एक्सेल में कर्व फिटिंग (उदाहरण के साथ)
अक्सर आप उस समीकरण को ढूंढना चाहेंगे जो Excel में डेटा के सेट के लिए किसी वक्र के लिए सबसे उपयुक्त हो।
सौभाग्य से, एक्सेल के ट्रेंडलाइन फ़ंक्शन का उपयोग करके ऐसा करना काफी सरल है।
यह ट्यूटोरियल एक्सेल में किसी समीकरण को वक्र में फिट करने का चरण-दर-चरण उदाहरण प्रदान करता है।
चरण 1: डेटा बनाएं
सबसे पहले, आइए काम करने के लिए एक नकली डेटासेट बनाएं:
चरण 2: एक स्कैटरप्लॉट बनाएं
इसके बाद, आइए डेटासेट को विज़ुअलाइज़ करने के लिए एक स्कैटरप्लॉट बनाएं।
सबसे पहले, सेल A2:B16 को इस प्रकार हाइलाइट करें:
इसके बाद, शीर्ष रिबन के साथ सम्मिलित करें टैब पर क्लिक करें, फिर स्कैटर के अंतर्गत पहले प्लॉट विकल्प पर क्लिक करें:
यह निम्नलिखित स्कैटर प्लॉट उत्पन्न करता है:
चरण 3: एक ट्रेंडलाइन जोड़ें
इसके बाद, स्कैटरप्लॉट पर कहीं भी क्लिक करें। फिर ऊपरी दाएं कोने में + चिह्न पर क्लिक करें। ड्रॉप-डाउन मेनू में, ट्रेंडलाइन के आगे वाले तीर पर क्लिक करें और फिर अधिक विकल्प पर क्लिक करें:
दाईं ओर दिखाई देने वाली विंडो में, बहुपद के आगे वाले बटन पर क्लिक करें। फिर चार्ट पर समीकरण दिखाएं और चार्ट पर आर-वर्ग मान दिखाएं के बगल में स्थित बॉक्स चेक करें।
यह बिंदु बादल पर निम्नलिखित वक्र उत्पन्न करता है:
वक्र का समीकरण इस प्रकार है:
y = 0.3302x 2 – 3.6682x + 21.653
आर-स्क्वायर हमें प्रतिक्रिया चर में भिन्नता का प्रतिशत बताता है जिसे भविष्यवक्ता चर द्वारा समझाया जा सकता है। इस विशेष वक्र के लिए R वर्ग 0.5874 है।
चरण 4: सर्वश्रेष्ठ ट्रेंडलाइन चुनें
हम यह देखने के लिए उपयोग किए जा रहे बहुपद के क्रम को भी बढ़ा सकते हैं कि क्या अधिक लचीला वक्र डेटा सेट के लिए बेहतर फिट प्रदान करता है।
उदाहरण के लिए, हम बहुपद क्रम को 4 पर सेट करना चुन सकते हैं:
इसका परिणाम निम्नलिखित वक्र है:
वक्र का समीकरण इस प्रकार है:
y = -0.0192x 4 + 0.7081x 3 – 8.3649x 2 + 35.823x – 26.516
इस विशेष वक्र के लिए R वर्ग 0.9707 है।
यह आर-वर्ग पिछले वक्र की तुलना में काफी अधिक है, जो दर्शाता है कि यह डेटा सेट से अधिक निकटता से मेल खाता है।
हम इस वक्र समीकरण का उपयोग भविष्यवक्ता चर के आधार पर प्रतिक्रिया चर के मूल्य की भविष्यवाणी करने के लिए भी कर सकते हैं। उदाहरण के लिए यदि x = 4 है तो हम अनुमान लगाएंगे कि y = 23.34 :
y = -0.0192(4) 4 + 0.7081(4) 3 – 8.3649(4) 2 + 35.823(4) – 26.516 = 23.34
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लेखक के बारे में
डॉ. बेंजामिन एंडरसन
नमस्ते, मैं बेंजामिन हूं, एक सेवानिवृत्त सांख्यिकी प्रोफेसर जो अब समर्पित Statorials शिक्षक बन गया है। सांख्यिकी के क्षेत्र में व्यापक अनुभव और विशेषज्ञता के साथ, मैं Statorials के माध्यम से छात्रों को सशक्त बनाने के लिए अपना ज्ञान साझा करने के लिए उत्सुक हूं। अधिक जाने