Аппроксимация

Позволяет описать наблюдаемые результаты аналитической функцией.

Продемонстрируем возможность прогнозирования на примере предыдущей задачи.

1. Заполните данными рабочий лист электронной таблицы, как показано на Рис. 2 или скопируйте таблицу на новый лист.

2. Постройте диаграмму зависимости объема продаж от дней.

3. Аппроксимируйте полученную кривую с помощью степенной зависимости. Для этого:

· выделите данные диаграммы, установив курсор на графике и щелкнув кнопкой мыши;

· выберите из меню Вставка команду Линия тренда. На экране появится окно выбора линии тренда.

4. Сделайте настройку линии тренда:

· выберите на вкладке "Тип" степенную аппроксимацию;

· выберите на вкладке "Параметры" "Показывать уравнение на диаграмме", "поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2);

· щелкните на кнопке OK.

Результат аппроксимации показан на Рис. 4. Как видно, получена следующая аппроксимирующая функция: y=5,9753x0,463. Значение R в квадрате. Число от 0 до 1, которое отражает близость значений линии тренда к фактическим данным.

Рис. 4

Линия тренда наиболее соответствует действительности, когда значение R в квадрате близко к 1. Оно также называется квадратом смешанной корреляции.

С помощью Excel зависимости можно предсказать объем продаж на пятницу второй недели, для этого в ячейку С11 введите полученную функцию (=5,9753*A11^0,463). Объем продаж составит 17,35

Таким образом, как показывает рассмотренный пример, Excel позволяет не только определять аналитическое выражение зависимости таблично представляемых данных, но и предсказывать тенденцию их изменения.