N'ime ụzọ dị iche iche e si bu amụma amụma, mmadụ agaghị enwe ike ịkọwapụta atụmatụ ahụ. Iji ya, ị nwere ike ịme atụmatụ siri ike ma gbakọọ ndị na-egosi atụmatụ site na iji ihe ndị dị mfe dochie ihe mbụ ahụ. Na Excel, enwere ike iji usoro a maka ịkọ ma nyocha. Ka anyị leba anya n’otú a pụrụ isi tinye usoro a n’ime usoro ihe omume akọwapụtara site na iji ya rụọ ọrụ.
Nkebi
Aha nke uzo a sitere na okwu Latin proxima - “nke kachasi nso.” Ọ bụ ihe dị nso site na ime ka ọ dị mfe na ihe na - egosi ihe ndị ama ama, na - ewulite ha n'usoro nke bụ ntọala ya. Mana enwere ike iji usoro a ọ bụghị naanị maka ịkọ amụma, kamakwa iji mụọ nsonaazụ ndị dịnụ. A sị ka e kwuwe, ngụkọta oge bụ, imepụta data isi mmalite, na ụdị dị mfe nfe.
Ngwá ọrụ bụ isi a na-eme smoothing na Excel bụ owuwu nke usoro na-ewu ewu. Isi okwu ya bụ na, dabere na ihe ndị dị ugbu a na-egosi, eserese ọrụ maka oge ga-abịa. Ebumnuche bụ isi maka usoro ahịrị, dị ka ị nwere ike ịkọ, bụ ime amụma ma ọ bụ ịkọwapụta otu ihe na-eme.
Ma enwere ike iji ya rụọ ọrụ site na iji otu ụdị ụdị mmezi ise:
- Linear;
- Ihe nnweta;
- Logarithmic;
- Polynomial;
- Ike.
Anyị na-atụle nke ọ bụla n'ime nhọrọ ndị ọzọ na iche iche.
Ihe nkuzi: Otu esi ewu ahịrị na-ewu ewu na Excel
1zọ nke 1: ịrọ dị nro
Nke mbu, ka anyi leba anya n ’uzo ihe di nfe, ya bu iji oru akara. Anyị ga-atụle ya nke ọma, ebe anyị ga-ewepụta isi okwu niile gbasara njiri mara ụzọ ndị ọzọ, ya bụ, iwulite usoro ihe omume na ụfọdụ usoro ihe omume ndị ọzọ anyị agaghị eche maka ya mgbe ị na-atụle nhọrọ ndị a.
Nke mbụ, anyị ga-ewulite eserese, nke anyị ga-eji rụọ ọrụ dị nro. Iji wuo usoro, anyị na-ewere tebụl nke ego ọrụ otu ụlọ ọrụ mepụtara na uru ga-aba na oge enyere. Ọrụ eserese nke anyị ga-ewulite ga-egosipụta ntụkwasị obi nke mmụba uru na mbelata ọnụego nrụpụta.
- Iji kpaa nkata, nke mbu, họrọ ogidi “Otu ihe” na Uru. Mgbe nke a gasị, gaa na taabụ Fanye. Na-esote, na rịbọn na igbe Charts, pịa bọtịnụ "Ebe". N'ime listi mepere, họrọ aha "Abụrụ na ezigbo akara na akara.". Ọ bụ ụdị eserese a kachasị adaba iji rụọ ọrụ na usoro eji eme ihe, yabụ, maka itinye usoro ntụle dị na Excel.
- Emere usoro a.
- Iji tinye ahịrị n’usoro, họrọ ya site na ịpị bọtịnụ òké. Ihe gbara okirikiri na-egosi. Họrọ ihe dị n’ime ya "Tinye ahịrị n'usoro ...".
Enwere nhọrọ ọzọ ịgbakwunye ya. Na igwe ndi ozo nke tabị "Iji eserese na-arụ ọrụ" gaa na taabụ "Ego". Ọzọkwa na ngwá ọrụ ngọngọ "Nyocha" pịa bọtịnụ Line Trend. Ndepụta mepere. Ebe ọ bụ na anyị kwesịrị itinye mkpokọta akara akara, anyị na-ahọrọ site n'ọnọdụ ndị dị n'ihu "Usoro akara".
- Ọ bụrụ n ’ịhọrọ nke mbụ ịchọrọ iji gbakwunye omume site na menu onodu, windo usoro ga-emepe.
Na ngọngọ nke parameters "Iwete akara ndi mmadu (ihe dika ihe di nfe)" tọọ mgba ọkụ n'ọnọdụ "Linear".
Ọ bụrụ na ịchọrọ, ịnwere ike lelee igbe dị n'akụkụ ọnọdụ ahụ "Gosi nha na eserese". Mgbe nke ahụ gasị, aga-egosipụta nha nke ọrụ ncha ga-ese na eserese ahụ.Ọzọkwa na nke anyị, iji tụọ nhọrọ atụmatụ ihe dị iche, ọ dị mkpa ịlele igbe dị n'akụkụ "Tinye na eserese ahụ ka ọ baara uru ịchetụ anya (R ^ 2)". Ihe ngosi a nwere ike di iche na 0 tupu 1. Nke ka elu, o kacha di mma. Ekwenyere na ya na uru nke ihe ngosi a 0,85 ma dị elu, enwere ike ịtụle ihe dị nro pụrụ ịdabere na ya, mana ọ bụrụ na ngosipụta ahụ dị ala, mgbe ahụ ọ nweghị.
Mgbe emechara ntọala niile dị n'elu. Pịa na bọtịnụ Mechiedị na ala windo ahụ.
- Dị ka ị pụrụ ịhụ, a na-eme atụmatụ ahịrị na eserese a. Site na iji ahịrị kwụ n ’ọgbara, ọ na-egosi site n’ahịrị ahịrị ojii na-egosipụta. Enwere ike iji ụdị ncha arụ ọrụ akọwapụtara n'ọnọdụ kachasị mfe mgbe data gbanwere ngwa ngwa yana ndabere nke arụmọrụ na arụmụka doro anya.
A na-eji ihe nro eji eme ihe n'ọnọdụ a site n'ụkpụrụ a:
y = anyụ + b
N'ọnọdụ anyị, usoro na-ewere ụdị ndị a:
y = -0.1156x + 72.255
Nzube nke izi ezi nke ihe dika odi 0,9418, nke a bụ nsonaazụ nsonaazụ a na-anabata nke ọma na-egosipụta ihe ọchị dị ka ihe a pụrụ ịtụkwasị obi.
2zọ nke abụọ: Mkpesa nke mwepu
Ugbu a, ka anyị leba anya n'ụdị nnabata dị na Excel.
- Iji gbanwee ụdị ahịrị ahịrị, họrọ ya site na ịpị bọtịnụ òké aka nri ma họrọ ihe ahụ n’ime menu mmapụta. "Ọkpụkpọ nke usoro ahịrị ...".
- Mgbe nke ahụ gasị, windo usoro ahụ maara nke ọma na-amalite. N’ime ụdị nhọrọ achoro, dozie ka ịgbanwee "Mkpa". Ntọala ndị ọzọ ga-adịgide otu ihe ahụ na nke mbu. Pịa na bọtịnụ Mechie.
- Mgbe nke ahụ gasị, aga-eme usoro ahịrị ga-adị na eserese ahụ. Dịka ị pụrụ ịhụ, mgbe ị na - eji usoro a, ọ nwere ọdịdị dị obere. N'okwu a, ọkwa ntụkwasị obi bụ 0,9592, nke dị elu karịa mgbe a na-eji usoro akara. A na-eji usoro nkwụghachi ahụ kacha mma mgbe ụkpụrụ gbanwere ngwa ngwa wee banyezie n'ụzọ ziri ezi.
Generaldị nke smoothing ọrụ dị ka ndị a:
y = be ^ x
ebe e bu ihe ndabere nke logarithm nke eke.
N'okwu anyị, usoro were usoro ndị a:
y = 6282.7 * e ^ (- 0.012 * x)
3zọ nke 3: smọta logarithmic
Ugbu a ọ bụ oge ịtụle usoro nke logarithmic approximation.
- N'otu aka ahụ dị ka oge gara aga, anyị na-ebupute windo ahịrị usoro nke esite na menu usoro. Nịm eriri ọkụ n'ọnọdụ "Logarithmic" na pịa na bọtịnụ Mechie.
- Enwere usoro iji wuo usoro na ntanetị oge site na iji akara logarithmic. Dị ka ọ dị na mbụ, nhọrọ a kachasị mma mgbe mbụ data gbanwere ngwa ngwa wee mesịa nyocha. Dịka ị pụrụ ịhụ, ọkwa ntụkwasị obi bụ 0.946. Nke a dị elu karịa iji usoro linear, mana ọ dị ala karịa ogo nke usoro a na-eji mma dị nkọ.
Na mkpokọta, usoro dị nro dị ka nke a:
y = a * ln (x) + b
ebe ln bu ihe bara uru nke logarithm eke. N'ihi ya aha nke usoro.
N'ọnọdụ anyị, usoro na-ewere ụdị ndị a:
y = -62.81ln (x) +404.96
4zọ nke anọ: smoothing smoothing
Oge erugola ịtụle usoro iji arụ ọrụ dị nro.
- Gaa na windo usoro ahịrị na-ewu ewu, dịka emeela ihe karịrị otu ugboro. Na mgbochi "Iwete akara ndi mmadu" tọọ mgba ọkụ n'ọnọdụ "Polynomial". N'aka aka nke ihe a bu ala "Ogo". Mgbe ị na-ahọrọ uru "Polynomial" ọ na-arụ ọrụ. N'ebe a, ị nwere ike ịkọpụta ike ike ọ bụla site na 2 (atọrọ na ndabara) ka 6. Ihe ngosi a na-ekpebi ọnụọgụ nke maxima na minima nke ọrụ. Mgbe ị na-etinye polynomial nke ọkwa nke abụọ, ọ bụ naanị otu kacha ka akọwapụtara, na mgbe ị na-etinye polynomial nke ogo nke isii, enwere ike ịkọwa ihe ruru maxima ise. Nke mbu, ka anyi hapu ihe nke ndabara, ya bu, anyi gha egosi ogo nke abuo. Anyị na-ahazi ntọala ndị ọzọ otu ahụ anyị siri tinye ha na usoro ndị nke mbu. Pịa na bọtịnụ Mechie.
- Usoro a jiri usoro a na-eme atụmatụ. Dịka ị siri hụ, ọ na-acha uhie uhie karịa karịa mgbe ị na-eji ihe dị ka ele anya. Okwenye ntụkwasị obi dị elu karịa na ụzọ ọ bụla ejirila na mbụ, ma ọ bụ 0,9724.
Enwere ike itinye usoro a n'ụzọ gara nke ọma ma ọ bụrụ na data na-agbanwe mgbe niile. Ọrụ nke na-akọwa ụdị ntutu dị nro dị ka nke a:
y = a1 + a1 * x + a2 * x ^ 2 + ... + an * x ^ nN'ọnọdụ anyị, usoro were usoro ndị a:
y = 0.0015 * x ^ 2-1.7202 * x + 507.01 - Ugbu a, ka anyị gbanwee ogo polynomials iji hụ ma ihe ga-arụpụta ga-adị iche. Anyị na-alaghachi na windo usoro. Anyị na-ahapụ ụdị polyumial ihe dị ka, mana na-abụghị ya, na windo ogo, tọọ uru kachasị - 6.
- Dịka isiri hụ, mgbe nke a gasịrị usoro anyị siri dị n'ụdị usoro akpọrọ, nke ọnụ ọgụgụ maxima bụ isii. Obi ike a abawanye karịa, na-ekwupụta 0,9844.
Usoro nke na-akọwa ụdị ihe ọchị a na-ewere ụdị a:
y = 8E-08x ^ 6-0,0003x ^ 5 + 0,3725x ^ 4-269,33x ^ 3 + 109525x ^ 2-2E + 07x + 2E + 09
Usoro 5: ike dị nro
Na mmechi, anyị tụlere usoro iji agbagide iwu ike na Excel.
- Anyị kwagara na windo Hazi Usoro. Nịm ụdị ntụgharị dị larịị ka ọ bụrụ n'ọnọdụ "Ike". A na-ahapụ ngosipụta nke nha anya na ọkwa nke ntụkwasị obi, dị ka oge niile. Pịa na bọtịnụ Mechie.
- Ihe omume a na-etinyere usoro dị iche iche. Dị ka ị pụrụ ịhụ, na nke anyị, ọ bụ ahịrị nwere ntakịrị gbagọrọ agbagọ. Ọkwa ntụkwasị obi bụ 0,9618, nke a bụ ezigbo ọnụego dị elu. N'ime usoro niile dị n'elu, ọkwa ntụkwasị obi dị elu naanị mgbe ị na-eji usoro polynomial.
A na-eji usoro a rụọ ọrụ nke ọma n'ọnọdụ mgbanwe nke data arụmọrụ. Ọ dị mkpa ịtụle na nhọrọ a bara uru naanị n'okpuru ọnọdụ na ọrụ na arụmụka anaghị anabata ụkpụrụ na-adịghị mma ma ọ bụ nke efu.
Usoro izugbe na-akọwa usoro a nwere usoro ndị a:
y = bx ^ n
Na nke anyị, ọ dị ka nke a:
y = 6E + 18x ^ (- 6.512)
Dịka ị si hụ, mgbe ị na-eji data akọwapụtara nke anyị ji dịka ọmụmaatụ, usoro nke polynomial approximation na polynomial ruo ogo nke isii gosipụtara ọkwa kachasị elu nke ntụkwasị obi (0,9844), ntukwasi obi nke kachasi nma na uzo nke ah.0,9418) Mana nke a apụtaghị na otu echiche ahụ ga-adị na ihe atụ ndị ọzọ. Ee e, ọkwa arụmọrụ nke ụzọ ndị a dị n'elu nwere ike ịdị iche iche nke ukwuu, dabere n'ụkpụrụ ọrụ akọwapụtara nke aga-eji rụọ ọrụ usoro ahụ. Yabụ, ọ bụrụ na usoro ahọpụtara kacha dị mma maka ọrụ a, nke a apụtaghị na ọ ga - adị mma n'ọnọdụ ọzọ.
Ọ bụrụ na ịnweghị ike ikpebi ozugbo, dabere na ndụmọdụ ndị a dị n'elu, ụdị ụdị ịgbakwunye kwesịrị ekwesị maka okwu gị, mgbe ahụ ọ ga-aba uru ịnwale ụzọ niile. Mgbe ịmechara ahịrị na -eme ihe ma lelee ọkwa ntụkwasị obi ya, ọ ga-ekwe omume ịhọrọ nhọrọ kachasị mma.
