ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿਚ, ਇਕ ਲਗਭਗ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱ. ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ. ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ, ਤੁਸੀਂ ਮੋਟੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਸਲ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕਰਕੇ. ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ, ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੀ ਹੈ. ਆਓ ਵੇਖੀਏ ਕਿ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਟੂਲਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿਚ ਇਸ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਲਗਭਗ
ਇਸ ਵਿਧੀ ਦਾ ਨਾਮ ਲਾਤੀਨੀ ਸ਼ਬਦ ਪ੍ਰੌਕਸੀਮਾ - "ਨਜ਼ਦੀਕੀ" ਤੋਂ ਆਇਆ ਹੈ. ਇਹ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਸੂਚਕਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਮੂਥ ਕਰਨਾ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਣਾ, ਜੋ ਇਸਦਾ ਅਧਾਰ ਹੈ. ਪਰ ਇਸ methodੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਸਰਲਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਸਕਰਣ ਖੋਜਣਾ ਅਸਾਨ ਹੈ.
ਮੁੱਖ ਸਾਧਨ ਜਿਸਦੇ ਨਾਲ ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਸਮੂਟਿੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਹੈ. ਮੁੱਕਦੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਮੌਜੂਦਾ ਸੂਚਕਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਗ੍ਰਾਫ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਹੈ.
ਪਰ ਇਹ ਪੰਜ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
- ਲੀਨੀਅਰ;
- ਘਾਤਕ;
- ਲੋਗਰਿਥਮਿਕ;
- ਬਹੁ-ਵਚਨ;
- ਪਾਵਰ.
ਅਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵਿਕਲਪ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਿਚਾਰਦੇ ਹਾਂ.
ਪਾਠ: ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈ ਜਾਵੇ
1ੰਗ 1: ਲੀਨੀਅਰ ਸਮੂਟ
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਓ ਇਕ ਸਧਾਰਣ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿਕਲਪ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ, ਅਰਥਾਤ ਇਕ ਲੀਨੀਅਰ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ. ਅਸੀਂ ਇਸ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਾਂਗੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਆਮ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਰੂਪ ਰੇਖਾ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹਨ, ਅਰਥਾਤ, ਇੱਕ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਸੂਝਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਕਰਾਂਗੇ.
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸੀਂ ਇਕ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਵਾਂਗੇ, ਜਿਸ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਨਿਰਵਿਘਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਾਂਗੇ. ਇੱਕ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਇਕਾਈ ਦੀ ਮਾਸਿਕ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਅਵਧੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਸਾਰੀ ਲਾਭ ਦਰਸਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਬਣਾਵਾਂਗੇ ਉਹ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਤੇ ਮੁਨਾਫੇ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਵੇਗਾ.
- ਪਲਾਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ "ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਕੀਮਤ" ਅਤੇ ਲਾਭ. ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਟੈਬ ਤੇ ਜਾਓ ਪਾਓ. ਅੱਗੇ, ਚਾਰਟਸ ਟੂਲ ਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਰਿਬਨ ਉੱਤੇ, ਬਟਨ ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ "ਸਪਾਟ". ਖੁੱਲੇ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ, ਨਾਮ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ "ਨਿਰਵਿਘਨ ਕਰਵ ਅਤੇ ਮਾਰਕਰਾਂ ਨਾਲ ਚਟਾਕ". ਇਹ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਚਾਰਟ ਹੈ ਜੋ ਇਕ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ suitableੁਕਵਾਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ, ਐਕਸਲ ਵਿਚ ਲਗਭਗ methodੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ.
- ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ.
- ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਜੋੜਨ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਮਾ selectਸ ਦੇ ਸੱਜੇ ਬਟਨ ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰਕੇ ਚੁਣੋ. ਇੱਕ ਪ੍ਰਸੰਗ ਮੀਨੂੰ ਦਿਸਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਵਿਚ ਇਕਾਈ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ "ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ...".
ਇਸ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਇਕ ਹੋਰ ਵਿਕਲਪ ਹੈ. ਰਿਬਨ ਤੇ ਟੈਬਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ "ਚਾਰਟ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ" ਟੈਬ ਤੇ ਜਾਓ "ਲੇਆਉਟ". ਟੂਲ ਬਲਾਕ ਵਿਚ ਹੋਰ "ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ" ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ. ਸੂਚੀ ਖੁੱਲ੍ਹ ਗਈ. ਕਿਉਕਿ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਅਹੁਦਿਆਂ ਤੋਂ ਚੁਣਦੇ ਹਾਂ "ਰੇਖਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ".
- ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਵੀ ਪ੍ਰਸੰਗ ਮੀਨੂ ਰਾਹੀਂ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜੋੜਨ ਨਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਕਲਪ ਚੁਣਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਫੌਰਮੈਟ ਵਿੰਡੋ ਖੁੱਲੇਗੀ.
ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਬਲਾਕ ਵਿੱਚ "ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣਾ (ਲਗਭਗ ਅਤੇ ਸਮਤਲ)" ਸਵਿੱਚ ਨੂੰ ਸਥਿਤੀ ਤੇ ਸੈਟ ਕਰੋ "ਲੀਨੀਅਰ".
ਜੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅੱਗੇ ਵਾਲੇ ਬਾਕਸ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ "ਚਿੱਤਰ ਵਿਚ ਸਮੀਕਰਨ ਦਿਖਾਓ". ਉਸਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਮਾਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਸਮੀਕਰਣ ਚਿੱਤਰ ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਤ ਹੋਵੇਗਾ.ਸਾਡੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਵੀ, ਵੱਖ ਵੱਖ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਗਲੇ ਬਕਸੇ ਨੂੰ ਚੈੱਕ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ "ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਲਗਭਗ (ਆਰ ^ 2) ਦਾ ਮੁੱਲ ਚਾਰਟ ਤੇ ਪਾਓ". ਇਹ ਸੂਚਕ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ 0 ਅੱਗੇ 1. ਇਹ ਜਿੰਨਾ ਉੱਚਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਲਗਭਗ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ). ਇਹ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਸੂਚਕ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੇ ਨਾਲ 0,85 ਅਤੇ ਉੱਚ, ਸਮੂਥਿੰਗ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜੇ ਸੂਚਕ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਹੀਂ.
ਉਪਰੋਕਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ. ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਬੰਦ ਕਰੋਵਿੰਡੋ ਦੇ ਤਲ 'ਤੇ ਸਥਿਤ ਹੈ.
- ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਚਾਰਟ ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਇੱਕ ਕਾਲੀ ਸਿੱਧੀ ਲਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਸੰਕੇਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਿਸਮ ਦੀ ਨਿਰਵਿਘਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਧਾਰਣ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਕਾਫ਼ੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਲੀਲ ਤੇ ਕਾਰਜ ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ.
ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਸਮੂਟ ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ:
y = ਕੁਹਾੜੀ + ਬੀ
ਸਾਡੇ ਖਾਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਫਾਰਮੂਲਾ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਫਾਰਮ ਲੈਂਦਾ ਹੈ:
y = -0.1156x + 72.255
ਲਗਭਗ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁੱਲ ਬਰਾਬਰ ਹੈ 0,9418ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਮੰਨਣਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਹੈ ਗੁਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ.
ਵਿਧੀ 2: ਘਾਤਕ ਅਨੁਮਾਨਤ
ਚਲੋ ਐਕਸਲ ਵਿਚ ਲੱਗਣ ਦੀ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ.
- ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਮਾ buttonਸ ਦੇ ਸੱਜੇ ਬਟਨ ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰਕੇ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਪੌਪ-ਅਪ ਮੇਨੂ ਵਿੱਚ ਇਕਾਈ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ. "ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਦਾ ਫਾਰਮੈਟ ...".
- ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਜਾਣੂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੰਡੋ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਲਗਭਗ ਕਿਸਮ ਦੀ ਚੋਣ ਬਲਾਕ ਵਿੱਚ, ਸਵਿੱਚ ਨੂੰ ਸੈਟ ਕਰੋ "ਘਾਤਕ". ਬਾਕੀ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਪਹਿਲੇ ਕੇਸ ਵਾਂਗ ਹੀ ਰਹਿਣਗੀਆਂ. ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਬੰਦ ਕਰੋ.
- ਉਸਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਚਾਰਟ 'ਤੇ ਸਾਜਿਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਦੋਂ ਇਸ methodੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਥੋੜ੍ਹਾ ਕਰਵਡ ਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਪੱਧਰ ਹੈ 0,9592, ਜੋ ਕਿ ਰੇਖਾਤਮਕ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਹੈ. ਘਾਤਕ methodੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਦੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਦਰਾਂ ਕੀਮਤਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਰੂਪ ਧਾਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ.
ਸਮੂਥਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਆਮ ਰੂਪ ਹੇਠਾਂ ਹੈ:
y = ਬਣੋ ^ x
ਕਿੱਥੇ ਈ ਕੁਦਰਤੀ ਲੋਗਰੀਥਮ ਦਾ ਅਧਾਰ ਹੈ.
ਸਾਡੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਫਾਰਮੂਲਾ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਰੂਪ ਲੈ ਗਿਆ:
y = 6282.7 * e ^ (- 0.012 * x)
3ੰਗ 3: ਲਾਗਰਿਥਮਿਕ ਸਮੂਟ
ਹੁਣ ਵਾਰੀ ਹੈ ਲੋਗਰੀਥਿਮਿਕ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੇ considerੰਗ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ.
- ਪਿਛਲੀ ਵਾਰ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਸੰਗ ਮੀਨੂ ਦੁਆਰਾ ਟ੍ਰੈਂਡ ਲਾਈਨ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ ਅਰੰਭ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਸਵਿੱਚ ਨੂੰ ਸਥਿਤੀ ਤੇ ਸੈਟ ਕਰੋ "ਲੋਗਰਿਥਮਿਕ" ਅਤੇ ਬਟਨ ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰੋ ਬੰਦ ਕਰੋ.
- ਲਾਗਾਥਿਥਮਿਕ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਹੈ. ਪਿਛਲੇ ਕੇਸ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਹ ਵਿਕਲਪ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿਚ ਡਾਟਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਰੂਪ ਲੈਂਦਾ ਹੈ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਪੱਧਰ 0.946 ਹੈ. ਇਹ ਰੇਖਾਤਮਕ usingੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਉੱਚਾ ਹੈ, ਪਰ ਘਾਤਕ ਸਮੂਥ ਵਾਲੀ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ.
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਮੋਕਿੰਗ ਫਾਰਮੂਲਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
y = a * ln (x) + ਬੀ
ਕਿੱਥੇ ln ਕੁਦਰਤੀ ਲੋਗਰੀਥਮ ਦਾ ਮੁੱਲ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ .ੰਗ ਦਾ ਨਾਮ.
ਸਾਡੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਫਾਰਮੂਲਾ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਦਾ ਰੂਪ ਲੈਂਦਾ ਹੈ:
y = -62.81ln (x) +404.96
4ੰਗ 4: ਬਹੁਪੱਖੀ ਸਮੂਟ
ਬਹੁਪੱਖੀ ਸਮੂਟ ਪੀਣ ਦੇ methodੰਗ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਆ ਗਿਆ ਹੈ.
- ਟ੍ਰੈਂਡ ਲਾਈਨ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੰਡੋ 'ਤੇ ਜਾਓ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਬਲਾਕ ਵਿੱਚ "ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣਾ" ਸਵਿੱਚ ਨੂੰ ਸਥਿਤੀ ਤੇ ਸੈਟ ਕਰੋ "ਬਹੁਪੱਖੀ". ਇਸ ਵਸਤੂ ਦੇ ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ ਇਕ ਖੇਤਰ ਹੈ "ਡਿਗਰੀ". ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਮੁੱਲ ਚੁਣੋ "ਬਹੁਪੱਖੀ" ਇਹ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਪਾਵਰ ਵੈਲਯੂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ 2 (ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ) 6. ਇਹ ਸੂਚਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਮੈਕਸਿਮਾ ਅਤੇ ਮਿਨੀਮਾ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਦੂਜੀ ਡਿਗਰੀ ਦਾ ਬਹੁਪੱਤੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਅਧਿਕਤਮ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਛੇਵੇਂ ਡਿਗਰੀ ਦਾ ਬਹੁਪਣ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਪੰਜ ਮੈਕਸਿਮਾ ਬਾਰੇ ਦੱਸਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸੀਂ ਡਿਫਾਲਟ ਸੈਟਿੰਗਸ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਯਾਨੀ ਅਸੀਂ ਦੂਜੀ ਡਿਗਰੀ ਨੂੰ ਸੰਕੇਤ ਕਰਾਂਗੇ. ਅਸੀਂ ਬਾਕੀ ਦੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਉਹੀ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਿਛਲੇ methodsੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸੈਟ ਕੀਤਾ ਹੈ. ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਬੰਦ ਕਰੋ.
- ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਰੁਝਾਨ ਦੀ ਲਾਈਨ ਸਾਜ਼ਿਸ਼ ਰਚੀ ਗਈ ਹੈ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਘਾਤਕ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਰਵਡ ਹੈ. ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਤੇ ਗਏ methodsੰਗਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਪੱਧਰ ਉੱਚਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੈ 0,9724.
ਇਹ ਵਿਧੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇ ਡੇਟਾ ਨਿਰੰਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਫੰਕਸ਼ਨ ਜੋ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਮੂਥਿੰਗ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਤਰਾਂ ਦਿਸਦਾ ਹੈ:
y = a1 + a1 * x + a2 * x ^ 2 + ... + an * x ^ nਸਾਡੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਫਾਰਮੂਲਾ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਰੂਪ ਧਾਰਿਆ:
y = 0.0015 * x ^ 2-1.7202 * x + 507.01 - ਹੁਣ ਇਹ ਵੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਬਹੁ-ਵਚਨ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਵੱਖਰਾ ਹੋਵੇਗਾ ਜਾਂ ਨਹੀਂ. ਅਸੀਂ ਫੌਰਮੈਟ ਵਿੰਡੋ ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦੇ ਹਾਂ. ਅਸੀਂ ਲਗਭਗ ਕਿਸਮ ਬਹੁਪੱਖੀ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਡਿਗਰੀ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ, ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ - 6.
- ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਾਡੀ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਨੇ ਇਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਕਰ ਦਾ ਰੂਪ ਧਾਰਿਆ, ਜਿਸ ਵਿਚ ਮੈਕਸੀਮਾ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਛੇ ਹੈ. ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਪੱਧਰ ਹੋਰ ਵੀ ਵੱਧ ਗਿਆ 0,9844.
ਫਾਰਮੂਲਾ ਜੋ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਤੰਬਾਕੂਨੋਸ਼ੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਹੇਠ ਲਿਖਤ ਰੂਪ ਲੈਂਦਾ ਹੈ:
y = 8E-08x ^ 6-0,0003x ^ 5 + 0,3725x ^ 4-269,33x ^ 3 + 109525x ^ 2-2E + 07x + 2E + 09
5ੰਗ 5: ਬਿਜਲੀ ਨਿਰਵਿਘਨ
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਐਕਸਲ ਵਿਚ ਪਾਵਰ-ਲਾਅ ਦੇ ਲਗਭਗ methodੰਗ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ.
- ਅਸੀਂ ਵਿੰਡੋ 'ਤੇ ਚਲੇ ਗਏ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਫਾਰਮੈਟ. ਨਿਰਵਿਘਨ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਬਦਲੋ "ਸ਼ਕਤੀ". ਸਮੀਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਵਾਂਗ, ਛੱਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਬੰਦ ਕਰੋ.
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸਾਡੇ ਕੇਸ ਵਿਚ ਇਹ ਇਕ ਮਾਮੂਲੀ ਝੁਕਣ ਵਾਲੀ ਇਕ ਲਾਈਨ ਹੈ. ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਪੱਧਰ ਹੈ 0,9618, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਦਰ ਹੈ. ਉਪਰੋਕਤ ਸਾਰੇ methodsੰਗਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਬਹੁਪੱਖੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਹੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਪੱਧਰ ਉੱਚਾ ਸੀ.
ਇਹ dataੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਦੇ ਤੀਬਰ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ .ੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਵਿਚਾਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵਿਕਲਪ ਸਿਰਫ ਇਸ ਸ਼ਰਤ ਦੇ ਅਧੀਨ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰਜ ਅਤੇ ਦਲੀਲ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਜ਼ੀਰੋ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ.
ਇਸ ਵਿਧੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਆਮ ਫਾਰਮੂਲਾ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਫਾਰਮ ਹੈ:
y = bx ^ n
ਸਾਡੇ ਖਾਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਇਸ ਤਰਾਂ ਦਿਸਦਾ ਹੈ:
y = 6E + 18x ^ (- 6.512)
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਖਾਸ ਅੰਕੜੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਅਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਬਹੁ-ਸੰਮੇਲਨ ਦੇ ਨਾਲ ਛੇਵੇਂ ਡਿਗਰੀ ਤੱਕ ਬਹੁ-ਸੰਮੇਲਨ ਦੇ reliੰਗ ਨੇ ਉੱਚਤਮ ਪੱਧਰ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਇਆ (0,9844), ਲੀਨੀਅਰ methodੰਗ ਵਿਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਹੇਠਲਾ ਪੱਧਰ (0,9418) ਪਰ ਇਸਦਾ ਇਹ ਮਤਲਬ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਕਿ ਉਹੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਦੂਜੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੋਵੇਗੀ. ਨਹੀਂ, ਉਪਰੋਕਤ methodsੰਗਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਪੱਧਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕਾਰਜ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਜਿਸ ਲਈ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਬਣਾਈ ਜਾਏਗੀ. ਇਸ ਲਈ, ਜੇ ਚੁਣਿਆ ਕਾਰਜ ਇਸ ਕਾਰਜ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਇਹ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸਥਿਤੀ ਵਿਚ ਵੀ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇਗਾ.
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਪਰੋਕਤ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਅਜੇ ਤਕ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੇਸ ਲਈ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ suitableੁਕਵਾਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਸਮਝਦਾਰੀ ਬਣਦੀ ਹੈ. ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ.
