Wie kann ich eine abwärts tendierende Zahlenreihe in Excel zurückbilden?

Ich möchte diese Daten verwenden, um eine Gleichung mit Excel abzuleiten.

300 13
310 12.6
320 12.2
330 11.8
340 11.4
350 11
360 10.8
370 10.6
380 10.4

Wenn x steigt, sinkt y. Scheint unkompliziert. Wenn ich jedoch eine polynomielle Regression dieser Daten durchführe, funktioniert die erzeugte Gleichung nicht, obwohl die Trendlinie ziemlich gut mit den Daten übereinstimmt. Die Gleichung lautet 0.0096x2 - 0.4181x + 13.341 Wenn ich x-Werte zu dieser Gleichung hinzufüge, steigen die Zahlen! Also stimmt hier etwas nicht.

Meine Schritte:

• Platzieren Sie beide Zahlenreihen in Excel
• wähle den zweiten Satz aus (13, 12.6 ...)
• Plotten Sie ein Liniendiagramm
• Legen Sie den ersten Satz als Beschriftung für die x-Achse fest
• Wählen Sie Serie1 und fügen Sie eine Polynom-Trendlinie (2) hinzu, zeigen Sie die Gleichung an und zeigen Sie das Quadrat R an

Das ergibt die obige Gleichung mit einem R ^ 2-Wert von 0,9955. Aber wenn ich diese Gleichung verwende, werden diese Ausgaben für diese Eingaben nicht erzeugt.

Klar mache ich was falsch.

Bearbeiten: oder ist es Excel? Hier ist das Diagramm dieser Gleichung (oben):

Klar das tendiert für den Bereich 300-390 nicht nach unten .

Hier ist die wahre Gleichung, die zu diesen Daten passt:

Quadratische Anpassung: y = a + bx + cx ^ 2 Koeffizientendaten:
a = 4,53E + 01 b = -1,66E-01 c = 1,95E-04

Vielen Dank, dass Sie CurveExpert 1.4.

Ich weiß nicht, wie Sie diese Gleichung in Excel erhalten haben, da dies die Gleichung ist, die ich erhalte:

Stellen Sie sicher, dass der Grad des Polynoms 2 ist und dass Sie keine Abschnitte oder Prognosen für die Erstellung der Trendlinie festgelegt haben.

Eine andere Sache, Sie sagten, x erhöht und y verringert. Dies bedeutet, dass Sie eine Exponentialkurvenanpassung durchführen sollten (es sei denn, es handelt sich um eine lineare Abnahme, die es nicht ist):

Es ist wichtig zu beachten, dass die Kurvenanpassung wirklich nur innerhalb von funktioniert Grenzen von Daten, die Sie eingegeben haben. Sie können damit die zukünftigen Werte nicht "genau vorhersagen". Sie können Werte nur zwischen den Grenzen Ihrer ursprünglichen Daten schätzen.

Der Grund, warum ich die Verwendung eines Exponentials vorschlage, liegt im Verständnis des "Trends" der Daten und der Art und Weise, wie Computer diese "Trendgleichungen" berechnen. Angenommen, ich habe 3 Datenpunkte und erstelle eine Polynomfunktion, die perfekt zu den Daten passt:

Wenn ich jedoch mehr Datenpunkte aufnehme, liegen diese außerhalb meiner ursprünglichen Datenpunkte. (Ja, ich verstehe, dass Excel NIEMALS eine Funktion wie diese erstellen würde, aber es soll einen Punkt hervorheben.) Bei der Analyse von Daten muss eine Entscheidung basierend auf dem getroffen werden, was sie wissen.

Auch wenn mein R-Wert niedriger ist als der Ihre (um nur 0,01), macht das Wissen, dass die Daten mit zunehmendem x abnehmen, das Exponential zu einer besseren Wahl, da Sie bereits wissen, was Sie tun. Ebenso wäre eine lineare Anpassung in der obigen Grafik die bessere Wahl. Dies ist der Hauptunterschied zwischen Hochrechnung und Interpolation .

Ich gab diese ein und erhielt das Ergebnis als

y = .000186x ^ 2 - 0.160247x + 44.385628 mit R ^ 2 = 0.995

also eine gute Passform

Ich habe x und y als Spaltenüberschriften eingegeben
Dann war die erste Spalte die x-Werte und die zweite Spalte das y

Wählen Sie beide Spalten aus

Chart - Geigenachsen einfügen

Trendlinie hinzufügen.