एमएस एक्सेल कार्यक्रम, यहां तक कि एक पूर्ण सांख्यिकीय पैकेज नहीं होने के बावजूद, पहले से उपलब्ध आंकड़ों के आधार पर घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए संभावनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला है। सबसे सरल, पहली नज़र में, इस तरह की भविष्यवाणी के तरीकों में से एक ट्रेंड लाइन का निर्माण है।
निर्देश
चरण 1
सरणी में उपलब्ध डेटा दर्ज करने के तुरंत बाद ट्रेंड फ़ंक्शन को प्लॉट करने का सबसे आसान तरीका है। ऐसा करने के लिए, डेटा तालिका वाली शीट पर, उस श्रेणी के कम से कम दो कक्षों का चयन करें जिनके लिए ग्राफ़ बनाया जाएगा, और उसके तुरंत बाद चार्ट डालें। आप इस तरह के चार्ट जैसे ग्राफ, स्कैटर, हिस्टोग्राम, बबल, स्टॉक का उपयोग कर सकते हैं। अन्य प्रकार के चार्ट ट्रेंड बिल्डिंग का समर्थन नहीं करते हैं।
चरण 2
चार्ट मेनू से, ट्रेंड लाइन जोड़ें चुनें। खुलने वाली विंडो में, "टाइप" टैब पर, आवश्यक ट्रेंड लाइन प्रकार का चयन करें, जिसका गणितीय शब्दों में अर्थ डेटा सन्निकटन की विधि भी है। वर्णित विधि का उपयोग करते समय, आपको इसे "आंख से" करना होगा, क्योंकि आपने ग्राफ बनाने के लिए कोई गणितीय गणना नहीं की।
चरण 3
तो बस इस बारे में सोचें कि उपलब्ध डेटा के ग्राफ़ के लिए किस प्रकार का फ़ंक्शन सबसे उपयुक्त है: रैखिक, लॉगरिदमिक, घातीय, घातीय, या अन्य। यदि आप सन्निकटन प्रकार की पसंद के बारे में संदेह में हैं, तो आप कई रेखाएँ खींच सकते हैं, और अधिक पूर्वानुमान सटीकता के लिए, उसी विंडो के "पैरामीटर" टैब पर, बॉक्स को चेक करें "सन्निकटन आत्मविश्वास मान डालें (R ^ 2) "आरेख पर।
चरण 4
विभिन्न पंक्तियों के लिए R ^ 2 मानों की तुलना करते हुए, आप उस प्रकार के ग्राफ़ का चयन कर सकते हैं जो आपके डेटा को सबसे सटीक रूप से चित्रित करता है, और इसलिए, सबसे विश्वसनीय पूर्वानुमान बनाता है। R ^ 2 मान एक के जितना करीब होगा, आपने उतना ही सटीक रूप से लाइन प्रकार चुना है। यहां, "पैरामीटर" टैब पर, आपको उस अवधि को निर्दिष्ट करना होगा जिसके लिए पूर्वानुमान किया गया है।
चरण 5
एक प्रवृत्ति के निर्माण का यह तरीका बहुत अनुमानित है, इसलिए उपलब्ध डेटा का कम से कम सबसे आदिम सांख्यिकीय प्रसंस्करण करना बेहतर है। यह पूर्वानुमान को और सटीक बना देगा।
चरण 6
यदि आप मानते हैं कि उपलब्ध डेटा एक रैखिक समीकरण द्वारा वर्णित है, तो बस इसे कर्सर के साथ चुनें और आवश्यक अवधियों, या कोशिकाओं की संख्या के लिए इसे स्वतः पूर्ण करें। इस स्थिति में, R ^ 2 का मान ज्ञात करने की कोई आवश्यकता नहीं है, क्योंकि आपने पूर्वानुमान को एक सीधी रेखा के समीकरण में पहले ही फिट कर लिया है।
चरण 7
यदि आपको लगता है कि एक चर के ज्ञात मूल्यों को एक घातीय समीकरण का उपयोग करके सबसे अच्छा वर्णित किया जा सकता है, तो मूल श्रेणी का चयन करें और सही माउस बटन दबाए रखते हुए आवश्यक संख्या में कोशिकाओं को स्वत: पूर्ण करें। स्वतः पूर्ण के साथ, आप संकेतित दो को छोड़कर अन्य प्रकार की रेखाएँ नहीं खींच पाएंगे।
चरण 8
इसलिए, सबसे सटीक पूर्वानुमान के लिए, आपको कई सांख्यिकीय कार्यों में से एक का उपयोग करना होगा: "पूर्वानुमान", "ट्रेंड", "ग्रोथ", "लाइनस्ट" या "एलजीआरएफपीआरआईबीएल"। इस मामले में, आपको प्रत्येक अनुवर्ती पूर्वानुमान अवधि के लिए मैन्युअल रूप से मूल्य की गणना करनी होगी। यदि आपको डेटा का अधिक जटिल प्रतिगमन विश्लेषण करने की आवश्यकता है, तो आपको "विश्लेषण पैकेज" ऐड-इन की आवश्यकता होगी, जो मानक MS Office स्थापना में शामिल नहीं है।
