Ajutor la Tele2, tarife, intrebari

În afaceri, ca în orice altă activitate, o persoană vrea să știe ce se va întâmpla în continuare. Este chiar greu de imaginat bogăția acelei persoane norocoase care ar putea ghici viitorul cu o acuratețe de 100%. Dar, din păcate (sau, din fericire), darul previziunii este extrem de rar. DAR... un antreprenor este pur și simplu obligat să încerce să-și imagineze cel puțin în termeni generali situația viitoare a afacerii.

La început, am vrut să scriu într-o singură postare despre mai multe tehnici simple și convenabile simultan, dar postarea a început să se dovedească foarte lungă. Și, prin urmare, vor fi mai multe postări dedicate subiectului previziunii. În această postare vom descrie una dintre cele mai simple metode de prognoză folosind capabilitățile Excel - metoda mediei mobile.

Cel mai adesea în practica cercetării de marketing sunt prezise următoarele valori:

• Volume de vânzări
• Dimensiunea și capacitatea pieței
• Volumele de producție
• Import de volume
• Dinamica prețurilor
• Și așa mai departe.

Pentru prognoza pe care o luăm în considerare în această postare, vă sfătuiesc să respectați următorul algoritm simplu:

1. Colectarea de informații secundare asupra problemei(de preferință atât cantitativ, cât și calitativ). Deci, de exemplu, dacă preziceți dimensiunea pieței dvs., trebuie să colectați informații statistice despre piață (volume de producție, importuri, dinamica prețurilor, volume de vânzări etc.) precum și tendințe, probleme sau oportunități de piață. Dacă estimați vânzări, atunci aveți nevoie de date despre vânzări pentru perioada respectivă. Pentru prognoză, cu cât luați în considerare mai multe date istorice, cu atât mai bine. Este recomandabil să completați prognoza cu o analiză a factorilor care influențează fenomenul prezis (puteți folosi analiza SWOT, PEST sau orice alta). Acest lucru vă va permite să înțelegeți logica dezvoltării și, astfel, veți putea verifica plauzibilitatea unui anumit model de tendință.

2. Mai departe este de dorit verifica datele cantitative. Pentru a face acest lucru, trebuie să comparați valorile acelorași indicatori, dar obținute din surse diferite. Dacă totul este de acord, puteți „conduce” datele în Excel. De asemenea, datele trebuie să îndeplinească următoarele cerințe:

• Linia de referință include rezultatele observațiilor - de la cele mai vechi la cele mai recente.
• Toate perioadele de timp de referință au aceeași durată. Datele dintr-o zi, de exemplu, nu trebuie amestecate cu mediile pe trei zile.
• Observațiile sunt înregistrate în același punct în fiecare perioadă de timp. De exemplu, traficul ar trebui măsurat în același timp.
• Nu este permisă omiterea datelor. Omiterea chiar și a unui singur rezultat al observației este nedorită atunci când se face prognoză”, prin urmare, dacă observațiile dvs. nu au rezultate pentru o perioadă scurtă de timp, încercați să le completați cu date cel puțin aproximative.

3. După verificarea datelor, puteți aplica diferite tehnici de prognoză. Aș dori să încep cu cea mai simplă metodă - METODA MEDIEI MOBILE

METODA MEDIEI MOBILE

Metoda mediei mobile este destul de ușor de utilizat, dar este prea simplă pentru a construi o prognoză precisă. Folosind această metodă, o prognoză pentru orice perioadă nu este altceva decât luarea mediei mai multor observații anterioare ale seriei de timp. De exemplu, dacă ați selectat o medie mobilă pe trei luni, prognoza pentru luna mai ar fi media lunilor februarie, martie și aprilie. Alegând o medie mobilă pe patru luni ca metodă de prognoză, puteți evalua cifra mai ca medie a cifrelor pentru ianuarie, februarie, martie și aprilie.

De obicei, o prognoză medie mobilă este privită ca o prognoză pentru perioada imediat următoare perioadei de observare. Totodată, o astfel de prognoză este aplicabilă atunci când fenomenul studiat se dezvoltă secvenţial, adică. Există anumite tendințe, iar curba valorii nu sare în jurul diagramei ca nebunul.

Pentru a determina câte observații doriți să includeți într-o medie mobilă, trebuie să vă bazați pe experiența anterioară și pe informațiile pe care le aveți despre setul de date. Trebuie să se găsească un echilibru între răspunsul crescut al mediei mobile la cele mai recente câteva observații și variabilitatea mare a acelei medii.

Deci, cum să o faci înexcela

1. Să presupunem că aveți volume lunare de vânzări în ultimele 29 de luni. Și doriți să determinați ce volum de vânzări va fi în luna 30. Dar, să fiu sincer, nu este deloc necesar să se opereze cu 30 de valori istorice atunci când se calculează valorile prognozate, deoarece această metodă va folosi doar ultimele luni pentru a calcula media. Prin urmare, doar ultimele luni sunt suficiente pentru calcul.

2. Aducem acest tabel într-o formă de înțeles Excel, adică. astfel încât toate valorile să fie pe același rând.

3. În continuare, introducem formula de calcul a mediei pe baza celor trei (patru, cinci? după cum alegeți) valorile anterioare (vezi în). Cel mai convenabil este să folosiți ultimele 3 valori pentru calcule, deoarece dacă luați în considerare mai mult, datele vor fi prea mediate; dacă luați în considerare mai puțin, nu vor fi exacte.

4. Folosind funcția de completare automată pentru toate valorile ulterioare până la 30, luna prognozată. Astfel, funcţia va calcula prognoza pentru luna iunie 2010. Conform valorilor prognozate, vânzările în luna iunie vor fi de circa 408 unităţi de marfă. Dar vă rugăm să rețineți că, dacă tendința descendentă este constantă, ca în exemplul nostru, calculul prognozei pe baza mediei va fi ușor supraestimat sau va părea să „rămâne” în urma valorilor reale.

Ne-am uitat la una dintre cele mai simple tehnici de prognoză - metoda mediei mobile. În postările următoare ne vom uita la alte tehnici, mai precise și mai complexe. Sper că postarea mea vă va fi de folos.

Media mobilă este o funcție statică care vă permite să obțineți cu ușurință rezultate pentru diverse sarcini. De exemplu, sarcini pentru a obține o prognoză.

O medie mobilă vă permite să modificați valorile dinamice absolute ale unui număr de celule în medii aritmetice folosind netezirea datelor. Este adesea folosit în calcule privind schimburile economice, în comerț și în alte domenii.
Cum se folosește în Excel - să vedem totul pas cu pas.

Această metodă în Excel este aplicată prin utilizarea funcției pachetului de analiză și direct prin funcția încorporată în sine, care se numește „MEDIA”.

Să ne uităm la primul mod de a folosi metoda mediei mobile printr-un pachet de analiză:

1. Pachetul de analiză nu este inclus în setul standard de funcții, așa că trebuie să fie activat. Acest lucru se face prin parametrii documentului – „Fișier” - „Opțiuni” - „Suplimente”. În partea de jos a casetei de dialog există o filă Suplimente. Este exact ceea ce avem nevoie.

Porniți „Pachetul de analiză” și salvați. Toate funcționalitățile au fost adăugate la „Date” și sunt complet gata de utilizare.

2. Pentru a înțelege cum funcționează metoda mediei mobile, să încercăm să obținem date pentru a 12-a lună pe baza a ceea ce am primit deja în ultimele 11 luni - vom face o prognoză. Completați valorile inițiale ale tabelului.

3. În funcționalitatea „Analiza datelor” adăugată anterior pe panoul de lucru din parametrii de completare a documentului, selectați funcția dorită „Medie în mișcare” și faceți clic pe „OK”.

4. În caseta de dialog care apare, completați toate valorile. „Interval de intrare” - toți indicatorii noștri timp de 11 luni fără celula dorită. „Interval” este un indicator de netezire; în ceea ce privește datele noastre inițiale, setați-l la „3”. „Interval de ieșire” - celule în care vor fi scoase datele obținute prin metoda mediei mobile. Activam „Erori standard” și obținem toate valorile necesare.

5. Pentru a obține un rezultat mai precis, vom efectua neteziri repetate cu un interval de „2” unități. Specificăm un nou „Interval de ieșire” și obținem date noi.

6. Pe baza noilor date obținute, puteți face o prognoză a indicatorului pentru luna dorită calculând metoda mediei mobile pentru ultima perioadă. Ne bazăm pe faptul că, cu cât eroarea standard este mai mică, cu atât datele sunt mai precise.

1. Dacă pachetul de analiză automatizează aproape toate operațiunile, atunci utilizarea funcției MEDIE necesită utilizarea mai multor funcții standard Excel. Folosim aceleași date inițiale timp de 11 luni. Să introducem o funcție.

2. În caseta de dialog Function Wizard, mergeți la fila „Statistical” și selectați funcția dorită „AVERAGE”.

3. Funcția „AVERAGE” are o sintaxă foarte simplă – „=AVERAGE(number1,number2,number3,...). Să indicăm în argumentul „numărul 1” intervalul pentru „ianuarie” și „februarie”.

4. Calculați indicatorul pentru perioadele de timp rămase trăgând marcatorul de umplere cu formulă în jos pe coloană.

5. Vom efectua aceeași operațiune, dar cu o diferență de 3 luni.

6. Dar care date sunt corecte în cazul nostru, bazate pe două luni sau trei? Pentru a obține răspunsul corect, vom folosi calculul abaterii absolute, pătratul mediu și alți câțiva indicatori. Funcția „ABS” este responsabilă pentru abaterea absolută.

În caseta de dialog a funcției, indicați diferența dintre venit și media mobilă pentru două luni.

7. Folosiți un marcator de umplere pentru a completa coloana și calculați „MEDIA” pentru tot timpul.

8. Să efectuăm o operație similară pentru a găsi abaterea absolută și valoarea medie pe o perioadă de trei luni.

9. Au mai rămas câțiva pași. Pentru început, să calculăm abaterea relativă pentru două și trei luni căutând valoarea absolută a împărțirii abaterii găsite la datele inițiale disponibile și, de asemenea, să găsim valoarea medie a valorilor obținute.

Vom prezenta toate datele ca procente.

10. Pentru a obține rezultatul final al metodei mediei mobile, rămâne să calculați abaterea standard și pentru două și trei luni.

Abaterea noastră standard necesară va fi egală cu rădăcina pătrată a sumei pătratelor diferențelor dintre datele originale privind veniturile și datele obținute prin metoda mediei mobile, împărțită la perioada de timp.

Să scriem funcția noastră „ROOT(SUM(B6:B12;C6:C12)/COUNT(B6:B12))”, umplem coloanele cu marcatori de umplere și găsim valoarea medie pe baza datelor primite.

11. Să analizăm datele obținute și să putem concluziona cu încredere că netezirea pe parcursul a două luni a dat cei mai veridici indicatori finali.

Transcriere

1 Prognoza în Excel folosind metoda mediei mobile Dr. Phys. mat. Științe, profesorul Gavrilenko V.V. asistent Parokhnenko L.M. (Universitatea Națională de Transport) Context teoretic. La modelarea diferitelor procese economice în practică, capacitățile în creștere ale tehnologiilor informatice moderne, precum și metodele eficiente de prognoză sunt utilizate pe scară largă. Astfel, pentru a dezvolta prognoze în Excel, puteți folosi instrumente precum: construirea regresiilor; netezire exponențială; medie mobilă. În această lucrare, procesul de elaborare a unei prognoze folosind Excel este efectuat folosind metoda mediei mobile. Rețineți că tehnica de prognoză folosind regresii este descrisă suficient de detaliat de către autori în. Metoda mediei mobile este utilizată pentru netezirea și prognozarea seriilor temporale. Reamintim că o serie de timp este un set de perechi de date (X,Y), în care X reprezintă momente sau perioade de timp (variabilă independentă), iar Y este un parametru care caracterizează amploarea procesului studiat (variabilă dependentă). Metoda mediei mobile vă permite să identificați tendințele modificărilor valorilor reale ale parametrului Y în timp și să preziceți valorile viitoare ale lui Y. Modelul rezultat poate fi utilizat eficient în cazurile în care există o tendință stabilită în dinamică pentru valorile parametrului prezis. Această metodă nu este atât de eficientă în cazurile în care această tendință este perturbată, de exemplu, în timpul dezastrelor naturale, operațiunilor militare, tulburărilor sociale sau atunci când există o schimbare bruscă a parametrilor situației interne sau externe (nivelul inflației, prețurile la materiile prime). materiale); atunci când are loc o schimbare radicală a planului de afaceri al unei companii care suferă pierderi. Ideea principală a metodei mediei mobile este de a înlocui nivelurile reale ale seriei de timp studiate cu valorile lor medii, care anulează fluctuațiile aleatorii. Astfel, rezultatul este o serie netezită de valori ale parametrului studiat, ceea ce face posibilă identificarea mai clară a tendinței principale a modificării acestuia. Metoda mediei mobile este o metodă relativ simplă de netezire și * prognozare a seriilor temporale, bazată pe reprezentarea prognozei y t ca valoarea medie a m valorii observate anterioare ale lui y (i = 1, m), atunci m * 1 este: y t = yt i. Dacă, de exemplu, atunci când studiem o serie temporală de date m i = 1 asupra profitului unei întreprinderi pe lună, selectăm o medie mobilă pe trei luni (m = 3) ca prognoză, atunci prognoza pentru iunie va fi valoarea medie pentru t i

2 indicatori pentru cele trei luni precedente (martie, aprilie, mai). Dacă alegeți o medie mobilă pe 4 luni (m = 4), atunci prognoza pentru iunie va fi media indicatorilor pentru cele patru luni precedente (februarie, martie, aprilie, mai). Adesea, de exemplu, atunci când se elaborează o prognoză pentru volumul vânzărilor unei întreprinderi, metoda mediei mobile, bazată pe observațiile din ultimele 3 (sau 4) luni, este mai eficientă (vă permite să urmăriți volumul real de vânzări cu o mai mare acuratețe) decât metodele pe baza observațiilor pe termen lung (peste 12 luni și mai mult). Acest lucru se datorează faptului că, ca urmare a aplicării unei medii mobile pe 3 luni, fiecare dintre cele 3 valori ale indicatorului (pentru aceste trei luni) este responsabilă pentru o treime din valoarea prognozată. Cu o medie mobilă pe 12 luni, valorile fiecăruia dintre indicatorii acelorași ultimele trei luni sunt responsabile pentru doar o doisprezece parte din prognoză. Din păcate, nu există nicio regulă care să vă permită să selectați numărul optim m de termeni medii mobile. Cu toate acestea, se poate observa că cu cât m este mai mic, cu atât prognoza reacționează mai puternic la fluctuațiile din seria temporală și invers, cu cât m este mai mare, cu atât procesul de prognoză devine mai inerțial. În practică, valoarea lui m este de obicei luată în intervalul de la 2 la 10. Dacă există un număr suficient de elemente ale seriei temporale, valoarea lui m acceptabilă pentru prognoză poate fi determinată, de exemplu, după cum urmează: setați mai multe valorile preliminare ale lui m; netezește seria temporală folosind fiecare valoare dată a lui m; calculați eroarea medie de prognoză folosind una dintre formulele: 1 * o ε = y t y t (abaterea medie absolută); n 1 yt o ε = y n y t t t * t (abaterea relativă medie); 1 * 2 o ε = (yt yt) (abatere standard), n t unde n este numărul de ori t utilizat în calcul; alegeți valoarea lui m corespunzătoare erorii mai mici. Procesul de netezire și prognoză folosind metoda mediei mobile în Excel poate fi implementat prin: introducerea formulei adecvate în celule, de exemplu, folosind funcția încorporată AVERAGE(); folosind instrumentul Moving Average al programului de completare Analysis Pack; adăugarea unei linii de tendință la o diagramă construită din seria temporală inițială bazată pe metoda de filtrare liniară.

3 Problemă. Ținând cont de datele prezentate în tabelul privind profitul lunar al companiei pe 11 luni ale anului în curs, faceți o prognoză despre profitul companiei pentru luna a 12-a. Fig.1. Tabelul valorilor profitului companiei pe lună Rezolvarea problemei În viitor, la rezolvarea problemei formulate, pentru comoditatea prezentării rezultatelor de calcul obținute, se va folosi foaia de lucru Z1, Z2, Z3, Z4: foaia Z1 pentru formare de serii temporale netezite bazate pe metoda mediei mobile folosind funcția AVERAGE() și calculând abaterile medii ale acestora față de seria temporală inițială; fișa Z2 pentru implementarea procesului de netezire a seriei temporale originale folosind instrumentul Moving Average al add-in-ului Pachet de analiză; fișa Z3 pentru reprezentarea vizuală a unei serii temporale netezite, construită utilizând o linie de tendință de tip Filtrare liniară bazată pe o diagramă pentru seria temporală inițială; fișa Z4 pentru analiza comparativă a rezultatelor obținute cu ajutorul instrumentelor selectate mai sus: pe baza seriei temporale originale, serii temporale netezite de valori ale unei medii mobile de 2 luni sunt construite folosind funcția AVERAGE(), instrumentul Moving Average al suplimentul „Pachet de analiză” și linii de tendințe ale filtrării de tip liniar. Aplicarea funcției încorporate AVERAGE() Procesul de obținere a unei serii cronologice netezite, precum și o prognoză a profitului companiei pentru a 12-a lună a anului în curs conform seriei temporale inițiale, se va desfășura conform următorul scenariu: 1. Pe baza datelor prezentate în tabelul Fig. 1, pe O foaie de lucru Excel creează un tabel plin cu date din seria temporală inițială. 2. Datele serii cronologice netezite pentru mediile mobile pe 2, 3 și 4 luni sunt generate și introduse în tabel.

4 3. Sunt construite grafice ale seriilor temporale originale și ale seriilor temporale netezite. 4. Folosind una dintre formulele de mai sus, se calculează abaterile medii ale seriei temporale netezite rezultate din seria temporală inițială. 5. O serie cronologică netezită cu o abatere medie mai mică este selectată ca model și, pe baza indicatorilor săi, este compilată o prognoză a profitului companiei pentru a 12-a lună a anului curent. Să trecem la implementarea soluției problemei. 1. Completați intervalul de celule A5:B15 din foaia de lucru Z1 cu datele serii temporale din tabelul din Fig. 1. Ca rezultat, obținem tabelul prezentat în Fig. 2. Fig.2. Tabel sursă pe foaia de lucru Excel 2. Pe baza datelor din seria temporală din intervalul de celule A5:B15, pe baza metodei mediei mobile, construim trei modele ale relației studiate pe baza datelor pentru cele 2, 3 și 4 luni precedente, respectiv. Valorile seriei temporale netezite rezultate sunt situate, respectiv, în intervalele celulelor C7:C16; D8:D16; E9:E16. În primul rând, construim o serie de valori medii mobile timp de două luni: în celula C7 introducem formula = MEDIA (B5:B6) și, folosind marcatorul de umplere, o copiem în intervalul de celule C8:C16, ca un rezultat din care intervalul de celule C7:C16 este completat cu indicatorii calculati 2- x media mobilă lunară. Serii de valori medii mobile de 3 și 4 luni sunt construite în mod similar: în celula D8, introduceți formula = MEDIA (B5:B7) și, folosind marcatorul de umplere, copiați-o în intervalul de celule D9:D16, rezultând un interval de celule D8:D16 umplut cu indicatori de medie mobilă pe 3 luni; introduceți formula = MEDIU (B5:B8) în celula E9 și utilizați marcatorul de umplere pentru a o copia în intervalul de celule E10:E16, drept urmare intervalul de celule E9:E16 este umplut cu indicatorii celor 4 -medie mobilă lunară. Figura 3 4 prezintă tabele cu rezultate pentru mediile mobile pe 2, 3 și 4 luni, precum și formulele utilizate.

5 Fig.3. Tabelul de valori pentru media mobilă pe 2, 3, 4 luni Fig.4. Conținutul celulelor tabelului din Fig. 3 Fig. 5 prezintă graficul seriei de timp inițiale și liniile de tendință ale mediei mobile de prognoză construite în raport cu aceasta. Rețineți că aceste grafice au fost construite folosind metode standard pentru construirea de diagrame în Excel. Deoarece valorile obținute ale seriilor temporale netezite bazate pe o medie mobilă se bazează pe date din observațiile anterioare, acestea rămân în urmă cu valorile corespunzătoare ale seriei temporale originale: liniile de tendință ale mediei mobile sunt deplasate în raport cu graficul din seria temporală originală (Fig. 5). Tabelele din Fig. 6 10 arată abaterile absolute, relative și standard ale valorilor mediilor mobile de 2, 3 și 4 luni.

6 din valorile corespunzătoare ale seriei temporale originale, precum și din conținutul celulelor din aceste tabele. Fig.5. Grafice ale seriei temporale originale și ale seriei temporale netezite Fig.6. Tabelul abaterilor absolute

7 Fig.7. Conținutul celulelor din tabel Fig.6 Fig. 8. Tabelul abaterilor relative Fig.9. Conținutul celulelor din tabel Fig.8 Fig.10. Tabelul abaterilor standard

8 Valorile abaterii standard în intervalul celulelor B41:D41 se obțin după cum urmează: formula este introdusă în celula B41: = SQRT(SUMVARA(B9:B15,C9:C15)/COUNT(B9:B15) ), formula este introdusă în celula C41: = SQRT(SUMQRAS(B9:B15,D9:D15)/COUNT(B9:B15)), introduceți formula în celula D41: =SQRT(SUMQRAS(B9:B15,E9: E15)/NUMĂRĂ(B9:B15)). Trebuie remarcat faptul că pentru a efectua o analiză comparativă a erorilor pentru media mobilă de 2, 3 și 4 luni, s-a luat același număr de observații. Concluzie. Din tabelele de mai sus rezultă că, pentru a netezi seria temporală inițială și pentru a face o prognoză cu privire la tendința profitului companiei, este de preferat modelul mediei mobile pe 2 luni, deoarece răspunde mai precis la fluctuațiile din seria temporală inițială și are mai mici dimensiuni. erori de prognoză (absolut, relativ, mediu pătrat). Valoarea estimată a profitului companiei pentru luna a 12-a este de 8325 mii UAH. Instrumentul Moving Average al add-in-ului „Analysis Package” Procesul de netezire și prognoză folosind metoda mediei mobile din Excel poate fi implementat folosind instrumentul Moving Average al add-in-ului „Analysis Package” folosind următoarea metodă: 1. Pe foaia de lucru Z2, creați un tabel în care intervalul de celule este A5: B15 este completat cu date din seria temporală din tabelul sursă (Fig. 1). 2. Umplem intervalul de celule C5:C15 cu valorile seriei netezite obținute din datele din ultimele 2 luni utilizând instrumentul Moving Average al suplimentului „Pachet de analiză” și intervalul de celule D5: D15 cu valorile erorilor sale standard. 3. În mod similar, intervalele de celule E5:E15 și F5:F15 sunt completate cu valorile seriei netezite obținute din datele din ultimele 3 luni și, respectiv, cu valorile erorilor sale standard. Tehnologia de construire a unei serii de valori, de exemplu, pentru o medie mobilă pe 2 luni, folosind instrumentul Moving Average din programul de completare „Analysis Package” este următoarea: Selectați comanda Data Analysis din meniul Tools. Va apărea caseta de dialog Analiza datelor (Fig. 11), care conține toate instrumentele disponibile de analiză a datelor. Selectați instrumentul Moving Average din listă și faceți clic pe butonul OK. Va apărea caseta de dialog Moving Average (Fig. 12). În câmpul Interval de intrare, indicați intervalul de date sursă din foaia de lucru Excel, adică intervalul de celule B5:B15.

9 Fig.11. Caseta de dialog Analiza datelor Fig.12. Fereastra de dialog Media mobilă În câmpul Interval, introduceți numărul de luni care sunt incluse în calculul mediei mobile, adică numărul 2 (deoarece în acest caz media mobilă este construită pe baza datelor din cele 2 luni precedente ). În câmpul de intrare Interval de ieșire, introduceți intervalul de celule în care vor fi afișate rezultatele, adică intervalul de celule C5:C15. Când bifați casetele din câmpurile Ieșire grafic și Erori standard, o diagramă va fi creată automat pe baza rezultatelor analizei și o coloană care conține o estimare statistică a erorii va fi adăugată la rezultat. Câmpul Etichete trebuie verificat dacă primul rând (coloană) din intervalul de intrare conține titluri. Dacă domeniul de intrare nu conține anteturi, atunci trebuie să debifați caseta. Faceți clic pe butonul OK. O serie de valori pentru o medie mobilă de 3 luni și erorile sale standard sunt construite în mod similar. Figura 13 prezintă un tabel cu valorile mediilor mobile pe 2 și 3 luni și erorile standard ale acestora obținute cu ajutorul instrumentului Moving Average al add-in-ului „Pachet de analiză”, iar în figurile 14a, 14b conținutul celulelor din acest tabel, adică utilizat în procesul de rezolvare a formulelor.

10 Fig.13. Serii netezite și erorile lor standard obținute cu ajutorul instrumentului Moving Average al add-in-ului „Pachet de analiză” Fig. 14a. Conținutul celulelor tabelului Fig. 13 (început)

11 Fig. 14b. Conținutul celulelor tabelului Fig. 13 (continuare) Fig. 15. Grafice ale seriei temporale originale și ale seriilor temporale netezite construite utilizând instrumentul Moving Average al suplimentului „Pachet de analiză” Concluzie: compararea erorilor standard din gama de celule D9:D15 cu erorile standard corespunzătoare din gama de celule F9:F15 (Fig. 13) ne permite să luăm în considerare modelul 2 -x media mobilă lunară este de preferat pentru netezire și prognoză, deoarece este luată în considerare în toate punctele

12 din intervalul de timp selectat are erori standard mai mici. Valoarea estimată a profitului companiei pentru luna a 12-a va fi valoarea conținută în celula C15, adică 8325 mii UAH. Construirea liniilor de tendință utilizând metoda de filtrare liniară Pentru analiza grafică a datelor dintr-o diagramă, puteți utiliza construcția unei linii de tendință folosind puncte medii mobile. O astfel de linie de tendință vă permite să construiți o curbă netezită, a cărei reprezentare grafică arată mai clar modelul existent în dezvoltarea datelor. Pentru tabelul original de valori (Fig. 2), aplicăm metoda de filtrare liniară (sau metoda mediei mobile) și construim linii de tendință. Tehnologia pentru construirea unei linii de tendință este următoarea: Folosind datele din tabelul sursă (Fig. 2), construim un grafic selectând tipul Scatter din caseta de dialog Chart Type. Dacă doriți, puteți modifica aspectul graficului trasat și marcatorul acestuia, tipul de linie, culoarea și grosimea acestuia. Pentru a face acest lucru, accesați modul de editare al graficului rezultat făcând dublu clic pe butonul stâng al mouse-ului pe graficul construit. În caseta de dialog Data Series Format care apare, setați parametrii necesari pentru modificarea graficului și apăsați butonul OK. Apoi, selectați această serie de date făcând clic dreapta pe linia graficului (seria va fi selectată cu pătrate negre). În meniul contextual care apare, selectați elementul de meniu Adăugare linie de tendință. Sau, după ce selectați o serie, faceți clic pe orice buton al mouse-ului și selectați comanda Adăugare linie de tendință din meniul Diagramă. Pe ecran va apărea caseta de dialog Trend Line (Fig. 16). În fila Tip, selectați tipul de linie de tendință Filtrare liniară (medie mobilă). La selectarea tipului de filtrare Linear, trebuie să introduceți în câmpul Perioadă numărul de perioade (puncte) utilizate pentru a calcula media mobilă. Să introducem numărul 2 în acest câmp, pentru că Construim o linie de tendințe timp de 2 luni. Faceți clic pe OK. Procedăm prin analogie atunci când construim o linie de tendință pentru 3 luni, introducând numărul 3 în câmpul Perioadă. În Fig. 18. Sunt prezentate graficele din seria temporală inițială și liniile de tendință ale mediei mobile pe 2 și 3 luni.

13 Fig.16. Caseta de dialog Linie de tendință Liniile de tendință desenate pot fi formatate. Pentru a face acest lucru: selectați linia de tendință făcând clic pe ea cu mouse-ul, apoi faceți clic dreapta și selectați Formatare linie de tendință din meniul contextual care apare. Apare caseta de dialog Trend Line Format (Fig. 17), în care puteți seta Trend Type dorit: tip de linie, culoare, grosime; Puteți schimba numele curbei netezite deschizând fila Opțiuni din aceeași casetă de dialog. După ce setați parametrii necesari, faceți clic pe OK.

14 Fig. 17. Caseta de dialog Format de tendință Rețineți următoarele: Deoarece metoda de filtrare liniară este implementată prin trasarea unei linii de tendință pe o diagramă, efectul acesteia poate fi observat vizual, dar nu este posibil să obțineți rezultate numerice la dispoziție, deoarece acestea nu sunt introduse într-o foaie de calcul.

15 Fig. 18. Grafice ale seriilor temporale originale și liniilor de tendință ale mediilor mobile pe 2 și 3 luni Compararea instrumentelor Tehnologia de comparare a instrumentelor poate fi implementată prin următorii pași: Pe baza datelor din seria temporală prezentate în tabelul original Fig. 2, vom va construi o serie de valori pentru media mobilă pe 2 luni folosind funcția AVERAGE() și media mobilă pe 2 luni a pachetului de analiză. Să construim un grafic al seriei temporale originale și al liniei de tendință a seriei temporale netezite.

16 Fig. Fig. 19. Tabelul de valori ale mediei mobile pe 2 luni obținute folosind funcția AVERAGE() și Pachetul de analiză Fig. 20. Grafice ale seriei de timp inițiale, media mobilă a 2-a lună obținută folosind funcția MEDIE, instrumentul Medie mobilă al add-in-ului Pachet de analiză, cu adăugarea unei linii de tendință de filtrare liniară

17 Compararea valorilor mediei mobile din coloana C, obținute prin introducerea directă a formulelor în celulele foii de lucru, cu valorile mediei mobile din coloana D, calculate cu ajutorul instrumentului Moving Average din „Pachetul de analiză " add-in (Fig. 20), puteți vedea că indicatorii de medie mobilă Media din coloana C este deplasată cu o poziție în jos față de coloana D. Această problemă poate fi rezolvată, de exemplu, astfel: după valorile din media mobilă au fost calculate, ar trebui să selectați toate aceste valori și să le mutați în jos pe un rând al foii de lucru. Această acțiune vă va permite să asociați previziunile exact cu perioadele la care se referă. Cu toate acestea, dacă caseta de selectare Display graph este bifată în caseta de dialog Moving Average (Fig. 12), graficul va plasa datele de prognoză în conformitate cu datele din foaia de lucru. Mutând valorile foii de lucru cu o linie în jos, trebuie să editați și graficul trasat pe baza datelor de prognoză. Să remarcăm avantajele și dezavantajele efectuării unei prognoze folosind metoda mediei mobile: Efectuarea unei prognoze folosind instrumentul mediei mobile este destul de simplă și reflectă destul de exact modificările principalelor indicatori din perioada anterioară. Uneori, ele sunt chiar mai eficiente în a face prognoze decât metodele bazate pe observații pe termen lung. Cu toate acestea, o medie mobilă simplă este o modalitate rapidă, dar nu întotdeauna exactă de a identifica tendințele generale într-o serie de timp. Când creați previziuni medii mobile folosind suplimentul Analysis Pack, prognoza este creată cu o perioadă de timp mai devreme. Este posibil să se creeze un grafic care utilizează date din seria temporală pentru a trasa o linie de tendință medie mobilă, dar graficul nu arată valorile numerice reale ale mediei mobile. Și, de asemenea, nu există nicio modalitate de a schimba locația liniei de tendință pe grafic. Efectuarea de prognoze pe baza unei medii mobile nu oferă o prognoză care depășește limitele datelor cunoscute. Puteți muta granița evaluării în viitor de-a lungul axei timpului utilizând una dintre funcțiile de analiză de regresie statistică ale pachetului Excel. Referințe 1. Karlberg K. Analiza afacerii folosind Excel. K.: Dialectica, p. 2. Gavrilenko V.V., Parokhnenko L.M. Rezolvarea problemelor de aproximare folosind Excel // Calculatoare + programe, S. N.V. Makarova, V.Ya. Trofimets. Statistici în Excel: Tutorial. M.: Finanțe și Statistică, p. 4. Yu.N. Tyurin, A.A. Makarov. Analiza datelor pe computer / Ed. V.E. Figurnova. M: INFRA-M, p.

Lucrări de laborator 2 Tematica: Tehnologia modelării analitice în DSS. Tehnologii de analiză și prognoză bazate pe tendințe Scop: studierea posibilităților și dezvoltarea capacității de utilizare universală

Lucrări practice 3.7. Utilizarea expertului pentru funcții MS Excel. Construirea diagramelor Scopul lucrării. După finalizarea acestei lucrări, veți învăța cum să: introduceți formule în celulele tabelului; utilizați MS Excel Function Wizard

Lucrări de laborator 8. CONSTRUCȚIA DE GRAFICE ȘI DIAGRAME ÎN EXCEL Scopul lucrării: să învețe cum să folosești mijloacele de afișare grafică a informațiilor în mediul Ecel, cum să le formatezi și să le folosești

PREVIZIA VOLUMULUI VÂNZĂRILOR DE BENZINĂ PRIN METODĂ DE EXTRAPOLARE A TENDINȚEI Puchkova V. S., Rasteryaev N.V. Universitatea Tehnică de Stat Don (DSTU) Rostov-pe-Don, Rusia PROVECTAREA VOLUMURILOR DE VÂNZĂRI

REZOLVAREA PROBLEMELOR DE STATISTICĂ DESCRIPTIVA UTILIZAREA PACHETULUI DE ANALIZĂ MS EXCEL Cele mai simple probleme ale statisticii descriptive pot fi rezolvate folosind procesoare de foi de calcul. Toate exemplele de mai jos sunt date pentru

Lucrări de laborator pe Excel (file.xls pe pagina www.matburo.ru/sub_appear.php?p=l_excel) Crearea, completarea, editarea și formatarea tabelelor Ce se stăpânește și se studiază? Intrare și formatare

3.4. Lucrul cu foi de calcul 3.4.1. Interfața de utilizator a programului Microsoft Excel. Crearea și editarea tabelelor Un document în Microsoft Excel (MS Excel) se numește registru de lucru,

Denumiri de serie Reprezentarea grafică a datelor folosind diagrame 1.1 Concepte de bază Orice diagramă este construită într-un sistem de coordonate definit de o axă orizontală, numită axa categoriei și

Capitolul 4: Lucrul cu diagrame și tabele pivot Prezentarea datelor folosind diagrame vă permite să demonstrați vizual informațiile aflate în celulele unei foi de lucru. Da, folosind diagrame

PRACTICUM 5.2.4. DIAGRAME. PRACTICUM DE TEHNOLOGIA CONSTRUCȚII ȘI EDITĂRII 5.2.4. DIAGRAME. TEHNOLOGIA CONSTRUCȚII ȘI EDITĂRII... 1 OBIECTE SCHEMA... 1 CONSTRUCȚIA UNEI SCHEMA... 3 Pasul 1. Selecţie

Diagrame și grafice Introducere în diagrame Construiți și editați diagrame și grafice Setați culoarea și stilul liniilor. Editarea unei diagrame Formatarea textului, numerelor,

Număr de ziare Laborator și lucrări practice TEMA: „MS Excel. Construirea, formatarea și editarea diagramelor și graficelor.” OBIECTIVUL LECȚIEI: învățați să construiți, să formatați și să editați diagrame și grafice.

Trasarea graficelor de funcții și a liniilor de tendință. Volchkov V.M., Styazhin V.N. departament Matematică aplicată, Universitatea Tehnică de Stat din Volga Lecția 3 Există multe programe de calculator specializate care vă permit să construiți grafice

Lucrări de laborator 5. Prelucrarea datelor experimentale în foi de calcul Sarcina 1. Pe prima foaie de lucru a documentului, introduceți datele inițiale corespunzătoare variantei sarcinii. Construiți un grafic

Lucrări de laborator Microsoft Excel 2007. Lucrul cu diagrame 1. Inserarea coloanelor Apelați meniul contextual pentru coloană și selectați Inserare (se adaugă o nouă coloană în stânga celei selectate). 1.1. Selecţie

Utilizarea MS Excel pentru prelucrarea grafică a rezultatelor obținute (recomandări pentru elevi și profesori) Editor de tabele MS Excel, inclus în pachetul standard al pachetului software MS Office,

AUTOMATIZAREA MODELĂRII ECONOMETRICE T. A. Zayats EE „Universitatea de Comerț și Economic din Belarus de Cooperare a Consumatorului”, Gomel În condiții economice moderne, planificare și management

MINISTERUL SĂNĂTĂȚII AL FEDERAȚIEI RUSĂ GBOU DE ÎNVĂȚĂMÂNT PROFESIONAL SUPERIOR ACADEMIA MEDICĂ DE STAT AMUR E.V. FOI DE TABLIG PELENA EXCEL. INSTRUCȚIUNI METODOLOGICE

Lucrări de laborator 4 Tabelarea funcțiilor și trasarea graficelor Scop: Dobândirea abilităților în calcularea unui tabel de valori ale funcțiilor și trasarea graficelor. Indicații: Tabelarea unei funcții este un calcul

Lecția 10. Foi de calcul Parametrii de bază ai foilor de calcul (ET). ET-urile permit procesarea unor cantități mari de date numerice. Spre deosebire de tabelele pe hârtie, tabelele electronice oferă

Subiecte de lucru practice: Lucrări practice 1. Introducerea datelor în celule, editarea datelor, modificarea lățimii coloanei, inserarea unui rând (coloană) Lucrări practice 2. Introducerea formulelor Lucrări practice 3.

LUCRĂRI DE LABORATOR CU MS EXCEL 2007 LUCRĂRI DE LABORATOR 1.... 1 LUCRĂRI DE LABORATOR 2... 3 LUCRĂRI DE LABORATOR 3... 4 LUCRĂRI DE LABORATOR 4... 7 LUCRĂRI DE LABORATOR 5... 8 LUCRĂRI DE LABORATOR 6... 10

APROXIMAREA În practică, se întâlnește adesea problema netezirii datelor experimentale - problema aproximării. Sarcina principală a aproximării este de a construi o funcție aproximativă (aproximativă).

Lucrări de laborator și practice 13 „Tabele legate în MS Excel 2007” Principii de bază ale creării unui registru de lucru. Pentru a organiza corect munca în foile de calcul Excel 2007, creați un aspect

Excela. Nume intervale Este posibil să fi lucrat cu foi care au folosit o formulă precum: =SUM(A5000:A5078). Te-ai întrebat ce este în celulele A5000:A5078!? Dacă în celulele A5000:A5078

Investiții imobiliare: economie, management, expertiză UDC 332.622 APLICAREA ANALIZEI REGRESIUNILOR ÎN CALCULUL AJUSTĂRII DIMENSIUNILOR ÎNTR-O ABORDARE COMPARATĂ Natalya Evgenievna Nikulnikova,

Capitolul 1 Elementele de bază ale diagramelor Datele dintr-o foaie de calcul sunt prezentate în rânduri și coloane. Adăugând o diagramă, puteți adăuga valoare acestor date evidențiind relațiile și tendințele care nu sunt

COMENZI ȘI OPERAȚII DE BAZĂ! Verificați cum vă amintiți materialul studiat. Sistem de operare Windows 7 și procesor de text MS Word Acțiuni de bază atunci când lucrați în Windows 7. Selectați pictograma Faceți clic

Lucrări de laborator Tema: Trasarea graficelor de funcții Scopul lucrării: Studierea capacităților grafice ale pachetului Ms Ecel Dobândirea deprinderilor în construirea unui grafic al unei funcții pe un plan folosind pachetul Sarcina

CONSTRUCȚIA DIAGRAMELOR. TABULAREA FUNCȚIILOR Scopul lucrării: stăpânirea tehnicilor de bază de creare și editare a diagramelor; studiază funcționarea copierii formulelor folosind umplere; invata sa rezolvi calcule

1 Lucrări de laborator 3 Rezolvarea problemelor. Selectarea parametrilor, căutarea unei soluții 1. Implementarea unui model matematic în Excel Un model matematic este o descriere a stării de comportament a unui sistem real (obiect,

Sarcină Lucrări de laborator 6. Construirea unei dependențe empirice a capacității termice a unei substanțe de temperatură folosind metoda celor mai mici pătrate. Construiți un grafic al dependenței de temperatură a capacității termice a unei substanțe în

Informații generale. Tabularea funcției este calculul valorilor unei funcții (variabilă dependentă) atunci când argumentul funcției (variabilă independentă) se schimbă de la o valoare inițială la o valoare finală

INTRODUCERE Tabularea funcției este calculul valorilor unei funcții (variabilă dependentă) atunci când argumentul funcției (variabilă independentă) se schimbă de la o valoare inițială la o valoare finală.

Lecție practică Analiza rezultatelor testării Pentru a analiza rezultatele testării vom efectua următorii pași:. Să calculăm scorul mediu pentru grupul obținut în timpul testării; conform matricei de rezultate

28 Capitolul 1. Noțiuni introductive despre Microsoft Excel 2013 Inserarea și ștergerea celulelor, rândurilor și coloanelor Dacă trebuie să inserați o nouă celulă, coloană sau rând într-o parte deja introdusă a tabelului, faceți clic pe săgeată

Capitolul 8 Baze de date în OpenOffice.org Calc În acest capitol, vom explora capabilitățile OpenOffice.org Calc atunci când lucrăm cu baze de date. Destul de des este nevoie de stocarea și procesarea datelor

Lucrări practice 8 Tema: FUNCȚIILE DE CALCUL ALE PROCESORULUI DE TABEL MICROSOFT EXCEL PENTRU ANALIZA FINANCIARĂ Scopul lecției. Studiul utilizării tehnologiei informației a computerului încorporat

Noțiuni de bază pentru un tabel pivot Definirea unui tabel pivot Gândiți-vă la Excel ca la o cutie mare de instrumente. Apoi, un tabel pivot este doar unul dintre instrumentele Excel. Continuând analogia cu instrumentele,

Lucrări de laborator Cunoașterea inițială cu Microsoft Office Excel 2007 În urma acestei lucrări de laborator, veți fi capabil să: cunoașteți conceptele și obiectele de bază ale unui procesor de masă, să creați

Subiectul 6.8. Calculul unui obiectiv didactic integral definit. Introduceți elevii în metodele de calcul aproximativ al unei integrale definite. Scop educativ. Subiectul acestei lecții este foarte

Lucrări de laborator 5 Formatarea textului sub formă de liste și coloane Crearea listelor În documentele text, sunt prezentate enumerări de diferite tipuri sub formă de liste. Există diferite tipuri de liste: numerotate

Modelare econometrică Lucrări de laborator 3 Regresia perechi Cuprins Regresia pereche... 3 Metoda celor mai mici pătrate ordinare (MCO)... 3 Interpretarea ecuației de regresie... 4 Aprecierea calității modelului construit

„MICROSOFT OFFICE EXCEL” Disciplina „Software pentru activități profesionale” Lector: art. profesor la departamentul „Acționare electrică și echipamente electrice” Natalya Alekseevna Voronina Numire

Principalele moduri de introducere a datelor în NormCAD: Pe fila Date În textul raportului În modul de dialog (solicitare automată a datelor la efectuarea unui calcul) Pe filele de document (în tabele) Introducerea datelor într-o filă

1 Lucrări de laborator 1 Editarea unui registru de lucru. Construirea diagramelor Scopul muncii: Studierea modalităților de lucru cu datele dintr-o celulă. Explorați opțiunile de completare automată. Construirea diagramelor. Exercitiul 1.

6 obiective ale investiției în IT (sondaj) Îmbunătățirea eficienței operaționale Noi produse, servicii, modele de afaceri Contacte strânse cu clienții și furnizorii Suport decizional Competitiv

PP 6. Tehnologii de utilizare a Pachetului de analiză pentru prelucrarea datelor statistice 1. Testarea ipotezelor Foarte des, populația generală 1 trebuie să se supună anumitor parametri. De exemplu, ambalajul

Diagramă combinată în Excel O diagramă combinată combină două sau mai multe tipuri de diagrame standard. Pentru a crea o diagramă combinată, trebuie să urmați câțiva pași: Selectați

Lucrări practice Crearea sistemelor de monitorizare folosind programul Microsoft Excel Sarcina 1 Crearea unui sistem de monitorizare a cunoștințelor elevilor folosind programul Microsoft Excel, care să conțină cel puțin 3 teste

1. Introducere Lucrări de laborator 3 Selectarea parametrilor Când rezolvați diverse probleme, de multe ori trebuie să vă ocupați de problema selectării unei valori prin schimbarea alteia. Este folosit foarte eficient în acest scop.

Ministerul Educației și Științei al Federației Ruse Bugetul federal de stat Instituția de învățământ de învățământ profesional superior „Universitatea de Stat Vladimir numită după

Lucrări de laborator. MS Excel 1. Creați un registru de lucru, salvându-l sub numele „Aplicații de birou”.!!! Nu uitați să salvați periodic informațiile. 2. Redenumiți prima foaie dându-i-o

Problema alocarii resurselor intreprinderii.Enunțarea mulțumită a problemei.Fabrica produce genți: damă, bărbați, genți de voiaj. Date despre materialele folosite la producerea pungilor și aprovizionarea lunară

Lucrul cu diagrame în MS Excel Diagramele sunt concepute pentru prezentarea grafică a datelor. Cu ajutorul diagramelor, procesul de analiză a dependențelor dintre diverși indicatori prezentați este mult simplificat

Lucrul cu liste în MS EXCEL Scop: Dobândirea abilităților în căutarea și agregarea datelor într-o listă. Scurtă teorie Tehnologiile informatice computerizate sunt utilizate pe scară largă pentru analiza datelor și formarea în management

Rezolvarea grafică a sistemelor de ecuații Geometria analitică studiază obiectele geometrice folosind ecuațiile acestora. MS Excel oferă oportunități ample pentru vizualizarea diferitelor ecuații. În Excel

Capitolul 7 Procesarea rezultatelor experimentale în OpeOffice.org Calc În acest capitol ne vom uita la capacitățile pachetului OpeOffice.org Calc atunci când rezolvăm problemele de procesare a datelor experimentale. Una dintre cele comune

Certificare. Sistemul de certificare pentru echipamentele cazanelor și elementele sistemului de alimentare cu căldură permite luarea în considerare a caracteristicilor tehnice individuale ale obiectelor reale atunci când se efectuează sarcini de calcul.

Calculul unei medii mobile este, în primul rând, o metodă care face posibilă simplificarea determinării și analizei tendințelor în dezvoltarea unei serii de timp bazate pe netezirea fluctuațiilor măsurătorilor pe intervale de timp. Aceste fluctuații pot apărea din cauza erorilor aleatorii, care sunt adesea un efect secundar al tehnicilor individuale de calcul și măsurare sau rezultatul diferitelor condiții de sincronizare.

Instrumentul Moving Average poate fi accesat din caseta de dialog pentru comandă Analiza datelor din meniul Instrumente.

Folosind instrumentul mediei mobile, fac o prognoză a indicatorilor economici în Tabelul 1.1 (Tabelul 3.1).

Masa3 .1 — Evaluarea tendinței de comportare a indicatorilor seriei dinamice studiate prin metoda mediei mobile

Notă – Sursa: .

Pe baza datelor din tabel, construiesc o diagramă cu medie mobilă.

Figura 3.1 – Media mobilă

Notă – Sursa: .

Dinamica generală a ratelor de creștere a lanțului și a mediei mobile sunt afișate pe grafic, din care se poate observa că indicatorul mediei mobile tinde să crească, apoi să scadă, apoi să crească din nou, i.e. Volumul cifrei de afaceri comerciale se modifică constant în fiecare lună.

Calcularea unei medii mobile este o modalitate rapidă și ușoară de a prognoza performanța economică pe termen scurt. În unele cazuri, pare chiar mai eficient decât alte metode bazate pe observații pe termen lung, deoarece permite, dacă este necesar, reducerea seriei dinamice a indicatorului studiat la un astfel de număr de termeni care vor reflecta doar ultima tendință. în dezvoltarea sa. Astfel, prognoza nu va fi distorsionată din cauza valorii aberante, a deformarilor etc. și va reflecta mult mai exact valoarea posibilă a indicatorului prezis în viitorul apropiat.

1. Efectuarea de prognoze liniare folosind Excel

În funcție de tipul de dependențe funcționale ale variabilelor exogene, modelele de tendințe pot fi liniare și neliniare. Complexitatea proceselor economice și deschiderea sistemelor economice determină în majoritatea cazurilor caracterul neliniar al dezvoltării indicatorilor economici. Cu toate acestea, construirea modelelor liniare este o procedură mult mai puțin intensivă în muncă, atât din punct de vedere tehnic, cât și din punct de vedere matematic. Prin urmare, în practică, transformarea parțială a proceselor neliniare este adesea permisă (cu condiția ca o analiză grafică preliminară a datelor să permită acest lucru), iar modelarea comportamentului indicatorului studiat se reduce la compilarea și estimarea unei ecuații liniare a acestuia. dinamica.

1. Utilizarea funcției liniare pentru a crea un model de tendință

Funcția foii de lucru LINEST ajută la determinarea naturii relației liniare dintre rezultatele observațiilor și momentul înregistrării acestora și îi oferă o descriere matematică care aproximează cel mai bine datele originale. Pentru a construi un model, se folosește o ecuație de forma y=mx+b, unde y este indicatorul studiat; x=t este tendința în timp; b, m sunt parametrii ecuației care caracterizează intersecția y și respectiv panta liniei de tendință. Parametrii modelului LINEST sunt calculați folosind metoda celor mai mici pătrate.

Puteți apela funcția LINEST în caseta de dialog „Function Wizard” (categoria „Statistical”), aflată în bara de instrumente „Standard”.

Tabelul 3.2 - Calculul și evaluarea unui model de tendință liniară utilizând funcția LINEST