Как я могу регрессировать нисходящая отклоняющаяся серия номеров в Excel?
Я хотел бы использовать эти данные для получения использования уравнения Excel.
300 13
310 12.6
320 12.2
330 11.8
340 11.4
350 11
360 10.8
370 10.6
380 10.4
Когда x повышается, y понижается. Кажется простым. Но когда я делаю параболическую регрессию на этих данных, даже при том, что линия тренда соответствует данным вполне прилично, уравнение, которое это генерирует, не работает. Уравнение 0.0096x2 - 0.4181x + 13.341 Когда я включаю значения x к тому уравнению, числа повышаются! Таким образом, что-то довольно неправильно здесь.
Мои шаги:
- поместите обе серии номеров в Excel
- выберите второй набор (13, 12.6...)
- выведите линейный график на печать
- установите первый набор как маркировки оси X
- выберите Series1 и добавьте многочлен (2) линия тренда, уравнение дисплея, отобразите R-squared
Это производит уравнение выше со значением R^2.9955. Но когда я использую то уравнение, оно не производит те выводы для тех исходных данных.
Очевидно я делаю что-то не так.
Править: или это - Excel? Вот график того уравнения (выше): 
Очевидно это не отклоняется вниз для диапазона 300-390.
Вот реальное уравнение, которое соответствует этим данным:
Квадратичное Соответствие: Содействующие Данные y=a+bx+cx^2:
a = 4.53E+01 b =-1.66E-01 c = 1.95E-04
Спасибо CurveExpert 1.4.
2 ответа
Я не знаю, как Вы получили то уравнение в Excel, поскольку это - уравнение, которое я получаю:
Проверьте, чтобы удостовериться, что степень многочлена равняется 2 и что Вы не установили прерываний или прогнозов в создание линии тренда.
Другая вещь, Вы сказали, x уменьшения y и увеличения. Это означает, что необходимо сделать установку экспоненты (Если это не линейное уменьшение, которое это не):
Важно отметить, что подбор кривых действительно только работает в границах данных, которые Вы ввели. Вы не можете "предсказать" точно будущие значения с помощью этого. Можно только оценить значения, промежуточные границы исходных данных.
Причина, почему я предлагаю использовать экспоненциал, происходит из-за понимания "тенденции" данных и как компьютеры вычисляют эти "уравнения тенденции". Например, скажем, я имею 3 точки данных и создаю полиномиальную функцию, которая соответствует отлично данным:
Однако, поскольку я беру больше точек данных, они лежат из того, чему соответствуют мои исходные точки данных. (да я понимаю, что Excel никогда не делал бы функцию как это, но он должен подчеркнуть мысль) При анализе данных, нужно принять некоторое решение на основе того, что они знают.
Даже при том, что мое значение R ниже, чем Ваше (всего.01) знающий, что данные уменьшаются, поскольку x увеличение делает экспоненциал лучшим выбором из-за того, что Вы УЖЕ знаете. Так же, как линейное соответствие было бы лучшим выбором в графике выше. Это - существенное различие между Экстраполяцией и Интерполяцией.
Я ввел их и получил результат как
y =. 000186x^2 - 0.160247x + 44.385628 с R^2 = 0.995
так хорошая подгонка
Я ввел X и Y как заголовки столбцов
Затем первый столбец был значениями x и вторым столбцом y
Выберите оба столбца
Вставьте диаграмму - оси скрипки
Добавьте линию тренда.
