Excel의 곡선 피팅(예제 포함)

종종 Excel의 데이터 집합에 대한 곡선에 가장 잘 맞는 방정식을 찾고 싶을 수도 있습니다.

다행히도 Excel의 추세선 기능을 사용하면 매우 간단합니다.

이 튜토리얼에서는 Excel에서 방정식을 곡선에 맞추는 방법에 대한 단계별 예를 제공합니다.

1단계: 데이터 생성

먼저 작업할 가짜 데이터세트를 만들어 보겠습니다.

2단계: 산점도 만들기

다음으로, 데이터세트를 시각화하기 위한 산점도를 만들어 보겠습니다.

먼저 다음과 같이 A2:B16 셀을 강조 표시합니다.

다음으로 상단 리본에 있는 삽입 탭을 클릭한 다음 Scatter 아래의 첫 번째 플롯 옵션을 클릭합니다.

그러면 다음과 같은 산점도가 생성됩니다.

3단계: 추세선 추가

그런 다음 산점도의 아무 곳이나 클릭합니다. 그런 다음 오른쪽 상단에 있는 + 기호를 클릭합니다. 드롭다운 메뉴에서 추세선 옆에 있는 화살표를 클릭한 다음 추가 옵션을 클릭합니다.

오른쪽에 나타나는 창에서 다항식 옆에 있는 버튼을 클릭합니다. 그런 다음 차트에 방정식 표시 및 차트에 R 제곱 값 표시 옆의 확인란을 선택합니다.

그러면 포인트 클라우드에 다음 곡선이 생성됩니다.

곡선의 방정식은 다음과 같습니다.

y = 0.3302x ² – 3.6682x + 21.653

R-제곱은 예측 변수로 설명할 수 있는 반응 변수 의 변동 비율을 알려줍니다. 이 특정 곡선의 R 제곱은 0.5874 입니다.

4단계: 최상의 추세선 선택

또한 더 유연한 곡선이 데이터 세트에 더 잘 맞는지 확인하기 위해 사용하는 다항식의 차수를 늘릴 수도 있습니다.

예를 들어 다항식 차수를 4로 설정하도록 선택할 수 있습니다.

그 결과 다음과 같은 곡선이 생성됩니다.

곡선의 방정식은 다음과 같습니다.

y = -0.0192x ⁴ + 0.7081x ³ – 8.3649x ² + 35.823x – 26.516

이 특정 곡선의 R 제곱은 0.9707 입니다.

이 R-제곱은 이전 곡선의 R-제곱보다 상당히 높으며 이는 데이터 세트와 훨씬 더 밀접하게 일치함을 나타냅니다.

또한 이 곡선 방정식을 사용하여 예측 변수를 기반으로 응답 변수의 값을 예측할 수 있습니다. 예를 들어 x = 4이면 y = 23.34 라고 예측합니다.

y = -0.0192(4) ⁴ + 0.7081(4) ³ – 8.3649(4) ² + 35.823(4) – 26.516 = 23.34

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