Exponentielle Gleichung Die Leichtigkeit der Verwendung der exponentiellen Gleichung hat dazu geführt, dass die Beziehung von verschiedenen Forschern und in verschiedenen Formen 1, 15 verwendet wird. In quantitativen Methoden erscheint eine scheinbar unterschiedliche Anwendung der exponentiellen Gleichung in Form des Warteschlangen - oder Ankunftsproblems. Angesichts der Präzision dieser Passform wurde die exponentielle Gleichung verwendet, um die voraussichtliche jährliche Gasproduktion für einen möglichen neuen Brunnen vorherzusagen und als Grundlage für die nachfolgende Finanzanalyse zu dienen. Dies bestätigt die Angemessenheit der theoretischen Studien für den eigentlichen Ozonierungsprozess, denn die Folge theoretischer Studien ist auch eine exponentielle Gleichung. Für Bohnen wurde die gleiche kubische Exponentialgleichung an die LA-, GLDM-, PEDM-, SDM-, TDM - und RDM-Daten angepasst. Beobachtungen zeigten, dass die Veränderung der Druckfestigkeit von Beton, die sich aus der Einführung unterschiedlicher CR-Mengen ergibt, mathematisch durch eine exponentielle Gleichung in einer sehr präzisen Weise angenähert werden kann. Aggregierte RMSE-Koeffizienten für die hyperbolische Diskontierung waren signifikant niedriger als die für die exponentielle Gleichung (siehe Tabelle 1). Die folgende exponentielle Gleichung (29) liefert eine gute Schätzung der Abhängigkeit der Teilchengröße von der HDPE-g-MAH-Konzentration. R der folgenden Erweiterung der Cauchys-Exponentialgleichung (siehe Beispiel 2. 11) heißt eine isolare exponentielle Gleichung des Fempl-Typs 4. Die Parameter für die USLE wurden durch zwei Methoden angepasst: (i) Anpassung einer exponentiellen Gleichung an den Bodenverlust - Überlagerungsdaten (Kombination von Gleichungen 2 und 4) und (ii) Optimierung der Parameter K und bcov, um die Summe der Fehlerquadrate (SSE) für gemessene und modellierte durchschnittliche jährliche Bodenverluste zu minimieren. Die Form der Kurve wurde gefunden, um nahezu perfekt zu folgen die allgemeine exponentielle Gleichung wie unten ausgedrückt. Add ein Trend oder gleitende durchschnittliche Linie zu einem Diagramm Gilt für: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mehr. Weniger Um Datentrends oder gleitende Durchschnitte in einem von Ihnen erstellten Diagramm anzuzeigen. Du kannst eine Trendlinie hinzufügen. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorhersagen zu können. Zum Beispiel prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für zukünftige Verkäufe vielversprechend aussieht. Sie können eine Trendlinie zu einem 2-D-Diagramm hinzufügen, das nicht gestapelt ist, einschließlich Bereich, Balken, Spalte, Zeile, Lager, Streuung und Blase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D, Radar, Kuchen, Oberfläche oder Donut-Diagramm hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Auf Ihrem Diagramm klicken Sie auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie hinzufügen möchten. Die Trendlinie startet am ersten Datenpunkt der gewünschten Datenreihe. Überprüfe die Trendline-Box. Um eine andere Art von Trendlinie zu wählen, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline. Und klicken Sie dann auf Exponential. Lineare Prognose Oder zwei Period Moving Average. Für weitere Trendlinien klicken Sie auf Weitere Optionen. Wenn Sie weitere Optionen wählen. Klicken Sie unter Trendline-Optionen auf die gewünschte Option im Format Trendline-Bereich. Wenn Sie Polynom wählen. Geben Sie im Feld Auftrag die höchste Leistung für die unabhängige Variable ein. Wenn Sie Moving Average auswählen. Geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt im Feld Periode zu berechnen. Tipp: Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadrat-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die zeigt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) bei oder nahe 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen , Berechnet Excel automatisch seinen R-squared-Wert. Sie können diesen Wert auf Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den R-quadratischen Wert auf dem Diagramm anzeigen (Format Trendline-Bereich, Trendline-Optionen). In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über alle Trendlinienoptionen. Lineare Trendlinie Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine optimale Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten wie eine Zeile aussieht. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit einer stetigen Rate zunimmt oder abnimmt. Eine lineare Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate für eine Zeile zu berechnen: wobei m die Steigung ist und b der Zwischenpunkt ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass der Umsatz der Verkäufe über einen Zeitraum von 8 Jahren konstant gestiegen ist. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die zeigt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) 0,9792 ist, was eine gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Zeigt eine best-fit gekrümmte Linie, ist diese Trendlinie nützlich, wenn die Rate der Veränderung in den Daten steigt oder sinkt schnell und dann Ebenen aus. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und ln die natürliche Logarithmusfunktion ist. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem Festflächengebiet, wo die Population als Raum für die Tiere abnimmt. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken. Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Schwankungen der Daten bestimmt werden oder wie viele Kurven (Hügel und Täler) in der Kurve erscheinen. Typischerweise hat eine Polynom-Trendlinie des Auftrags 2 nur einen Hügel oder ein Tal, ein Auftrag 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler, und ein Auftrag 4 hat bis zu drei Hügel oder Täler. Eine Polynom - oder Curvilinear-Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wo b und Konstanten sind. Die folgende Reihenfolge 2 Polynom Trendline (ein Hügel) zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was nahe bei 1 liegt, so dass die Zeilen gut an die Daten angepasst sind. Bei der Darstellung einer gekrümmten Linie ist diese Trendlinie für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in 1-Sekunden-Intervallen. Sie können keine Power Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Eine Power-Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind. Hinweis: Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten. Die folgende Abstandsmessung zeigt die Entfernung in Metern nach Sekunden an. Die Power Trendline zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Linie zu den Daten ist. Wenn man eine gekrümmte Linie anzeigt, ist diese Trendlinie sinnvoll, wenn Datenwerte steigen oder sinken. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und e die Basis des natürlichen Logarithmus ist. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, wie es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten fast perfekt passt. Moving Average Trendline Diese Trendlinie zeigt Datenschwankungen aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher zu zeigen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (gesetzt durch die Periodenoption), mittelt sie und verwendet den Mittelwert als Punkt in der Zeile. Wenn zum Beispiel die Periode auf 2 gesetzt ist, wird der Mittelwert der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Mittelwert des zweiten und dritten Datenpunktes wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie nutzt diese Gleichung: Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Serie, abzüglich der Nummer, die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm. Für ein besseres Ergebnis, sortiere die x-Werte, bevor du einen gleitenden Durchschnitt hinzufügst. Die folgende gleitende durchschnittliche Trendlinie zeigt ein Muster in der Anzahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft werden. Durchschnittlicher Durchschnitt Ein technischer Begriffsbegriff bedeutet den durchschnittlichen Preis eines Wertpapiers über einen bestimmten Zeitraum (am häufigsten 20, 30, 50, 100 und 200 Tage), um Pricing Trends durch Abflachen großer Schwankungen zu erkennen. Dies ist vielleicht die am häufigsten verwendete Variable in der technischen Analyse. Die Verschiebung der durchschnittlichen Daten wird verwendet, um Diagramme zu erstellen, die zeigen, ob ein Aktienpreis nach oben oder unten trifft. Sie können verwendet werden, um tägliche, wöchentliche oder monatliche Muster zu verfolgen. Jeder neue Tage (oder Wochen oder Monate) Zahlen werden dem Durchschnitt hinzugefügt und die ältesten Zahlen werden also fallen gelassen, der Durchschnitt bewegt sich im Laufe der Zeit. Im Algemeinen. Je kürzer der Zeitrahmen verwendet wird, desto flüchtiger werden die Preise erscheinen, so dass zum Beispiel 20 Tage gleitende durchschnittliche Linien dazu neigen, sich auf und ab zu bewegen mehr als 200 Tage gleitende durchschnittliche Linien. (DEMA) Kairi Relative Index (KRI) Copyright Kopie 2017 WebFinance, Inc. Alle Rechte vorbehalten. Alle Rechte vorbehalten. Unerlaubte Vervielfältigung, ganz oder teilweise, ist streng verboten.
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