Экспоненциальный тренд в excel. Построение линии тренда в Excel

  • 13.09.2019

Для наглядной иллюстрации тенденций изменения цены применяется линия тренда. Элемент технического анализа представляет собой геометрическое изображение средних значений анализируемого показателя.

Рассмотрим, как добавить линию тренда на график в Excel.

Добавление линии тренда на график

Для примера возьмем средние цены на нефть с 2000 года из открытых источников. Данные для анализа внесем в таблицу:


Линия тренда в Excel – это график аппроксимирующей функции. Для чего он нужен – для составления прогнозов на основе статистических данных. С этой целью необходимо продлить линию и определить ее значения.

Если R2 = 1, то ошибка аппроксимации равняется нулю. В нашем примере выбор линейной аппроксимации дал низкую достоверность и плохой результат. Прогноз будет неточным.

Внимание!!! Линию тренда нельзя добавить следующим типам графиков и диаграмм:

  • лепестковый;
  • круговой;
  • поверхностный;
  • кольцевой;
  • объемный;
  • с накоплением.

Уравнение линии тренда в Excel

В предложенном выше примере была выбрана линейная аппроксимация только для иллюстрации алгоритма. Как показала величина достоверности, выбор был не совсем удачным.

Следует выбирать тот тип отображения, который наиболее точно проиллюстрирует тенденцию изменений вводимых пользователем данных. Разберемся с вариантами.

Линейная аппроксимация

Ее геометрическое изображение – прямая. Следовательно, линейная аппроксимация применяется для иллюстрации показателя, который растет или уменьшается с постоянной скоростью.

Рассмотрим условное количество заключенных менеджером контрактов на протяжении 10 месяцев:

На основании данных в таблице Excel построим точечную диаграмму (она поможет проиллюстрировать линейный тип):

Выделяем диаграмму – «добавить линию тренда». В параметрах выбираем линейный тип. Добавляем величину достоверности аппроксимации и уравнение линии тренда в Excel (достаточно просто поставить галочки внизу окна «Параметры»).

Получаем результат:

Обратите внимание! При линейном типе аппроксимации точки данных расположены максимально близко к прямой. Данный вид использует следующее уравнение:

y = 4,503x + 6,1333

  • где 4,503 – показатель наклона;
  • 6,1333 – смещения;
  • y – последовательность значений,
  • х – номер периода.

Прямая линия на графике отображает стабильный рост качества работы менеджера. Величина достоверности аппроксимации равняется 0,9929, что указывает на хорошее совпадение расчетной прямой с исходными данными. Прогнозы должны получиться точными.

Чтобы спрогнозировать количество заключенных контрактов, например, в 11 периоде, нужно подставить в уравнение число 11 вместо х. В ходе расчетов узнаем, что в 11 периоде этот менеджер заключит 55-56 контрактов.

Экспоненциальная линия тренда

Данный тип будет полезен, если вводимые значения меняются с непрерывно возрастающей скоростью. Экспоненциальная аппроксимация не применяется при наличии нулевых или отрицательных характеристик.

Построим экспоненциальную линию тренда в Excel. Возьмем для примера условные значения полезного отпуска электроэнергии в регионе Х:

Строим график. Добавляем экспоненциальную линию.

Уравнение имеет следующий вид:

y = 7,6403е^-0,084x

  • где 7,6403 и -0,084 – константы;
  • е – основание натурального логарифма.

Показатель величины достоверности аппроксимации составил 0,938 – кривая соответствует данным, ошибка минимальна, прогнозы будут точными.

Логарифмическая линия тренда в Excel

Используется при следующих изменениях показателя: сначала быстрый рост или убывание, потом – относительная стабильность. Оптимизированная кривая хорошо адаптируется к подобному «поведению» величины. Логарифмический тренд подходит для прогнозирования продаж нового товара, который только вводится на рынок.

На начальном этапе задача производителя – увеличение клиентской базы. Когда у товара будет свой покупатель, его нужно удержать, обслужить.

Построим график и добавим логарифмическую линию тренда для прогноза продаж условного продукта:

R2 близок по значению к 1 (0,9633), что указывает на минимальную ошибку аппроксимации. Спрогнозируем объемы продаж в последующие периоды. Для этого нужно в уравнение вместо х подставлять номер периода.

Например:

Период 14 15 16 17 18 19 20
Прогноз 1005,4 1024,18 1041,74 1058,24 1073,8 1088,51 1102,47

Для расчета прогнозных цифр использовалась формула вида: =272,14*LN(B18)+287,21. Где В18 – номер периода.

Полиномиальная линия тренда в Excel

Данной кривой свойственны переменные возрастание и убывание. Для полиномов (многочленов) определяется степень (по количеству максимальных и минимальных величин). К примеру, один экстремум (минимум и максимум) – это вторая степень, два экстремума – третья степень, три – четвертая.

Полиномиальный тренд в Excel применяется для анализа большого набора данных о нестабильной величине. Посмотрим на примере первого набора значений (цены на нефть).

Чтобы получить такую величину достоверности аппроксимации (0,9256), пришлось поставить 6 степень.

Скачать примеры графиков с линией тренда

Зато такой тренд позволяет составлять более-менее точные прогнозы.

Приветствую, уважаемые товарищи! Сегодня мы с вами разберем один из субъективных торговых методов – торговля с использованием трендовых линий. Давайте рассмотрим следующие вопросы:

1) Что такое тренд (это важно как отправная точка)
2) Построение трендовых линий
3) Использование в практической торговле
4) Субъективность метода

1) Что такое тренд
_________________
Прежде, чем перейти к построению трендовой линии, надо разобраться непосредственно с самим трендом. Не будем вдаваться в академические споры и для простоты примем следующую формулу:

Тренд (восходящий) – это последовательность растущих максимумов и минимумов, при этом каждый последующий максимум (и минимум) выше предыдущих.

Тренд (нисходящий) – это последовательность падающих (убывающих) максимумов и минимумов, где каждый последующий минимум (и максимум) НИЖЕ предыдущего.

Трендовая линия – это линия, проведенная между двумя максимумами (если тренд нисходящий) или двумя минимумами (если тренд восходящий). То есть, по сути, линия тренда показывает нам, что тренд на графике есть! А ведь его может и не быть (в случае с флетом).

2) Построение трендовых линий
____________________________

Это самый сложный вопрос! Мне доводилось видеть дискуссии на много страниц только о том, КАК ПРАВИЛЬНО строить линию тренда! А ведь нам надо не только строить, но и торговать по ней…

Что бы построить трендовую линию надо иметь, как минимум, два максимума (нисходящий тренд) или два минимума (восходящий тренд). Мы должны соединить эти экстремумы линией.

Важно соблюдать следующие правила при построении линий:

— Важен угол наклона линии тренда. Чем более крутой угол наклона, тем меньше надежность.
— Оптимально строить линию по двум точкам. Если строить по трем или более точкам – надежность трендовой линии снижается (вероятен ее пробой).
— Не пытайтесь построить линию в любых условиях. Если не удается ее начертить, значит, скорее всего, тренда нет. Следовательно, данный инструмент не годится к использованию в текущих рыночных условиях.

Данные правила помогут вам правильно строить трендовые линии!

3) Торговля по трендовым линиям
____________________________

Мы имеем две принципиально разные возможности:
А) Использовать линию как уровень поддержки (сопротивления), что бы войти по ней по направлению тренда
Б) Использовать трендовую линию Форекс для того, что бы сыграть на пробой (разворот) тренда.

Оба способа хороши, если уметь «правильно их готовить».

Итак, мы построили линию по двум точкам. Как только цена коснется линии, мы должны войти в рынок по направлению существующей тенденции. Для входа используем ордера типа «бай лимит или sell лимит».

Тут все просто и понятно. Единственное, что надо помнить – чем чаще цена тестирует линию тренда, отталкиваясь от нее, тем выше вероятность того, что следующее касание будет пробоем линии!

Если мы хотим сыграть на слом линии тренда, то надо действовать немного иначе:
1) Ждем касание линии
2) Ждем отскока
3) На образовавшуюся галочку ставим ордер бай-стоп (или sell стоп)
Обратите внимание на рисунок.


Мы дождались образования галочки и выставили ордер бай стоп на ее максимум.

Через некоторое время ордер сработал, и мы вошли в рынок.
Возникает закономерный вопрос – почему нельзя было войти в рынок сразу?
Дело в том, что мы не знаем, будет ли тестирование трендовой линии успешным или нет. А дождавшись «галочки» мы резко повышаем наши шансы на успех (отсеиваем ложные сигналы).

4) Субъективность метода
_________________________

Кажется все просто? На деле, используя данный метод, мы столкнемся со следующими трудностями:
А) Угол наклона линии (всегда можно построить линии тренда имеющие разный наклон.
Б) Что считать пробоем трендовой линии (насколько пунктов или процентов цена должна «переломить» линию, что бы считать это прорывом)?
В) Когда линию считать «устаревшей» и строить новую?

Обратите внимание на рисунок.


Красной линией обозначен один из вариантов начертания. Неопытный трейдер мог так провести линию (и поплатиться за это).

В данном деле важен практический опыт. То есть не удается все свести к нескольким простым правилам построения. Именно поэтому индикатора трендовых линий не существует. Точнее, может и существует, но строит их «криво» и неправильно. Эта техника изначально «заточена» под опыт и мастерство трейдера.

Лично я редко использую линии тренда как самостоятельный инструмент. Но, тем не менее, рассказываю о них по одной простой причине. Дело в том, что многие другие трейдеры используют их. Следовательно, мы (я и вы) должны быть в курсе техник наших конкурентов.

Нужен ли данный инструмент в вашей торговле – решать только вам!

Успехов и удачных торгов. Артур.
blog-forex.org

Похожие записи:

Концепция трендовой торговли (видео)

Трендовые модели (фигуры)

Видеоролик к данной теме:

Часть 10. Подбор формул по графику. Линия тренда

Предыдущая12345678910111213141516Следующая

Для рассмотренных выше задач удавалось построить уравнение или систему уравнений.

Но во многих случаях при решении практических задач имеются лишь экспериментальные (результаты измерений, статистические, справочные, опытные) данные. По ним с определенной мерой близости пытаются восстановить эмпирическую формулу (уравнение), которая может быть использована для поиска решения, моделирования, оценки решений, прогнозов.

Процесс подбора эмпирической формулы P(x) для опытной зависимости F(x) называется аппроксимацией (сглаживанием). Для зависимостей с одним неизвестным в Excel используются графики, а для зависимостей со многими неизвестными – пары функций из группы Статистические ЛИНЕЙН и ТЕНДЕНЦИЯ, ЛГРФПРИБЛ и РОСТ.

В настоящем разделе рассматривается аппроксимация экспериментальных данных с помощью графиков Excel: на основе данных стоится график, к нему подбирается линия тренда , т.е. аппроксимирующая функция, которая с максимальной степенью близости приближается к опытной зависимости.

Степень близости подбираемой функции оценивается коэффициентом детерминации R 2 . Если нет других теоретических соображений, то выбирают функцию с коэффициентом R 2 , стремящимся к 1. Отметим, что подбор формул с использованием линии тренда позволяет установить как вид эмпирической формулы, так и определить численные значения неизвестных параметров.

Excel предоставляет 5 видов аппроксимирующих функций:

1. Линейная – y=cx+b . Это простейшая функция, отражающая рост и убывание данных с постоянной скоростью.

2. Полиномиальная – y=c 0 +c 1 x+c 2 x 2 +…+c 6 x 6 . Функция описывает попеременно возрастающие и убывающие данные. Полином 2-ой степени может иметь один экстремум (min или max), 3-ей степени – до 2-х экстремумов, 4-ой степени – до 3-х и т.д.

3. Логарифмическая – y=c lnx+b . Эта функция описывает быстро возрастающие (убывающие) данные, которые затем стабилизируются.

4. Степенная – y=cx b , (х >0и y >0). Функция отражает данные с постоянно увеличивающейся (убывающей) скоростью роста.

5. Экспоненциальная – y=ce bx , (e – основание натурального логарифма). Функция описывает быстро растущие (убывающие) данные, которые затем стабилизируются.

Выполнение заданий на построение линии тренда отличает то, что исходные данные могут быть набором чисел не связанных между собой.

Прогнозирование по обычному графику невозможно, так как его коэффициент детерминированности (R^2) будет близок к нулю.

Именно поэтому применяются специальные функции.

Сейчас мы их построим, настроим и проанализируем.

Легкая версия построения

Процесс построения линии тренда состоит из трех этапов: ввод в excel исходных данных, построение графика, выбор линии тренда и ее параметров.

Начнем с ввода данных.

1. Создаем в Excel таблицу с исходными данными.

(Рисунок 1)

2. Выделяем ячейки B3:B17 и перейдя на закладку «Вставка» выбираем «График».

(Рисунок 2)

3. После того как график построен, можно добавить подписи и заголовок.

Для начала кликнем левой кнопкой мыши по границе графика, чтобы выделить его.

Затем перейдем на закладку "Конструктор" и выберем "Макет 1".

(Рисунок 3)

4. Переходим к построению линии тренда. Для этого снова выделяем график и переходим на закладку «Макет».

(Рисунок 4)

5. Нажимаем на кнопку «Линия тренда» и выбираем «линейное приближение» или «экспоненциальное приближение».

(Рисунок 5)

Так мы построили первичную Линию тренда, которая может мало соответствовать действительности.

Это наш промежуточный результат.

(Рисунок 6)

И поэтому потребуется настроить параметры нашей линии тренда или выбрать другую функцию.

Профессиональная версия: выбор линии тренда и настройка параметров

6. Нажимаем на кнопку «Линия тренда» и выбираем «Дополнительные параметры и линии тренда».

(Рисунок 7)

7. В окне «Формат линии тренда», мы ставим флажок напротив «поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации R^2 и нажимаем кнопку «закрыть».

Видим на диаграмме коэффициент R^2= 0,6442

(Рисунок 8)

8. Отменяем изменения. Выделяем график, нажимаем на закладку "Макет", кнопку "линия тренда" и выбираем "Нет".

9. Переходим в окно «Формат линии тренда», но уже для того, чтобы выбрать «Полиноминальную» линию тренда, меняем степень, добиваясь показателей коэффициента R^2= 0,8321

(Рисунок 9)

Прогноз

Если нам нужно предположить, какие данные могли бы быть получены в следующем измерении, в окне «Формат линии тренда», указываем количество периодов на которые делается прогноз.

(Рисунок 10)

На основе прогноза мы можем предположить, что 25 января количество набранных баллов было бы от 60 до 70.

Вывод

И в заключение если Вам интересна формула по которой построен тренд, в коне «Формат линии тренда» поставьте флажок напротив «показать уравнение на диаграмме».

Теперь Вы знаете, как выполнить задание и построить линию тренда, даже в такой программе как excel 2010.

Задавайте вопросы, не стесняйтесь.

Для наглядной иллюстрации тенденций изменения цены применяется линия тренда. Элемент технического анализа представляет собой геометрическое изображение средних значений анализируемого показателя.

Рассмотрим, как добавить линию тренда на график в Excel.

Добавление линии тренда на график

Для примера возьмем средние цены на нефть с 2000 года из открытых источников. Данные для анализа внесем в таблицу:



Линия тренда в Excel – это график аппроксимирующей функции. Для чего он нужен – для составления прогнозов на основе статистических данных. С этой целью необходимо продлить линию и определить ее значения.

Если R2 = 1, то ошибка аппроксимации равняется нулю. В нашем примере выбор линейной аппроксимации дал низкую достоверность и плохой результат. Прогноз будет неточным.

Внимание!!! Линию тренда нельзя добавить следующим типам графиков и диаграмм:

  • лепестковый;
  • круговой;
  • поверхностный;
  • кольцевой;
  • объемный;
  • с накоплением.


Уравнение линии тренда в Excel

В предложенном выше примере была выбрана линейная аппроксимация только для иллюстрации алгоритма. Как показала величина достоверности, выбор был не совсем удачным.

Следует выбирать тот тип отображения, который наиболее точно проиллюстрирует тенденцию изменений вводимых пользователем данных. Разберемся с вариантами.

Линейная аппроксимация

Ее геометрическое изображение – прямая. Следовательно, линейная аппроксимация применяется для иллюстрации показателя, который растет или уменьшается с постоянной скоростью.

Рассмотрим условное количество заключенных менеджером контрактов на протяжении 10 месяцев:

На основании данных в таблице Excel построим точечную диаграмму (она поможет проиллюстрировать линейный тип):


Выделяем диаграмму – «добавить линию тренда». В параметрах выбираем линейный тип. Добавляем величину достоверности аппроксимации и уравнение линии тренда в Excel (достаточно просто поставить галочки внизу окна «Параметры»).


Получаем результат:


Обратите внимание! При линейном типе аппроксимации точки данных расположены максимально близко к прямой. Данный вид использует следующее уравнение:

y = 4,503x + 6,1333

  • где 4,503 – показатель наклона;
  • 6,1333 – смещения;
  • y – последовательность значений,
  • х – номер периода.

Прямая линия на графике отображает стабильный рост качества работы менеджера. Величина достоверности аппроксимации равняется 0,9929, что указывает на хорошее совпадение расчетной прямой с исходными данными. Прогнозы должны получиться точными.

Чтобы спрогнозировать количество заключенных контрактов, например, в 11 периоде, нужно подставить в уравнение число 11 вместо х. В ходе расчетов узнаем, что в 11 периоде этот менеджер заключит 55-56 контрактов.

Экспоненциальная линия тренда

Данный тип будет полезен, если вводимые значения меняются с непрерывно возрастающей скоростью. Экспоненциальная аппроксимация не применяется при наличии нулевых или отрицательных характеристик.

Построим экспоненциальную линию тренда в Excel. Возьмем для примера условные значения полезного отпуска электроэнергии в регионе Х:

Строим график. Добавляем экспоненциальную линию.


Уравнение имеет следующий вид:

y = 7,6403е^-0,084x

  • где 7,6403 и -0,084 – константы;
  • е – основание натурального логарифма.

Показатель величины достоверности аппроксимации составил 0,938 – кривая соответствует данным, ошибка минимальна, прогнозы будут точными.

Логарифмическая линия тренда в Excel

Используется при следующих изменениях показателя: сначала быстрый рост или убывание, потом – относительная стабильность. Оптимизированная кривая хорошо адаптируется к подобному «поведению» величины. Логарифмический тренд подходит для прогнозирования продаж нового товара, который только вводится на рынок.

На начальном этапе задача производителя – увеличение клиентской базы. Когда у товара будет свой покупатель, его нужно удержать, обслужить.

Построим график и добавим логарифмическую линию тренда для прогноза продаж условного продукта:


R2 близок по значению к 1 (0,9633), что указывает на минимальную ошибку аппроксимации. Спрогнозируем объемы продаж в последующие периоды. Для этого нужно в уравнение вместо х подставлять номер периода.

Например:

Период 14 15 16 17 18 19 20
Прогноз 1005,4 1024,18 1041,74 1058,24 1073,8 1088,51 1102,47

Для расчета прогнозных цифр использовалась формула вида: =272,14*LN(B18)+287,21. Где В18 – номер периода.

Полиномиальная линия тренда в Excel

Данной кривой свойственны переменные возрастание и убывание. Для полиномов (многочленов) определяется степень (по количеству максимальных и минимальных величин). К примеру, один экстремум (минимум и максимум) – это вторая степень, два экстремума – третья степень, три – четвертая.

Полиномиальный тренд в Excel применяется для анализа большого набора данных о нестабильной величине. Посмотрим на примере первого набора значений (цены на нефть).


Чтобы получить такую величину достоверности аппроксимации (0,9256), пришлось поставить 6 степень.

Зато такой тренд позволяет составлять более-менее точные прогнозы.

Назначение сервиса . Сервис используется для расчета параметров тренда временного ряда y t онлайн с помощью метода наименьших квадратов (МНК) (см. пример нахождения уравнения тренда), а также способом от условного нуля. Для этого строится система уравнений:
a 0 n + a 1 ∑t = ∑y
a 0 ∑t + a 1 ∑t 2 = ∑y t

и таблица следующего вида:

t y t 2 y 2 t y y(t)
1
... ... ... ... ... ...
N
ИТОГО

Инструкция . Укажите количество данных (количество строк). Полученное решение сохраняется в файле Word и Excel .

Количество строк (исходных данных)
Использовать способ отсчета времени от условного начала (перенос начала координат в середину ряда динамики)
",1);">

Тенденция временного ряда характеризует совокупность факторов, оказывающих долговременное влияние и формирующих общую динамику изучаемого показателя.

Способ отсчета времени от условного начала

Для определения параметров математической функции при анализе тренда в рядах динамики используется способ отсчета времени от условного начала. Он основан на обозначении в ряду динамики показаний времени таким образом, чтобы ∑t i . При этом в ряду динамики с нечетным числом уровней порядковый номер уровня, находящегося в середине ряда, обозначают через нулевое значение и принимают его за условное начало отсчета времени с интервалом +1 всех последующих уровней и –1 всех предыдущих уровней. Например, при обозначения времени будут: –2, –1, 0, +1, +2 . При четном числе уровней порядковые номера верхней половины ряда (от середины) обозначаются числами: –1, –3, –5 , а нижней половины ряда обозначаются +1, +3, +5 .

Пример . Статистическое изучение динамики численности населения.

  1. С помощью цепных, базисных, средних показателей динамики оцените изменение численности, запишите выводы.
  2. С помощью метода аналитического выравнивания (по прямой и параболе, определив коэффициенты с помощью МНК) выявите основную тенденцию в развитии явления (численность населения Республики Коми). Оцените качество полученных моделей с помощью ошибок и коэффициентов аппроксимации.
  3. Определите коэффициенты линейного и параболического трендов с помощью средств «Мастера диаграмм». Дайте точечный и интервальный прогнозы численности на 2010 г. Запишите выводы.
1990 1996 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
1249 1133 1043 1030 1016 1005 996 985 975 968
Метод аналитического выравнивания

а) Линейное уравнение тренда имеет вид y = bt + a
1. Находим параметры уравнения методом наименьших квадратов . Используем способ отсчета времени от условного начала.
Система уравнений МНК для линейного тренда имеет вид:
a 0 n + a 1 ∑t = ∑y
a 0 ∑t + a 1 ∑t 2 = ∑y t

t y t 2 y 2 t y
-9 1249 81 1560001 -11241
-7 1133 49 1283689 -7931
-5 1043 25 1087849 -5215
-3 1030 9 1060900 -3090
-1 1016 1 1032256 -1016
1 1005 1 1010025 1005
3 996 9 992016 2988
5 985 25 970225 4925
7 975 49 950625 6825
9 968 81 937024 8712
0 10400 330 10884610 -4038

Для наших данных система уравнений примет вид:
10a 0 + 0a 1 = 10400
0a 0 + 330a 1 = -4038
Из первого уравнения выражаем а 0 и подставим во второе уравнение
Получаем a 0 = -12.236, a 1 = 1040
Уравнение тренда:
y = -12.236 t + 1040

Оценим качество уравнения тренда с помощью ошибки абсолютной аппроксимации.

Ошибка аппроксимации в пределах 5%-7% свидетельствует о хорошем подборе уравнения тренда к исходным данным.

б) выравнивание по параболе
Уравнение тренда имеет вид y = at 2 + bt + c
1. Находим параметры уравнения методом наименьших квадратов.
Система уравнений МНК:
a 0 n + a 1 ∑t + a 2 ∑t 2 = ∑y
a 0 ∑t + a 1 ∑t 2 + a 2 ∑t 3 = ∑yt
a 0 ∑t 2 + a 1 ∑t 3 + a 2 ∑t 4 = ∑yt 2

t y t 2 y 2 t y t 3 t 4 t 2 y
-9 1249 81 1560001 -11241 -729 6561 101169
-7 1133 49 1283689 -7931 -343 2401 55517
-5 1043 25 1087849 -5215 -125 625 26075
-3 1030 9 1060900 -3090 -27 81 9270
-1 1016 1 1032256 -1016 -1 1 1016
1 1005 1 1010025 1005 1 1 1005
3 996 9 992016 2988 27 81 8964
5 985 25 970225 4925 125 625 24625
7 975 49 950625 6825 343 2401 47775
9 968 81 937024 8712 729 6561 78408
0 10400 330 10884610 -4038 0 19338 353824

Для наших данных система уравнений имеет вид
10a 0 + 0a 1 + 330a 2 = 10400
0a 0 + 330a 1 + 0a 2 = -4038
330a 0 + 0a 1 + 19338a 2 = 353824
Получаем a 0 = 1.258, a 1 = -12.236, a 2 = 998.5
Уравнение тренда:
y = 1.258t 2 -12.236t+998.5

Ошибка аппроксимации для параболического уравнения тренда.

Поскольку ошибка меньше 7%, то данное уравнение можно использовать в качестве тренда.

Минимальная ошибка аппроксимации при выравнивании по параболе. К тому же коэффициент детерминации R 2 выше чем при линейной. Следовательно, для прогнозирования необходимо использовать уравнение по параболе.

Интервальный прогноз.
Определим среднеквадратическую ошибку прогнозируемого показателя.

m = 1 - количество влияющих факторов в уравнении тренда.
Uy = y n+L ± K
где

L - период упреждения; у n+L - точечный прогноз по модели на (n + L)-й момент времени; n - количество наблюдений во временном ряду; Sy - стандартная ошибка прогнозируемого показателя; T табл - табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости α и для числа степеней свободы, равного n-2 .
По таблице Стьюдента находим Tтабл
T табл (n-m-1;α/2) = (8;0.025) = 2.306
Точечный прогноз, t = 10: y(10) = 1.26*10 2 -12.24*10 + 998.5 = 1001.89 тыс. чел.

1001.89 - 71.13 = 930.76 ; 1001.89 + 71.13 = 1073.02
Интервальный прогноз:
t = 9+1 = 10: (930.76;1073.02)

Как поступить в случае, если для определенных объемов/размеров продукции хронометражные замеры отсутствуют? Или число замеров недостаточно, а дополнительные наблюдения в ближайшее время осуществить невозможно? Наилучший способ решения данной проблемы – построение расчетных зависимостей (уравнений регрессии) с помощью линий тренда в MS Excel.

Рассмотрим реальную ситуацию: на складе с целью установления величины трудовых затрат по коробочной отборке заказа были проведены хронометражные наблюдения. Результаты этих наблюдений представлены в таблице 1 ниже.

Впоследствии возникла необходимость определения затрат времени на отборку 0,6 и 0,9 м3 товара/заказа. В связи с невозможностью проведения дополнительных хронометражных исследований затраты времени на отборку данных объемов заказа были рассчитаны с помощью уравнений регрессии в MS Excel. Для этого таблица 1 была преобразована в таблицу 2.

Выбор точечной диаграммы, рис. 1

Следующий шаг: курсор мыши был установлен на одной из точек графика и с помощью правой кнопки мыши было вызвано контекстное меню, в котором был выбран пункт: «добавить линию тренда» (рис.2).

Добавление линии тренда, рис. 2

В появившемся окне настройки формата линии тренда (рис. 3) были последовательно выбраны: тип линии линейная/степенная и установлены флажки на следующие пункты: «показать уравнение на диаграмме» и «поместить на диаграмме величину достоверности аппроксимации (R^2)» (коэффициент детерминации).

Формат линии тренда, рис. 3

В результате были получены графики, представленные на рис. 4 и 5.

Линейная расчетная зависимость, рис. 4

Степенная расчетная зависимость, рис. 5

Наглядный анализ графиков однозначно свидетельствует о близости полученных зависимостей. Кроме того, величина достоверности аппроксимации (R^2), которую также называют коэффициентом детерминации, в случае обеих зависимостей составляет одну и ту же величину 0,97. Известно, что чем ближе коэффициент детерминации к 1, тем больше линия тренда соответствует действительности. Также можно констатировать, что изменение затрат времени на обработку заказа на 97% объясняется изменением количества товара. Поэтому в данном случае не принципиально: какую расчетную зависимость выбрать в качестве основной для последующего расчета временных затрат.

Примем за основную - линейную расчетную зависимость. Тогда значения затрат времени в зависимости от количества товара будут определяться по формуле: y = 54,511x + 0,1489. Результаты этих расчетов для количества товара, по которому ранее были проведены хронометражные наблюдения, представлены в таблице 3 ниже.

Определим среднее отклонение затрат времени, рассчитанных по уравнению регрессии от затрат времени, рассчитанных по данным хронометражных наблюдений: (-0,05+0,10-0,05+0,01)/4=0,0019. Таким образом, затраты времени, рассчитанные по уравнению регрессии отличаются от затрат времени, рассчитанных по данным хронометражных наблюдений всего на 0,19%. Расхождение данных ничтожно мало.

По формуле: y = 54,511x + 0,1489 установим затраты времени для количества товара, по которому ранее не были проведены хронометражные наблюдения (таблица 4).

Таким образом, построение расчетных зависимостей с помощью линий тренда в MS Excel – это отличный способ установления затрат времени по операциям, которые в силу различных причин не были охвачены хронометражными наблюдениями.