Least Quadrate Gleitenden Durchschnitt Ubertreffen




Least Quadrate Gleitenden Durchschnitt Übertreffen8.5 Endpunkt Gleitender Durchschnitt Der Endpunkt Gleitender Durchschnitt (EPMA) legt einen Durchschnittspreis fest, indem er eine Gerade der kleinsten Quadrate (siehe Lineare Regression) uber die letzten N Tage schlie?t und den Endpunkt der Linie (dh die Linie wie letztes) annimmt Tag) als Durchschnitt. Diese Berechnung wird durch eine Reihe von anderen Namen, einschlie?lich der kleinsten Quadrate gleitenden Durchschnitt (LSQMA), bewegte lineare Regression und Zeitreihenvorhersage (TSF). Joe Sharprsquos ldquomodified bewegt averagerdquo ist die gleiche Sache zu. Die Formel endet als ein einfacher gewichteter Durchschnitt der vergangenen N Preise, mit Gewichten gehen von 2N-1 bis - N2. Dies ist leicht aus den Formeln der kleinsten Quadrate abgeleitet, aber nur auf der Gewichtung der Verbindung zu den kleinsten Quadraten ist uberhaupt nicht offensichtlich. Wenn p1 ist heute rsquos schlie?en, p2 yesterdays, etc, dann Die Gewichte sinken um 3 fur jeden alteren Tag, und gehen fur das alteste Drittel der N Tage negativ. Die folgende Grafik zeigt, dass fur N15. Die Negative bedeuten, der Durchschnitt ist ldquooverweightrdquo auf die jungsten Preise und kann Uberschreitung Preisaktion nach einem plotzlichen Sprung. Im Allgemeinen jedoch, weil die gepa?te Linie bewusst durch die Mitte der neuen Preise geht, die EPMA neigt, in der Mitte der neuen Preise zu sein, oder eine Projektion von, wo sie schien, zu trimmen. Itrsquos interessant, die EPMA mit einem einfachen SMA zu vergleichen (siehe Simple Moving Average). Ein SMA zieht eine horizontale Linie durch die Vergangenheit N Tage Preise (ihre Mittel), wahrend die EPMA eine schrage Linie zeichnet. Die Tragheitsanzeige (siehe Tragheitsmoment) nutzt die EPMA. Kevin Ryde-Diagramm ist freie Software, die Sie es verteilen und / oder es andern konnen unter den Bedingungen der GNU General Public License, wie von der Free Software Foundation Version 3 veroffentlicht , Oder (nach Ihrer Wahl) jede spatere Version. Moving Averages Stuff Motiviert per E-Mail von Robert B. Ich erhalte diese E-Mail fragen uber die Hull Moving Average (HMA) und. Und du hast noch nie davon gehort. Uh. Stimmt. In der Tat, wenn ich gegoogelt entdeckte ich viele gleitende Durchschnitte, die Id noch nie gehort, wie: Zero Lag Exponential Moving Average Wilder Gleitender Durchschnitt Least Square Gleitender Durchschnitt Dreieckig Gleitender Durchschnitt Adaptiver Gleitender Durchschnitt Jurik Gleitender Durchschnitt. Also dachte ich wed reden uber bewegte Durchschnitte und. Havent Sie getan, dass vor, wie hier und hier und hier und hier und. Ja, ja, aber das war, bevor ich von all diesen anderen bewegenden Durchschnitten wusste. Tatsachlich waren die einzigen, mit denen ich spielte, diese, wobei P 1. P 2. P n die letzten n Aktienkurse sind (wobei P n der jungste ist). Simple Moving Average (SMA) (P & sub1; P & sub2; Pn) / K mit Kn. Gewichteter gleitender Mittelwert (WMA) (P 1 2 P 2 3 P 3 n P n) / K wobei K (12 n) n (n 1) / 2 ist. Exponential Moving Average (EMA) (P n 945 P n-1 945 2 P n-2 945 3 P n-3) / K wobei K 1 945945 2 ist. 1 / (1-945). Whoa Ive nie gesehen, dass EMA Formel vor. Ich habe immer thoguht es war. Yeah, seine normalerweise anders geschrieben, aber ich wollte zeigen, dass diese drei ahnliche Rezepte haben. (Siehe das EMA-Material hier und hier.) Tatsachlich sehen sie alle folgenderma?en aus: Wenn alle Ps gleich sind, z. B. Po, dann ist der gleitende Durchschnitt gleich Po. Und das ist der Weg, den jeder sich selbst respektierende Durchschnitt verhalten sollte. Also, was ist am besten definieren am besten. Hier sind ein paar bewegte Durchschnitte, die versuchen, eine Reihe von Aktienkursen, die in einer sinusoidalen Mode variieren verfolgen: Aktienkurse, die eine Sinuskurve folgen Wo haben Sie eine Aktie wie finden Sie beachten, dass die haufig verwendete gleitende Mittelwerte (SMA, WMA Und EMA) ihr Maximum spater als die Sinuskurve erreichen. Thats lag und. Aber was ist mit dem HMA-Kerl. Er sieht ziemlich gut aus, und das ist es, woruber wir sprechen wollen. Tatsachlich. Und was ist das 6 in HMA (6) und ich sehe etwas namens MMA (36) und. Geduld. Wir beginnen mit der Berechnung des 16-Tage-Weighted Moving Average (WMA) wie folgt: 1 WMA (16) (P 1 2 P 2 3 P 3 16 P n) / K mit K 12. 16 136 Schon und smoooth, itll haben eine lag gro?er als wed wie: Also schauen wir uns die 8-Tage-WMA an: Ich mag es ja, folgt es den Preisvariationen ganz nett. Aber theres mehr. Wahrend WMA (8) auf neuere Preise schaut, hat es immer noch eine Verzogerung, so dass wir sehen, wie viel die WMA hat sich geandert, wenn von 8-Tage bis 16-Tage. Dieser Unterschied wurde so aussehen: In gewissem Sinne gibt dieser Unterschied einige Hinweise darauf, wie sich WMA verandert. (8) - WMA (8) WMA (8) - WMA (16) 2 WMA (8) - WMA (16) addieren wir diese Anderung zu unserer fruheren WMA (8). MMA Warum nennen es MMA Ich stottern. Wie auch immer, MMA (16) wurde so aussehen: Ill nehmen Sie Geduld. es gibt mehr. Jetzt stellen wir die magische Transformation vor und bekommen. Ta-DUM Das ist Rumpf Ja. Wie ich es verstehe Aber was ist das magische Ritual Nachdem wir eine Serie von MMAs mit den 8-Tage - und 16-Tage-gewichteten gleitenden Durchschnitten erzeugt haben, starren wir aufmerksam auf diese Sequenz von Zahlen. Dann berechnen wir die WMA in den letzten 4 Tagen. Das ergibt den Hull Moving Average, den wir HMA nennen (4). Huh 16 Tage dann 8 Tage dann 4 Tage. Werfen Sie eine Munze zu sehen, wie viele. Sie wahlen eine Anzahl von Tagen aus, wie n 16. Dann betrachten Sie WMA (n) und WMA (n / 2) und berechnen MMA 2 WMA (n / 2) - WMA (n). (In unserem Beispiel, das ist 2 WMA (8) - WMA (16).) Dann berechnen Sie WMA (sqrt (n)) mit nur den letzten sqrt (n) Zahlen aus der MMA-Serie (In unserem Beispiel thatd zu berechnen Ein WMA (4), unter Verwendung der MMA-Reihe.) Und fur das lustige SINE Diagramm Howd es tun So wheres das Spreadsheet Im, das noch an ihm arbeitet: MA-stuff. xls Sein interessant, zu sehen, wie die verschiedenen bewegenden Durchschnitte auf Spitzen reagieren: Ist HMA wirklich ein gewichteter gleitender Durchschnitt Nun konnen wir sehen: Wir haben: MMA 2 WMA (8) - WMA (16) 2 (P 1 2 P 2 3 P 3 8 P n) / 36 - (P 1 2 P 2 3 P 3 16 P n) / 136 oder MMA 2 (1/36) - (1/136) P 1 2 P 2 8 P 8 - (1/136) 9 P 9 10 P 10 16 P 16 Fur sanitare Einrichtungen Es sei angemerkt, da? alle Gewichte zu 1 addieren. Ferner ist wk & sub2; (1/36) - (1/136) K fur K & sub1; & sub0 ;. 1, 2. 8 und wk - (1/136) K fur K 9, 10. 16. Dann haben wir das magische Quadratwurzelritual (wobei sqrt (16) 4) (wir erinnern uns, dass P 16 am meisten ist Jungster Wert) HMA die 4-tagige WMA der oben genannten MMAs (w 1 P 1 w 2 P 2. (W & sub1; P & sub1; & sub1; P & sub1; & sub2; P & sub1; & sub6; W 16 P 13) / 10 (unter Hinweis darauf, dass 1234 10). Huh P 0. P -1. Was. Die MMA (16) verwendet die letzten 16 Tage, zuruck zum Preis rufen P 1 an. Wenn wir den 4-Tage-gewogenen Mittelwert von ihnen Thar-MMA berechnen, gut mit gestern s MMA (und das geht zuruck 1 Tag vor P 1) und am Tag davor, die MMA geht zuruck zu 2 Tage vor P 1 und den Tag Vor, dass. Okay, so dass Sie rufen sie Preise P 0. P & supmin; ? etc. etc. Du hast es. Also ein 16-Tage-HMA verwendet tatsachlich Informationen, die zuruck geht mehr als 16 Tage, rechts Du hast es. Aber es gibt negative Gewichte fur sie alte Preise Ist das legal Der Beweis ist in der. Ja ja. Der Beweis ist im Pudding. Also, was macht die Tabelle so weit es sieht so aus: (Klicken Sie auf das Bild zum herunterladen.) Sie konnen wahlen, eine SINE-Serie oder eine RANDOM Reihe von Aktienkursen. Fur die letzteren, jedes Mal, wenn Sie auf eine Schaltflache klicken Sie einen weiteren Satz von Preisen. Dann konnen Sie die Anzahl der Tage: das ist unser n. (Beispielsweise haben wir fur unser Beispiel n 16 verwendet.) Wenn Sie sich fur die SINE-Serie entscheiden, konnen Sie Spikes einfuhren und diese entlang des Diagramms verschieben. so was . Beachten Sie, dass wir mit n 16 und n 36 (im Bild der Kalkulationstabelle) n / 2 und sqrt (n) beide ganze Zahlen verwenden. Wenn Sie etwas wie n 15 verwenden, verwendet die Kalkulationstabelle den INT-eger-Teil von n / 2 und sqrt (n), namlich 7 und 3. So ist der Hull Moving Average die beste Definition. Was ist mit dem Jurik Durchschnitt ich wei? nichts davon. Es proprietar und du musst zahlen, um es zu benutzen. Jedoch konnen wir mit gleitenden Durchschnitten spielen. Ein anderer gleitender Durchschnitt Angenommen, anstelle des gewichteten gleitenden Durchschnitts (wobei die Gewichte proportional zu 1, 2, 3 sind). Wir verwenden das magische Hull-Ritual mit dem Exponential Moving Average. Das hei?t, wir betrachten: MAg 2 EMA (n / 2) - EMA (n) MAg Ja, das ist M oving A verage g immick oder M oving A veree g eneralisiert oder M oving A verage g rand or. Oder M oving A verage g ummy Lohnaufmerksamkeit Wir wahlen unsere Lieblingszahl von Tagen, wie n 16, und berechnen Sie MAg (n, 945, k) 945 EMA (n / k) - (1-945) EMA (n). Wir konnen mit 945 und k spielen und sehen, was wir bekommen: Zum Beispiel, hier sind ein paar MAgs (wo waren 16 Tage bleiben, aber die Werte von 945 und k): MAg (16) 2 EMA (4) - EMA Es ist zu beachten, dass, wenn wir k 3 auswahlen, n / k 16/3 5.333 erhalten werden, die wir in einfach und einfach andern. Warum dont Sie Stick mit Hulls Entscheidungen: 945 2 und k 2 Gute Idee. Mi bekommen diese: MAG (16) 2 EMA (8) - EMA (16) Sieht aus wie die Tabelle mit 945 1,5 und k 3. Es tut, nicht Sie haben goof. Wieder Moglich. Also, was uber das Quadrat-Root-Ritual Ich lasse das als Ubung. Fur Sie Okay, beim Spielen mit dieser MAg Sache finde ich, dass Hulls k 2 ziemlich gut funktioniert. So gut bleiben. Allerdings bekommen wir oft einen hubschen Durchschnitt, wenn wir nur ein kleines Stuck der Anderung hinzufugen: EMA (n / 2) - EMA (n). In der Tat, fugen Sie nur einen Bruchteil 946 dieser Anderung. Dies ergibt: MAg (n, 946) EMA (n / 2) 946 EMA (n / 2) - EMA (n). Das hei?t, wahlen wir 946 0,5 oder vielleicht nur 946 0,25 oder was auch immer und verwenden Sie: Zum Beispiel, wenn wir unsere gaggle der gleitenden Durchschnitte vergleichen, wie sie eine STEP-Funktion verfolgen, erhalten wir diese, wo wir hinzufugen (fur MAg) nur 946 1 / 2 der Anderung. Ja, aber was ist der beste Wert der Beta. Bestimmen Sie am besten: Beachten Sie, dass Beta 1 die Option Hull ist. Au?er, dass EMAs anstelle von WMAs verwendet wurden. Und Sie lassen das Quadrat-Wurzel-Ding. Ah, ja. Ich habe es vergessen. Hinweis . Die Kalkulationstabelle andert sich von Stunde zu Stunde. Es sieht jetzt wie folgt aus Etwas zum Spielen Ich habe mir eine Tabelle, die so aussieht. Klicken Sie auf das Bild zum herunterladen. Sie wahlen eine Aktie und klicken Sie auf eine Schaltflache und erhalten ein Jahr im Wert von Tagespreisen. Sie wahlen entweder HMA oder MAg, andern die Anzahl der Tage und, fur MAg, den Parameter, und sehen, wenn Sie KAUFEN VERKAUFEN sollten. Wenn Basierend auf welchen Kriterien Wenn der gleitende Durchschnitt in den letzten 2 Tagen DOWN x von seinem Maximum abweicht, kaufst du. (In dem Beispiel, x 1,0) Wenn seine UP y von seinem Minimum in den letzten 2 Tagen, Sie SELL. (Im Beispiel y 1.5) Sie konnen die Werte von x und y andern. Taugt es etwas. Diese Kriterien Ich sagte, es war etwas zu spielen. Theres diese andere Glattung Technik genannt Hodrick-Prescott Filter. Mit Hilfe von Ron McEwan, ist es jetzt in diesem Kalkulationstabelle enthalten: Ist es ein gutes Spiel mit ihm. Sie werden bemerken, dass theres ein Parameter, den Sie in Zelle M3 andern konnen. Und BUY and SELL Signale. Forum gt Microsoft Office-Anwendung Hilfe - Excel-Hilfeforum gt Excel General gt Ich versuche, einen moglichst quadratischen gleitenden Durchschnitt der Schlusskurs einer Aktie zu erstellen. Ich habe versucht, die TREND-Funktion in Excel und es ist nicht mir die richtigen Ergebnisse. Anstatt die eingebaute Funktion zu verwenden, mochte ich es in Excel manuell machen. Ich habe die Aktienkursdaten mit dem, was das Ergebnis eines kleinsten quadratischen gleitenden Durchschnitts sein sollte, eingeschlossen. Ich habe diese Ergebnisse aus meinem Lager Charting-Software, TradeStation. Ich habe uberall nach dieser Excel-Formel gesucht, aber nicht finden konnen. Es sieht aus wie die Hauptformel ist Ymxb, aber wie wenden Sie diese in Formel in Spalten in Excel. Konnen Sie mir bitte helfen bei der Schaffung der richtigen Formeln, um diese am wenigsten quadratisch gleitenden Durchschnitt zu schaffen. Der Durchschnitt wurde auf der Ruckblickperiode basieren. In meinem Beispiel habe ich es auf 34 Periodenblick zuruckblicken lassen. Ihre Frage ist ein wenig verwirrend. Eine Least Squares Regression Line ist eine gerade Linie mit einer Gleichung ymxb. Die Least Squares Teil ist sie versuchen, eine gerade Linie durch Ihre Daten zu ziehen, so dass die Linie so nah an allen Punkten wie moglich ist. Die Kriterien fur die Angabe von "fastclose", wie moglich, ist, jeden Punkt zu nehmen und herauszufinden, wie weit er von der Linie entfernt ist. Sie tun dies ein paar Mal und erkennen, einige Entfernungen sind positiv und einige negativ. Hinzufugen sie nicht zu gut funktioniert. So erfanden sie Squaring alle diese Abstande, um die Zahl immer positiv zu machen und dann zusammenzufugen. Der kleinste Teil ist, dass Sie die Linie um ein wenig bewegen und fugen Sie alle diese Abstande quadriert, bis Sie kommen mit der kleinsten Summe dieser Abstande. Es ist immer noch eine Linie though. Das gleiche tun mit Log und Power und Polynomkurven. Das ist die Summe der Quadrate der Abstande und bewegen Sie die Kurve um die Miminum Summe zu erhalten. Ihre Frage ist ein wenig anders es will einen gleitenden Durchschnitt mit 34 Punkten zusammen, um die Berechnungen zu tun. Sie Kurve beginnt und endet am ersten Punkt und das verwirrt mich. Es sollte am 34. Punkt beginnen. Siehe meine Grafik beigefugt. Wer dieses Questio gefragt hat, muss gewollt haben, dass Sie einen 34-tagigen kumulativen Durchschnitt durchfuhren, eine Reihe von Punkten erhalten und eine LSRL auf diesen Punkten machen. Macht das Sinn, siehe beigefugt. Ich glaube, das ist, was Sie wollen. Danke fur die Antwort. Lassen Sie mich klarstellen, was ich suche. Der kleinste quadratische gleitende Durchschnitt wird auch als ein Endpunkt gleitender Durchschnitt bezeichnet, wobei durch den Endpunkt einer gewissen Lange die lineare Regressionslinie die Kurve fur den kleinsten quadratischen gleitenden Durchschnitt ist. Zum Beispiel, wenn ich fur einen 34-Perioden-Endpunkt gleitenden Durchschnitt suchen wurde ich auf meine aktuelle Aktienkurs und ziehen Sie eine lineare Regressionsgeraden aus dem aktuellen Preis auf den Preis 34 Perioden vor. Wo der Endpunkt der 34 Periode linearen Regress Linie landet auf dem aktuellen Preis wurde von meinem ersten Wert fur meine Endpunkt gleitenden Durchschnitt. Wenn die Aktie auf den nachsten Kurs vorruckt, wurde die gleiche Zeit immer wieder passieren, um 34 Perioden zuruckzuziehen, um eine Regressionslinie zu zeichnen und den Endpunkt auf dem aktuellen Aktienkurs darzustellen. Ich hoffe, dies macht die Dinge klarer, was ich suche. Vielen Dank, StevenKonstruieren einer Least-Squares-Grafik mit Microsoft Excel Einfache Tabellenkalkulationsprogramme wie Microsoft Excel oder Quattro Pro sind leistungsfahige Werkzeuge fur viele Arten von Berechnungen in der Chemie. Eine der am haufigsten verwendeten Funktionen eines Tabellenkalkulationsprogramms besteht darin, Graphen zu erstellen. Das Verfahren zum Erstellen eines Minus-Quadrate-Diagrammes unter Verwendung von Microsoft Excel wird im Folgenden beschrieben. Beachten Sie, dass klicken bedeutet, den Mauszeiger auf eine Position zu setzen und drucken Sie die linke Maustaste einmal, um doppelklicken bedeutet, drucken Sie die linke Maustaste zweimal schnell zu ziehen Mittel, um den Mauszeiger auf eine Position zu setzen, halten Sie die linke Maustaste gedruckt , Bewegen Sie den Mauszeiger an eine andere Position und lassen Sie die Maustaste los. Ziehen wird nicht nur zum Verschieben von Objekten, sondern auch zum Markieren von Text, Daten usw. verwendet. Geben Sie Ihre Daten in das Arbeitsblatt ein. Es ist oft einfacher, ahnliche Datentypen in Spalten anstelle von Zeilen zu setzen (obwohl dies keine Voraussetzung ist). Markieren Sie die Daten, die Sie in das Diagramm aufnehmen mochten. Wenn Sie z. B. die in den Zellen 1-4 der Spalten A und B enthaltenen Daten plotten mochten, setzen Sie den Mauszeiger auf die Zelle A1 und ziehen Sie den Mauszeiger in die Zelle B4. Wenn die Daten, die Sie einschlie?en sollen, sich in zwei Spalten befinden, die nicht benachbart sind (z. B. Zellen 1-4 der Spalten A und C), setzen Sie den Mauszeiger auf Zelle A1 und ziehen Sie den Mauszeiger zu Zelle A4. Halten Sie dann die STRG-Taste auf der Tastatur gedruckt, setzen Sie den Mauszeiger auf die Zelle C1 und ziehen Sie in die Zelle C4. Beide Spalten der Daten sollten hervorgehoben werden. Klicken Sie in der Menuleiste auf Einfugen. Unter Standardtypen. Diagrammtyp:. Klicken Sie auf XY (Scatter). Unter Diagramm-Untertyp:. Klicken Sie auf das Diagramm mit nur Datenmarkierungen und keine Zeilen. Klicken Sie in das Textfeld unter Diagrammtitel: und geben Sie einen Titel fur die Grafik ein. Klicken Sie in das Textfeld unter Kategorieachse (X) und geben Sie einen Titel fur die x-Achse ein. Klicken Sie in das Textfeld unter Wertachse (Y) und geben Sie einen Titel fur die y-Achse ein. Klicken Sie auf die Registerkarte Rasterlinien. Klicken Sie in die Kontrollkastchen, um die Gitternetzlinien ein - oder auszuschalten. Klicken Sie auf die Registerkarte Legende. Klicken Sie in das Kontrollkastchen neben Legende anzeigen, um die Legende ein - oder auszuschalten. Die Platzierung der Legende auf dem Graphen kann hier ebenfalls gewahlt werden. Klicken Sie auf die Registerkarte Datenbeschriftungen. Klicken Sie auf die Optionsschaltflachen, um Datenetiketten ein - oder auszuschalten. Klicken Sie auf die Registerkarte Datentabelle. Klicken Sie in die Kontrollkastchen, um eine Datentabelle ein - oder auszuschalten. Unter Tabellen:. Klicken Sie auf das Optionsfeld neben Neuem Blatt:. Geben Sie im markierten Textfeld einen Namen fur die Grafik ein. Klicken Sie auf Fertig stellen. An dieser Stelle haben Sie ein X-Y-Diagramm der Daten erstellt. Bewegen Sie den Mauszeiger zu einem beliebigen Datenpunkt und drucken Sie die linke Maustaste. Alle Datenpunkte sollten nun markiert werden. Nun, wahrend der Mauscursor noch auf einem der markierten Datenpunkte ist, drucken Sie die rechte Maustaste und klicken Sie auf Trendlinie hinzufugen. Aus dem angezeigten Menu. Klicken Sie im Fenster "Trendlinien hinzufugen" unter "Typ". Klicken Sie auf die Box mit der gewunschten Passform (z. B. Linear). Klicken Sie oben im Trendlinienfenster hinzufugen auf Optionen. Klicken Sie in das Kontrollkastchen neben Anzeigegleichung auf Diagramm und das Kontrollkastchen neben Anzeige R-Quadrat-Wert auf Diagramm. Klicken Sie nicht auf das Kontrollkastchen neben Set Intercept 0. Formatieren einer Least-Squares-Grafik in Microsoft Excel Einige allgemeine Vorgange in Microsoft ExcelFitting Kurven auf Ihre Daten mit Hilfe der wenigsten Quadrate Einleitung Wenn Sie ein Ingenieur (wie ich fruher in einem fruheren Leben) , Haben Sie wahrscheinlich Ihr bisschen experimentieren. Normalerweise benotigen Sie dann eine Moglichkeit, Ihre Messergebnisse mit einer Kurve passen. Wenn Sie ein geeigneter Ingenieur, Sie haben auch eine Idee, welche Art von Gleichung sollte theoretisch passen Ihre Daten. Vielleicht haben Sie einige Messungen mit Ergebnissen wie folgt: Anpassen von Daten mit einer Gleichung. Ein wohlbekannter Weg, um Daten an eine Gleichung anzupassen, ist die Verwendung der Methode der kleinsten Fehlerquadrate (LS). Ich will39t wiederholen die Theorie hinter der Methode hier, nur lesen, auf die Sache, indem Sie auf diesen Link zu Wikipedia. Anpassung einfacher linearer Gleichungen Excel liefert uns ein paar Werkzeuge, um Least Squares Berechnungen durchzufuhren, aber sie sind alle um die einfacheren Funktionen zentriert: einfache lineare Funktionen der Form ya. xb, ya. exp (bx), ya. xb und etcetera . Mit einigen Tricks konnen Sie auch LS auf Polynomen mit Excel ausfuhren. Regressionstools im Analysis Toolpak-Add-In Aktivieren Sie das Analysis Toolpak in der Liste der Add-Ins (Datei-Button oder Office-Schaltflache, Excel-Optionen, Registerkarte Add-Ins, klicken Sie auf Go): Die Add-Ins-Liste von Excel mit dem Analysis-Toolpak Aktiviert Diese Schaltflache fugt die Schaltflache "Analysisquot" fur Ihre Multifunktionsleiste hinzu, auf der Registerkarte "Daten", "Analyse" (dies ist auch der Speicherort, in dem Sie die Schaltflache "Solver" weiter unten finden konnen): Multifunktionsleiste mit Datenanalyse Klicken Sie auf diese Schaltflache, um zu ermitteln, erhaltlich. Arbeitsblattfunktionen Es gibt eine Reihe von Arbeitsblattfunktionen, mit denen Sie auch Regressionsanalysen durchfuhren konnen. Um schnell darauf zuzugreifen, wahlen Sie eine leere Zelle aus und klicken Sie auf shiftF3, um den Funktionsassistenten zu offnen. Geben Sie im Suchfeld quotRegressionquot (ohne Anfuhrungszeichen naturlich) ein. Excel listet die relevanten Funktionen auf: Funktionsassistent, der Regressionsfunktionen anzeigt Wahlen Sie einen aus und klicken Sie auf die Funktion "Hilfe" in diesem Funktionsquot-Link am unteren Rand des Funktionsassistenten, um mehr daruber zu erfahren. Anpassung komplexerer Funktionen Was passiert, wenn Sie eine komplexere Funktion, wie yexp (a. x).sin (x) b passt. Wie dies mit Hilfe von Excel I getan werden kann, hat eine Moglichkeit dazu, die folgenden Schritte auszufuhren: Erstellen einer Tabelle mit x - und y-Werten Hinzufugen einer Spalte mit der Modellfunktionsformel, die auf Ihre x-es und auf einige Zellen fur die Konstante (n) Haben Sie eine Spalte, die die Summe der Quadrate berechnet Verwenden Sie Solver, um die Konstanten zu finden, die die niedrigste Summe der Quadrate ergeben. Erlauterung der Beispieldatei Ich habe eine Beispieldatei erstellt, die Sie direkt verwenden konnen. Unten finden Sie einen Link zu der Datei und eine Erklarung, wie die Datei zusammengestellt wird. Download Diese Datei herunterladen: Wie die Datei arbeitet Daten Die Berechnungen und die Daten konzentrieren sich auf Sheet1 der Datei. Der wichtigste Bereich ist die Tabelle, die in Zelle A1 beginnt: Datentabelle in LS-Datei Spalte A halt Ihre x-Werte und Spalte B enthalt die y-Werte. Die dritte Spalte enthalt die Formel, die das Ergebnis der angepassten Gleichung unter Verwendung der Konstanten und der x-Werte berechnet. Die Beispieldatei hat diese Formel in Spalte C: Die vierte Spalte der Tabelle wird verwendet, um die Summe der Quadrate zu berechnen. Formel: Wie Sie wahrscheinlich schon erwahnt haben, habe ich ein paar Range-Namen. Ich erklare die unten. Bereichsnamen Um die Arbeit mit der Datei zu erleichtern, habe ich einige Bereichsnamen erstellt. Anstatt die Tabellenverweise zu verwenden, die Excel 2007, 2010 und 2013 anbieten, enthielt ich einige Dynamikbereichsnamen, die auf die Daten verweisen. Dies bedeutet, dass die Arbeitsmappe auch in Excel 2003 und vorher funktioniert. Konstanten der Gleichung Die const Bereichsnamen zeigen auf eine zweite Tabelle in der Datei: In dieser Tabelle geben Sie Ihre ersten initialen Vermutungen fur die resultierenden Konstanten ein und wo das Solver-Add-In auch die Ergebnisse zuruckgibt. Wie Sie sehen konnen, wird unterhalb dieser Tabelle die restliche Summe der Quadrate angezeigt. Formel: Es ist diese Zelle G11, dass wir versuchen, mit dem Solver Add-In zu minimieren. Verwenden von Solver Zuerst mussen Sie das Solver-Add-In installieren. Verwenden Sie das Add-Ins-Dialogfeld, das ich am Anfang dieses Artikels gezeigt habe, und aktivieren Sie das Kontrollkastchen neben dem Add-In-Add-In. Dies fugt die Solver-Schaltflache an der gleichen Stelle auf dem Band wie die quotData Analysisquot-Schaltflache Ich zeigte vor. Nachdem Sie sichergestellt haben, dass die Modellformel korrekt in Spalte C eingetragen ist und die Berechnungen funktionieren, klicken Sie auf die Schaltflache Solver. Das folgende Dialogfeld wird angezeigt: Der Dialog Solver Stellen Sie sicher, dass das Feld quotSet Objectivequot auf die Zelle zeigt, die die Summe der Quadrate enthalt. Wahlen Sie quotMinquot neben quotToquot. Das Feld "Andern von Zellenvariablen" muss NUR auf die Zellen verweisen, die von Ihrem Modell verwendet werden, da sonst die Freiheitsgradeberechnung (auf dem ANOVA-Blatt) falsch ist. Stellen Sie au?erdem sicher, dass alle nicht verwendeten Konstantzellen leer sind, indem Sie sie auswahlen und auf die Taste del drucken. Beachten Sie, dass je nach Modelltyp die Losereinstellungen geandert werden mussen. Ein wenig Experimentieren kann fur beste Ergebnisse erforderlich sein. Solver-Einstellungen konnen mit der entsprechenden Taste gespeichert und geladen werden. Seien Sie also vorsichtig und kritisch, ob Sie tatsachlich eine bestmogliche Losung erreicht haben oder nicht. Je nach Modellgleichung und Solver-Einstellungen kann der Solver mit nicht optimalen Ergebnissen arbeiten. Wenn Sie mit den aktuellen Solver-Einstellungen zufrieden sind, klicken Sie auf "Losen". Nach einiger Zeit offnet sich das Dialogfenster "QuoteSolver Resultsquot", mit dem Sie einige Optionen zum Fortfahren erhalten. Beachten Sie, dass es Ihnen auch ermoglicht, fur ein paar Berichte zu fragen. Die Beispieldatei zeigt das Endergebnis: Varianzanalyse Auf der Registerkarte ANOVA finden Sie die Tabelle ANALYSE OF VAriance, die wie folgt aussieht: Die ANOVA-Tabelle Die wichtigste Zelle hier ist die Zelle F2. Wenn der Wert in dieser Zelle kleiner als 0,05 ist, gibt es eine Wahrscheinlichkeit, dass Ihr Modell die Daten korrekt passt. So weniger ist mehr fur diese Zelle, Sie wollen, dass es unter 0,05 bleiben. Die Zelle wird fur Werte uber 0,05 rot. Uberprufen Sie, ob der Wert in Zelle B2 genau kleiner als die Anzahl der Konstanten ist, die Sie fur das Modell verwendet haben. Wenn nicht, gehen Sie zuruck zu Sheet1 und leeren die Zellen, die nicht von Ihrem Modell verwendet werden. Also, wenn Sie consta und constb verwendet, dann der Wert von B2 (Modell Freiheitsgrade) sollte 1. Fazit Wie Sie gesehen haben, passende komplexe Funktionen auf Ihre Daten ist nicht sehr schwer zu tun. Eine Kombination aus einigen relativ einfachen Formeln und dem Solver Add-In kommt hier zur Rettung. Einige Ratschlage als ein Ingenieur zu einem anderen Seien Sie kritisch bitte. Nicht alles glauben, was Excel sagt Sie sorgfaltig analysieren die Ergebnisse, die es zuruckgibt, da Solver moglicherweise die Dinge falsch und nicht geben Ihnen das bestmogliche Ergebnis Kommentare Zeige die letzten 8 Kommentare von 61 insgesamt (Alle Kommentare anzeigen): Kommentar von: Jan Karel Pieterse (10 / 29/2015 5:22:54 PM) Ja naturlich, das ist, was die Kurvenanpassung ist ganz ungefahr :-) Grundsatzlich ist das genau, was in Spalte C der Demodatei geschieht. Kommentar von: Cap (10/29/2015 5:41:02 PM) Vielen Dank fur Ihre Antwort. Kommentar von: Devika (3/23/2016 8:47:44 PM) Hallo. Vielen Dank fur Ihr Tutorial, aber ich habe Schwierigkeiten zu folgen. Ich muss a, b und c Parameter unter Verwendung der Gleichung unten p a b (1 e - ct) ableiten. Ich habe meinen Datensatz Y fur verschiedene T-Zeit in Stunden. Irgendeine einfache Weise, die Sie vorschlagen konnen, dass ich Solver benutze, um das zu tun und die Kurvenanpassung sowie R quadratischen Wert zu tun Anmerkung von: Fuso (3/30/2016 7:05:48 PM) Dank viel Diese waren sehr nutzlicher amp Klare Schritte. Ich war in der Lage, fur andere Passungen gelten Kommentar von: Mathias (4/1/2016 11:18:33 AM) Lieber Jan, Im mit Ihrer Anwendung auf y 0.5 (1TANH (alfa (x - beta)) zu einem Dataset passen , Auf den ersten Blick sieht die Passform gut aus. Wenn ich auf die Registerkarte ANOVA gehe, bekomme ich einen NUM-Fehler fur den P-Wert in Zelle F2. Die Ursache dafur scheint der Wert in E2 unter F zu sein, was negativ ist. Auch die Summe der Quadrate fur den Fehler (Zelle C3) ist negativ, was ein wenig seltsam erscheint. Alle Gedanken, was konnte die Ursache sein Mit freundlichen Gru?en, Mathias Kommentar von: Ali (4/3/2016 2:28:55 AM) Sehr geehrte Damen und Herren, Ich versuche, ein Optimierungsproblem zu losen, in dem ich nicht-lineare am wenigsten machen muss Vierkantbefestigung. Die Funktion ist wie folgt: y (t) (x / R) y (0) - (x / R) t / F so ist y eine Funktion der Zeit, die ich kenne, zusammen mit x und y (0). Ich habe mehrere Punkte fur diese. Ich muss die Werte von R amp F, die eine Kurve, die diese Werte passt zu finden. Ist dies machbar mit dieser Technik Kommentar von: Jan Karel Pieterse (4/4/2016 9:13:56 AM) Ich wei? nicht wirklich. Vielleicht konnen Sie per E-Mail Ihre Arbeitsmappe zu mir Siehe Adresse am unteren Rand der Seite. Ali: Haben Sie versucht, es zu tun Kommentar von: GB (4/20/2016 5:51:03 AM) Dies ist awesome. Danke Haben Sie eine Frage, einen Kommentar oder einen Vorschlag? Dann nutzen Sie bitte dieses Formular. Wenn Ihre Frage nicht direkt mit dieser Web-Seite, sondern eine allgemeinere quotHow tun, tun ich thisquot Excel Frage, dann rate ich Ihnen, Ihre Frage hier zu stellen: www. eileenslounge. Jan Karel Pieterse infojkp-ads Copyright 2016, Alle Rechte vorbehalten.