за заданный период времени).

5 способов расчета значений линейного тренда в MS Excel

Это первая статья из серии «Как самостоятельно рассчитать прогноз продаж с учетом роста и сезонности», из которой вы узнаете о 5 способах расчета значений линейного тренда в Excel.

Для того, чтобы легче было научиться прогнозировать продажи с учетом роста и сезонности, я разбил 1 большую статью о расчете прогноза на 3 части:

    1. Расчет значений тренда (рассмотрим на примере Линейного тренда в этой статье);
    2. Расчет сезонности;
    3. Расчет прогноза;

    После изучения данного материала вы сможете выбрать оптимальный способ расчета значений линейного тренда, который будет удобен для решения вашей задачи, а в последствии, и для расчета прогноза наиболее удобным для вас способом.

    Линейный тренд хорошо применять для временного ряда, данные которого увеличиваются или убывают с постоянной скоростью.

    Рассмотрим линейный тренд на примере расчета прогноза продаж в Excel по месяцам.

    Временной ряд продажи по месяцам (см. вложенный файл).

    В этом временном ряду у нас есть 2 переменных:

    1. Время — месяцы;
    2. Объём продаж;

    Уравнение линейного тренда y(x)=a+bx, где

    y — это объёмы продаж

    x — номер периода (порядковый номер месяца)

    a – точка пересечения с осью y на графике (минимальный уровень);

    b – это значение, на которое увеличивается следующее значение временного ряда;

    1-й способ расчета значений линейного тренда в Excel с помощью графика

    Расчет прогноза - линейный тренд

    Выделяем анализируемый объём продаж и строим график, где по оси Х — наш временной ряд (1, 2, 3… — январь, февраль, март …), по оси У — объёмы продаж. Добавляем линию тренда и уравнение тренда на график. Получаем уравнение тренда y=135134x+4594044

    Для прогнозирования нам необходимо рассчитать значения линейного тренда, как для анализируемых значений, так и для будущих периодов.

    При расчете значений линейного тренде нам будут известны:

    1. Время — значение по оси Х;
    2. Значение «a» и «b» уравнения линейного тренда y(x)=a+bx;

    Рассчитываем значения тренда для каждого периода времени от 1 до 25, а также для будущих периодов с 26 месяца до 36.

    Например, для 26 месяца значение тренда рассчитывается по следующей схеме: в уравнение подставляем x=26 и получаем y=135134*26+4594044=8107551

    27-го y=135134*27+4594044=8242686

    2-й способ расчета значений линейного тренда в Excel — функция ЛИНЕЙН

    1. Рассчитаем коэффициенты линейного тренда с помощью стандартной функции Excel:

    =ЛИНЕЙН(известные значения y, известные значения x, константа, статистика)

    Для расчета коэффициентов в формулу вводим

    известные значения y (объёмы продаж за периоды),

    известные значения x (номера периодов),

    вместо константы ставим 1,

    вместо статистики 0,

    Получаем 135135 — значение (b) линейного тренда y=a+bx;

    Для того чтобы Excel рассчитал сразу 2 коэффициента (a) и (b) линейного тренда y=a+bx, необходимо

      1. установить курсор в ячейку с формулой и выделить соседнюю справа, как на рисунке;линейный тренд
      2. нажимаем клавишу F2, а затем одновременно — клавиши CTRL + SHIFT + ВВОД.

      Получаем 135135, 4594044 — значение (b) и (a) линейного тренда y=a+bx;

      2. Рассчитаем значения линейного тренда с помощью полученных коэффициентов . Подставляем в уравнение y=135134*x+4594044 номера периодов — x, для которых хотим рассчитать значения линейного тренда.

      2-й способ точнее, чем первый, т.к. коэффициенты тренда мы получаем без округления, а также быстрее.

      3-й способ расчета значений линейного тренда в Excel — функция ТЕНДЕНЦИЯ

      Рассчитаем значения линейного тренда с помощью стандартной функции Excel:

      =ТЕНДЕНЦИЯ(известные значения y; известные значения x; новые значения x; конста)

      Подставляем в формулу

      1. известные значения y — это объёмы продаж за анализируемый период (фиксируем диапазон в формуле, выделяем ссылку и нажимаем F4);
      2. известные значения x — это номера периодов x для известных значений объёмов продаж y;
      3. новые значения x — это номера периодов, для которых мы хотим рассчитать значения линейного тренда;
      4. константа — ставим 1, необходимо для того, чтобы значения тренда рассчитывались с учетом коэффицента (a) для линейного тренда y=a+bx;

      Для того чтобы рассчитать значения тренда для всего временного диапазона, в «новые значения x» вводим диапазон значений X, выделяем диапазон ячеек равный диапазону со значениями X с формулой в первой ячейке и нажимаем клавишу F2, а затем — клавиши CTRL + SHIFT + ВВОД.

      4-й способ расчета значений линейного тренда в Excel — функция ПРЕДСКАЗ

      Рассчитаем значения линейного тренда с помощью стандартной функции Excel:

      =ПРЕДСКАЗ(x; известные значения y; известные значения x)

      Вместо X поставляем номер периода, для которого рассчитываем значение тренда.

      Вместо «известные значения y» — объёмы продаж за анализируемый период (фиксируем диапазон в формуле, выделяем ссылку и нажимаем F4);

      «известные значения x» — это номера периодов для каждого выделенного объёма продаж.

      3-й и 4-й способ расчета значений линейного тренда быстрее, чем 1 и 2-й, однако с его помощью невозможно управлять коэффициентами тренда, как описано в статье «О линейном тренде».

      5-й способ расчета значений линейного тренда в Excel — Forecast4AC PRO

      2. Заходим в меню программы и нажимаем «Start_Forecast». Значения линейного тренда рассчитаны.

      Для расчета прогноза осталось применить к значениям трендов будущих периодов коэффициенты сезонности, и прогноз продаж с учетом роста и сезонности готов.

      В следующих статье «Как самостоятельно сделать прогноз продаж с учетом роста и сезонности» мы:

      1. рассчитаем коэффициенты сезонности,очищенные от роста и выровненные;
      2. сделаем прогноз;

      О том, что еще важно знать о линейном тренде, вы можете узнать в статье «Что важно знать о линейном тренде».

      Точных вам прогнозов!

      Присоединяйтесь к нам!

      Скачивайте бесплатные приложения для прогнозирования и бизнес-анализа:

      Novo Forecast - прогноз в Excel - точно, легко и быстро!

      • Novo Forecast Lite — автоматический расчет прогноза в Excel .
      • 4analytics — ABC-XYZ-анализ и анализ выбросов в Excel.
      • Qlik Sense Desktop и QlikView Personal Edition — BI-системы для анализа и визуализации данных.

      Тестируйте возможности платных решений:

      • Novo Forecast PRO — прогнозирование в Excel для больших массивов данных.

      Получите 10 рекомендаций по повышению точности прогнозов до 90% и выше.

      Теперь создадим второй выпадающий список.

      Сначала присвоим Заданное имя ячейкам, которые содержат название товаров. Нам нужно Задать имя диапазону С5:С14 (Конфеты А, Конфеты Б …), D5:D14 (Печень А, Печенье Б …), Е5:Е14 (Торт А, Торт Б …). Заданные имена должны соответствовать названию столбцов из первого выпадающего списка. Заданное имя для диапазон С5:С14 (Конфеты А, Конфеты Б …) должно быть Конфеты, для диапазона D5:D14 (Печень А, Печенье Б …) – Печенье, для диапазона Е5:Е14 (Торт А, Торт Б …) – Торты.

      Теперь выбираем ячейку для второго выпадающего списка. В нашем примере это Н4. Для наглядности сделаем ячейку зеленого цвета и сверху пишем: «Название».

      Вызываем функцию выпадающий список и в диалоговом окне Проверка вводимых значений вносим данные:

      Тип данных. Выбираем вариант Список

      Источник. Здесь, после знака равно, нужно вписать функцию ДВССЫЛ и указать адрес ячейки, в которой находиться первый выпадающий список. В скобочках.

      Выглядит это вот так: =ДВССЫЛ(G4)

      Связанные выпадающие списки в Excel

      Связанные выпадающие списки в Excel

      Нажимаем ОК. Появляется второй выпадающий список. Перечень названий, в котором будет зависеть от того, что выбрано в первом выпадающем списке. У нас получились связанные (зависимые) выпадающие списки в MS Excel.

      Данный алгоритм так же будет работать, если исходные данные (Таблица №2) и выпадающие списки расположены на разных листах книги.

      1. Именованные диапазоны + функция ДВССЫЛ.

      Это может показаться сложным, но на самом деле это очень просто, и является отличным примером того, как можно применить ДВССЫЛ.

      создаем зависимый выпадающий список

      Рассмотрим небольшой пример. У нас есть перечень автомобилей различных марок. Расположим их каждый в отдельном столбце. В первой ячейке каждого столбца запишем производителя — Toyota, Ford, Nissan. Необходимо, чтобы после того, как первоначально мы выберем, например, Toyota, далее мы видели бы только модели этой марки, и ничего более. То есть, нам нужен двухуровневый связанный список.

      Для начала создадим именованные диапазоны с моделями автомашин. Имя каждому из них присвоим в соответствии с маркой авто. Важно, чтобы имя каждого из них точно соответствовало значению, записанному в первой строке соответствующего столбца. Иными словами, если мы создаем именованный диапазон из ячеек A2:A100, то имя его должно совпадать со значением в A1 (регистр символов значения не имеет). Посмотрите на рисунке, как это выглядит.

      Итак, у нас получилось 3 именованных диапазона — «toyota», «ford», «nissan». Делать их статическими (фиксированными) или динамически (автоматически пополняемыми) — решайте сами. О том, как создать автоматически пополняемый список, смотрите ссылку в конце этой статьи.

      Далее в ячейке F3 создаем выпадающий список первого уровня с моделями автомашин так, как это показано в нашем примере на рисунке. Источник данных — первые ячейки каждого столбца. Обратите внимание, что инструмент проверки вводимых значений, при помощи которого мы создаем его, прекрасно работает как с вертикальными (по строкам), так и с горизонтальными (по столбцам) данными.

      И далее выбираем того производителя, который нас интересует. К примеру, «Ford».

      Затем в ячейке F6 при помощи зависимого выпадающего списка второго уровня мы выбираем уже определенную модель этой марки. Перечень, который мы увидим, определяется тем, какая марка авто была перед этим выбрана.

      В этом нам поможет функция ДВССЫЛ. Функция ДВССЫЛ (INDIRECT в английском варианте) преобразует текст в стандартную ссылку Excel.

      Если мы запишем

      то это будет равнозначно тому, что мы записали в ячейке формулу

      Но зачем же так все усложнять? Все дело в том, что некоторые виды формул Excel почему-то отказывается воспринимать как источник данных для выпадающего списка. Вот и приходится идти на такие ухищрения.

      «Фишка» функции ДВССЫЛ (или INDIRECT) в том, что она позволяет использовать текст точно так же, как обычную ссылку на ячейку . Это обеспечивает нам два ключевых преимущества:

      • Вы можете собрать текстовую ссылку (то есть записать ее в виде текстовой переменной), что удобно для определенных видов динамических ссылок.
      • Вы можете выбрать текстовые значения на листе и использовать их как ссылку на ячейку в формуле.

      В примере на этой странице мы объединяем последнюю идею с именованными диапазонами для создания многоуровневого выпадающего списка. ДВССЫЛ преобразует обычный текст в имя, которое затем превращается в нормальную ссылку и источник данных для него.

      Итак, в этом примере мы берем текстовые значения из А1:С1, выбираем из них какое-то одно. К примеру, «Ford». Поскольку такое же название у нас имеет один из именованных диапазонов, то и применяем ДВССЫЛ, чтобы преобразовать текст «Ford» в ссылку =ford. И вот уже ее мы употребляем как источник для связанного выпадающего списка.

      Итак, в качестве источника значений применяем формулу

      В ячейке F3, которая употребляется в качестве ее аргумента, находится текстовое выражение, которое совпадает с именем соответствующего именованного диапазона с марками автомобилей.

      В результате функция возвращает в нашу таблицу Excel ссылку

      Регистр символов в данном случае значения не имеет — все автоматически преобразуется в нижний регистр. И именно это и будет источником данных.

      Изменяя значения в F3, мы автоматически изменяем и ссылку-источник для списка в F6. В результате источник данных для зависимого выпадающего списка в F6 динамически меняется в зависимости от того, что было выбрано в F3. Если выбираем Ford, то видим только каталог машин этой марки. Аналогично, если выбираем Toyota либо Nissan.

      Многоуровневые выпадающие списки могут быть и более двух раз «вложены» друг в друга. В нашем примере можно добавить еще один, третий уровень. Он может содержать наименования каких-то запасных частей для выбранной ранее модели. Так формируются сложные перечни, в которых каждый следующий уровень зависит от предыдущего.

      А как быть с пробелами?

      Может случиться так, что название вашей группы товаров или категории будет содержать пробелы. А именованные диапазоны не позволяют, чтобы в их названии встречался пробел. Принято заменять их символом нижнего подчеркивания «_». Как же нам быть в этом случае? Ведь в таблице названия товарных категорий с символом нижнего подчеркивания будут смотреться несколько непривычно. Например, «Косметические_товары». С непривычки можно и просто забыть ввести нужный символ. И тогда наши формулы работать не будут.

      Выход довольно прост. Создавайте именованные перечни, заменяя в их названиях пробелы символом нижнего подчеркивания. В самих же значениях, записанных в ячейках таблицы Excel, используйте обычные пробелы. А перед тем, как применять в формуле, мы их специальным образом обработаем при помощи функции ПОДСТАВИТЬ.

      Внутри текстовой строки вместо одних символов она подставляет другие.Для того, чтобы вместо пробела появилось нижнее подчеркивание, можно употребить формулу вида

      То есть, мы проведем предварительную обработку значений, чтобы они соответствовали правилам написания имён. Вместо =ДВССЫЛ($F$3) запишем

      Кавычки здесь не нужны, поскольку ПОДСТАВИТЬ возвращает текстовую строку. Если же в нашем тексте нет пробелов и он состоит из одного слова, то он будет возвращен «как есть». Следите только за тем, чтобы в начале и в конце обрабатываемой текстовой переменной у вас случайно не оказались пробелы. Ведь они тоже будут заменены на нижнее подчеркивание. Ну а чтобы не заниматься этим ручным контролем, усложните еще немного свою формулу при помощи функции СЖПРОБЕЛЫ. Она автоматически уберет начальные и конечные пробелы из текста. В итоге получим:

      Ну а теперь — еще один способ, как сделать многоуровневый зависимый выпадающий список в Excel.

      Линейная регрессия в Excel через Анализ данных

      4.9 (49) | количество просмотров119878 | количество коментариев2

      Что такое линейная регрессионная модель и зачем это нужно

      Это наиболее распространенный способ показать зависимость какой-то переменной от других, например, как зависит уровень ВВП от величины иностранных инвестиций или от кредитной ставки Нацбанка или от цен на ключевые энергоресурсы.

      Моделирование позволяет показать величину этой зависимости (коефициенты), благодаря которым можно делать непосредственно прогноз и осуществлять какое-то планирование, опираясь на эти прогнозы. Также, опираясь на регрессионный анализ, можно принимать управленческие решения направленные на стимулирование приоритетных причин влияющих на конечный результат, собственно модель и поможет выделить эти приоритетные факторы.

      Общий вид модели линейной регрессии:

      где a — параметры (коэффициенты) регрессии, x — влияющие факторы, k — количество факторов модели.

      Исходные данные

      Среди исходных данных нам необходим некий набор данных, который бы представлял из себя несколько последовательных или связанных между собой величин итогового параметра Y (например, ВВП) и такое же количество величин показателей, влияние которых мы изучаем (например, иностранные инвестиции).

      На рисунке выше показана таблица с этими самыми исходными данными, в качестве Y выступает показатель экономически активного населения, а количество предприятий, размер инвестиций в капитал и доходов населения — это влияющие факторы, то бишь иксы.

      По рисунку также можно сделать ошибочный вывод, что речь в моделировании может идти только о динамических рядах, то есть моментным рядам зафиксированных последовательно во времени, но это не так, с тем же успехом можно моделировать и в разрезе структуры, например, величины указанные в таблице могут быть разбиты не годам, а по областям.

      Для построения адекватных линейных моделей желательно чтобы исходные данные не имели сильных перепадов или обвалов, в таких случаях желательно проводить сглаживание, но о сглаживании поговорим в следующий раз.

      Пакет анализа

      Параметры модели линейной регрессии можно рассчитать и вручную с помощью Метода наименьших квадратов (МНК), но это довольно затратно по времени. Немного быстрее это можно посчитать по этому же методу с помощью применения формул в Excel, где сами вычисления будет делать программа, но проставлять формулы все равно придется вручную.

      В Excel есть надстройка Пакет анализа, который является довольно мощным инструментом в помощь аналитику. Этот инструментарий, помимо всего прочего, умеет рассчитывать параметры регрессии, по тому же МНК, всего в несколько кликов, собственно, о том как этим инструментом пользоваться дальше и пойдет речь.

      Активируем Пакет анализа

      По умолчанию эта надстройка отключена и в меню вкладок вы ее не найдете, поэтому пошагово рассмотрим как ее активировать.

      В эксель, слева вверху, активируем вкладку Файл, в открывшемся меню ищем пункт Параметры и кликаем на него.

      В открывшемся окне, слева, ищем пункт Надстройки и активируем его, в этой вкладке внизу будет выпадающий список управления, где по умолчанию будет написано Надстройки Excel, справа от выпадающего списка будет кнопка Перейти, на нее и нужно нажать.

      Всплывающее окошко предложит выбрать доступные надстройки, в нем необходимо поставить галочку напротив Пакет анализа и заодно, на всякий случай, Поиск решения (тоже полезная штука), а затем подтвердить выбор кликнув по кнопочке ОК.

      Инструкция по поиску параметров линейной регрессии с помощью Пакета анализа

      После активации надстройки Пакета анализа она будет всегда доступна во вкладке главного меню Данные под ссылкой Анализ данных

      В активном окошке инструмента Анализа данных из списка возможностей ищем и выбираем Регрессия

      Далее откроется окошко для настройки и выбора исходных данных для вычисления параметров регрессионной модели. Здесь нужно указать интервалы исходных данных, а именно описываемого параметра (Y) и влияющих на него факторов (Х), как это на рисунке ниже, остальные параметры, в принципе, необязательны к настройке.

      После того как выбрали исходные данные и нажали кнопочку ОК, Excel выдает расчеты на новом листе активной книги (если в настройках не было выставлено иначе), эти расчеты имеют следующий вид:

      Ключевые ячейки залил желтым цветом именно на них нужно обращать внимание в первую очередь, остальные параметры значимость также немаловажны, но их детальный разбор требует пожалуй отдельного поста.

      Итак, 0,865 — это R 2 — коэффициент детерминации, показывающий что на 86,5% расчетные параметры модели, то есть сама модель, объясняют зависимость и изменения изучаемого параметра — Y от исследуемых факторов — иксов. Если утрировано, то это показатель качества модели и чем он выше тем лучше. Понятное дело, что он не может быть больше 1 и считается неплохо, когда R 2 выше 0,8, а если меньше 0,5, то резонность такой модели можно смело ставить под большой вопрос.

      Теперь перейдем к коэффициентам модели:
      2079,85 — это a — коэффициент который показывает какой будет Y в случае, если все используемые в модели факторы будут равны 0, подразумевается что это зависимость от других неописанных в модели факторов;
      -0,0056a1 — коэффициент, который показывает весомость влияния фактора x1 на Y, то есть количество предприятий в пределах данной модели влияет на показатель экономически активного населения с весом всего -0,0056 (довольно маленькая степень влияния). Знак минус показывает что это влияние отрицательно, то есть чем больше предприятий, тем меньше экономически активного населения, как бы это ни было парадоксальным по смыслу;
      -0,0026a2 — коэффициент влияния объема инвестиций в капитал на величину экономически активного населения, согласно модели, это влияние также отрицательно;
      0,0028a3— коэффициент влияния доходов населения на величину экономически активного населения, здесь влияние позитивное, то есть согласно модели увеличение доходов будет способствовать увеличению величины экономически активного населения.

      Соберем рассчитанные коэффициенты в модель:

      Собственно, это и есть линейная регрессионная модель, которая для исходных данных, используемых в примере, выглядит именно так.

      Расчетные значения модели и прогноз

      Как мы уже обсуждали выше, модель строится не только чтобы показать величину зависимостей изучаемого параметра от влияющих факторов, но и чтобы зная эти влияющие факторы можно было делать прогноз. Сделать этот прогноз довольно просто, нужно просто подставить значения влияющих факторов в место соответствующих иксов в полученное уравнение модели. На рисунке ниже эти расчеты сделаны в экселе в отдельном столбце.

      Фактические значения (те что имели место в реальности) и расчетные значения по модели на этом же рисунке отображены в виде графиков, чтобы показать разность, а значит погрешность модели.

      Повторюсь еще раз, для того чтобы сделать прогноз по модели нужно чтобы были известные влияющие факторы, а если речь идет о временном ряде и соответственно прогнозе на будущее, например, на следующий год или месяц, то далеко не всегда можно узнать какие будут влияющие факторы в этом самом будущем. В таких случаях, нужно еще делать прогноз и для влияющих факторов, чаще всего это делают с помощью авторегрессионной модели — модели, в которой влияющими факторами являются сам исследуемый объект и время, то есть моделируется зависимость показателя от того каким он был в прошлом.

      Как строить авторегрессионную модель рассмотрим в следующей статье, а сейчас предположим, что, то какие будут величины влияющих факторов в будущем периоде (в примере 2008 год) нам известно, подставляя эти значения в расчеты мы получим наш прогноз на 2008 год.

      Линейная регрессия в Excel

      Линейная регрессия — это статистический метод / метод, используемый для изучения взаимосвязи между двумя непрерывными количественными переменными. В этом методе независимые переменные используются для прогнозирования значения зависимой переменной. Если существует только одна независимая переменная, то это простая линейная регрессия, а если число независимых переменных больше, чем одна, то это множественная линейная регрессия. Модели линейной регрессии имеют связь между зависимыми и независимыми переменными путем подгонки линейного уравнения к наблюдаемым данным. Линейный относится к тому факту, что мы используем линию, чтобы соответствовать нашим данным. Зависимые переменные, используемые в регрессионном анализе, также называют ответными или прогнозными переменными, а независимые переменные также называют объясняющими переменными или предикторами.

      Линия линейной регрессии имеет уравнение вида: Y = a + bX;

      • X — объясняющая переменная,
      • Y является зависимой переменной,
      • б — наклон линии,
      • a является y-перехватом (то есть значением y, когда x = 0).

      Метод наименьших квадратов обычно используется в линейной регрессии, которая рассчитывает линию наилучшего соответствия для наблюдаемых данных путем минимизации суммы квадратов отклонения точек данных от линии.

      Методы использования линейной регрессии в Excel

      В этом примере показано, как выполнить анализ линейной регрессии в Excel. Давайте посмотрим на несколько методов.

      Вы можете скачать этот шаблон Excel с линейной регрессией здесь — Шаблон Excel с линейной регрессией

      Метод № 1 — Точечная диаграмма с линией тренда

      Допустим, у нас есть набор данных о некоторых людях с их возрастом, индексом биомассы (ИМТ) и суммой, потраченной ими на медицинские расходы за месяц. Теперь, имея представление о характеристиках людей, таких как возраст и ИМТ, мы хотим выяснить, как эти переменные влияют на медицинские расходы, и, следовательно, использовать их для проведения регрессии и оценки / прогнозирования средних медицинских расходов для некоторых конкретных людей. Давайте сначала посмотрим, как только возраст влияет на медицинские расходы. Давайте посмотрим на набор данных:

      Сумма на медицинские расходы = б * возраст + а

      • Выберите два столбца набора данных (x и y), включая заголовки.

      • Нажмите «Вставить» и разверните раскрывающийся список «Диаграмма разброса» и выберите эскиз «Разброс» (первый)

      • Теперь появится график рассеяния, и мы нарисуем на этом линию регрессии. Для этого щелкните правой кнопкой мыши любую точку данных и выберите «Добавить линию тренда».

      • Теперь на панели «Format Trendline» справа выберите «Linear Trendline» и «Показать уравнение на графике».

      • Выберите «Показать уравнение на графике».

      Мы можем импровизировать диаграмму в соответствии с нашими требованиями, такими как добавление названий осей, изменение масштаба, цвета и типа линии.

      После Импровизации диаграммы мы получаем вывод.

      Примечание. В этом типе графика регрессии зависимая переменная всегда должна быть на оси y и не зависеть от оси x. Если график отображается в обратном порядке, либо переключите оси в диаграмме, либо поменяйте местами столбцы в наборе данных.

      Метод № 2 — Анализ надстройки ToolPak Метод

      Пакет инструментов анализа иногда не включен по умолчанию, и нам нужно сделать это вручную. Для этого:

      • Нажмите на меню «Файл».

      После этого нажмите «Опции».

      • Выберите «Надстройки Excel» в поле «Управление» и нажмите «Перейти»

      • Выберите «Пакет инструментов анализа» -> «ОК»

      Это добавит инструменты «Анализ данных» на вкладку «Данные». Теперь запустим регрессионный анализ:

      • Нажмите «Анализ данных» на вкладке «Данные»

      • Выберите «Регрессия» -> «ОК».

      • Откроется диалоговое окно регрессии. Выберите диапазон ввода Y и диапазон ввода X (медицинские расходы и возраст соответственно). В случае множественной линейной регрессии мы можем выбрать больше столбцов независимых переменных (например, если мы хотим увидеть влияние ИМТ также на медицинские расходы).
      • Установите флажок «Метки», чтобы включить заголовки.
      • Выберите желаемый вариант вывода.
      • Установите флажок «Остатки» и нажмите «ОК».

      Теперь результаты нашего регрессионного анализа будут созданы в новом рабочем листе с указанием статистики регрессии, ANOVA, остатков и коэффициентов.

      Выходная интерпретация:

      • Статистика регрессии показывает, насколько хорошо уравнение регрессии соответствует данным:

      • Множество R — это коэффициент корреляции, который измеряет силу линейных отношений между двумя переменными. Он лежит в диапазоне от -1 до 1, и его абсолютное значение показывает силу отношения с большим значением, указывающим на более сильное отношение, низким значением, указывающим на отрицательное значение, и нулевым значением, указывающим на отсутствие отношения.
      • Квадрат R — это коэффициент определения, используемый в качестве показателя качества соответствия. Он находится в диапазоне от 0 до 1, а значение, близкое к 1, указывает на то, что модель хорошо подходит. В этом случае 0, 57 = 57% значений y объясняются значениями x.
      • Скорректированный квадрат R — это квадрат R, скорректированный на количество предикторов в случае множественной линейной регрессии.
      • Стандартная ошибка отображает точность регрессионного анализа.
      • Наблюдения отображают количество модельных наблюдений.
      • Anova рассказывает об уровне изменчивости в рамках регрессионной модели.

      Обычно это не используется для простой линейной регрессии. Однако «Значения F значимости» указывают на то, насколько надежны наши результаты, при этом значение больше 0, 05 предлагает выбрать другого предиктора.

      • Коэффициенты являются наиболее важной частью, используемой для построения уравнения регрессии.

      Итак, наше уравнение регрессии будет: у = 16, 891 х — 355, 32. Это то же самое, что сделано методом 1 (точечная диаграмма с линией тренда).

      Теперь, если мы хотим предсказать средние медицинские расходы в возрасте 72 лет:

      Итак, у = 16, 891 * 72 -355, 32 = 860, 832

      Таким образом, мы можем предсказать значения y для любых других значений x.

      • Остатки указывают на разницу между фактическими и прогнозируемыми значениями.

      Последний метод регрессии используется не так часто и требует статистических функций, таких как slope (), intercept (), correl () и т. Д. Для проведения регрессионного анализа.

      Что нужно помнить о линейной регрессии в Excel

      • Регрессионный анализ обычно используется для определения статистически значимой взаимосвязи между двумя наборами переменных.
      • Он используется для прогнозирования значения зависимой переменной на основе значений одной или нескольких независимых переменных.
      • Всякий раз, когда мы хотим приспособить модель линейной регрессии к группе данных, следует тщательно соблюдать диапазон данных, как если бы мы использовали уравнение регрессии для прогнозирования любого значения за пределами этого диапазона (экстраполяция), тогда это может привести к неверным результатам.

      Рекомендуемые статьи

      Это руководство по линейной регрессии в Excel. Здесь мы обсудим, как сделать линейную регрессию в Excel вместе с практическими примерами и загружаемым шаблоном Excel. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи —

      Изменить цвет диаграммы в зависимости от значения в Excel

      Иногда, когда вы вставляете диаграмму, вы можете захотеть показать разные диапазоны значений в диаграмме разными цветами. Например, когда диапазон значений составляет 0-60, цвет серии отображается синим, если 71-80 — серым, если 81-90 — желтым цветом и так далее, как показано на скриншоте ниже. Теперь в этом руководстве представлены способы изменения цвета диаграммы в зависимости от значения в Excel.

      Изменение цвета столбца/гистограммы в зависимости от значения
      Метод 1. Измените цвет столбца/гистограммы в зависимости от значения с помощью формул и встроенной функции диаграммы
      Метод 2: изменение цвета столбца диаграммы в зависимости от значения с помощью удобного инструмента

      Изменение цвета линейной диаграммы в зависимости от значения

      Загрузить файл образца

      Изменить цвет столбца/гистограммы в зависимости от значения

      Во-первых, вам необходимо создать данные, как показано на скриншоте ниже. как показано, перечислите каждый диапазон значений, а затем рядом с данными вставьте диапазон значений в качестве заголовков столбцов.
      р>

      1. В ячейке C5 введите эту формулу

      Затем перетащите маркер заполнения вниз, чтобы заполнить ячейки, затем продолжайте перетаскивать маркер вправо.

      2. Затем выберите имя столбца, удерживая клавишу Ctrl , выберите ячейки формулы, включая заголовки диапазона значений.

      3. нажмите Вставить > Вставить столбец или гистограмму , выберите Clustered Column или Cluster Bar по мере необходимости.

      Затем диаграмма была вставлена, и диаграмма цвета различаются в зависимости от значения.

      Иногда использование формулы для создания диаграммы может вызвать некоторые ошибки, поскольку формулы неверны или удалены. Теперь вам может помочь инструмент Изменить цвет диаграммы по значению из Kutools for Excel .

      После бесплатной установки Kutools for Excel, сделайте следующее:

      1. Нажмите Kutools > Диаграммы > Изменить цвет диаграммы по значению . См. Снимок экрана:

      2. В открывшемся диалоговом окне выполните следующие действия:

      1) Выберите нужный тип диаграммы, затем выберите метки осей и значения серий отдельно, кроме заголовков столбцов.

      2) Затем нажмите кнопку Добавить , чтобы добавить нужный диапазон значений.

      3) Повторите шаг выше, чтобы добавить все диапазоны значений в список Группа . Затем нажмите Ok .

      Совет :

      1. Вы можете дважды щелкнуть столбец или полосу, чтобы отобразить панель Форматировать точку данных , чтобы изменить цвет.

      2. Если ранее была вставлена ​​столбчатая или линейчатая диаграмма, вы можете применить этот инструмент — Цветовая диаграмма по значению , чтобы изменить цвет диаграммы в зависимости от значения.

      Выберите гистограмму или столбчатую диаграмму, затем нажмите Kutools > Диаграммы > Цветовая диаграмма по значению . Затем в появившемся диалоговом окне установите необходимый диапазон значений и относительный цвет. Нажмите, чтобы бесплатно скачать сейчас!

      Изменить цвет линейной диаграммы в зависимости от значения

      Если вы хотите вставить линейную диаграмму с разными цветами на основе значений, вам понадобится другая формула.

      Во-первых, вам нужно создать данные, как показано на скриншоте ниже, перечислить каждый диапазон значений, а затем рядом с данными вставить диапазон значений в качестве заголовков столбцов.

      Примечание : значение серии должно быть отсортировано от A до Z.

      1 . В ячейке C5 введите эту формулу

      Затем перетащите маркер заполнения вниз, чтобы заполнить ячейки, затем продолжайте перетаскивать маркер вправо.

      3. Выберите диапазон данных, включая заголовки диапазона значений и ячейки формулы, см. Снимок экрана:

      4. нажмите Insert > Insert Line или Area Chart , выберите тип Line .

      Теперь линейная диаграмма создана с разными цветовыми линиями по значениям.

      Загрузить файл образца

      Нажмите, чтобы загрузить образец файла.

      Другие операции (статьи), связанные с диаграммой

      Динамическое выделение точки данных на диаграмме Excel
      Если диаграмма с несколькими сериями и большим количеством данных, нанесенных на нее, будет трудно читать или находить только релевантные данные в одной серии, которую вы используете.

      Создание интерактивной диаграммы с флажком выбора серии в Excel
      В Excel мы обычно вставляем диаграмма для лучшего отображения данных, иногда диаграмма с выбором нескольких серий. В этом случае вы можете захотеть показать серию, установив флажки.

      Гистограмма с условным форматированием в Excel
      В этом руководстве показано, как создать столбчатую диаграмму с накоплением условного форматирования, как показано на снимке экрана ниже, шаг за шагом в Excel.

      Пошаговое создание диаграммы фактического и бюджета в Excel.
      В этом руководстве рассказывается, как создать столбчатую диаграмму с накоплением условного форматирования, как показано на скриншоте ниже, шаг за шагом в Excel.

      голоса
      Рейтинг статьи
      Читайте так же:
      Можно ли есть роллтон при диете
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector