Используйте уравнение регрессии в формуле Excel
У меня есть электронная таблица со многими графиками на, и я отобразил линии тренда / линии регрессии на этих графиках. Они не простые строки линейной регрессии, но являются высокого уровня полиномиальными.
Есть ли какой-либо способ, которым я могу использовать уравнения этих линий регрессии в моих формулах без кодирования руки все коэффициенты? Уравнения постоянно изменяются, и я не хочу должным быть переписывать все свои формулы каждый раз, когда я обновляю диаграмму.
Править: Коэффициенты варьируются, потому что я все еще добавляю данные, и линии регрессии становятся более точными, поскольку я добавляю больше данных. Не будет предела на данные - это удержит прибытие, которое является, почему я не хочу должным быть переписывать все формулы каждый раз.
3 ответа
Созданные в функциях только покрывают коэффициенты для прямой линии.
В прошлом я сделал это при помощи матричных функций в Excel и стандартном методе Выравнивания методом наименьших квадратов
Я засунул быстрый демонстрационный лист вместе, можно загрузить здесь. Это разработано для установки Кубическому, но может быть расширено для установки любому другому, которого Вы желаете. С точки зрения отслеживания новых данных можно развернуть диапазон данных насколько Вам нравится, и это повторно вычислит, поскольку Вы добавляете новые данные.
Я не знаю а именно, но взглянул на объектную модель объекта диаграмм в VBA, чтобы видеть, можно ли получить доступ к уравнению регрессии в VBA. Затем можно отложить коэффициенты в ячейки.
-
1Единственный программный доступ к уравнениям как строка. Пример:
?Worksheets("Sheet1").ChartObjects(1).Chart. SeriesCollection(1).Trendlines(1).DataLabel.Text. Вы были бы все еще hve для парсинга строки. Существуют лучшие методы - видят @JDunkerley – DaveParillo 09.10.2009, 19:31
Полиномиальная регрессия n-класса в одной переменной ~ линейная регрессия в n переменных
где ~ обозначает "эквивалентный".
Так, в Вашей таблице исходных данных добавьте столбцы, чтобы вычислить полномочия "независимых" значений переменных и затем применить формулу для вычисления коэффициентов для линейной регрессии со многими переменными.