एक्सेल ट्रेंड फ़ंक्शन
TREND फ़ंक्शन आश्रित y-मानों के दिए गए सेट और वैकल्पिक रूप से, स्वतंत्र x-मानों के एक सेट के माध्यम से रैखिक प्रवृत्ति रेखा लौटाता है। इसके बाद फ़ंक्शन नए x-मानों के आगे आपूर्ति किए गए सेट के लिए निर्भर y-मानों की भविष्यवाणी करने के लिए रैखिक ट्रेंडलाइन का विस्तार करता है।
वाक्य - विन्यास
=TREND(known_y's, , known_x's, new_x's, const)
तर्क
- Known_y's, (आवश्यक): आश्रित y-मानों का सेट जिसे आप पहले से जानते हैं।
- ज्ञात_एक्स (वैकल्पिक): ज्ञात स्वतंत्र x-मानों का एक या अधिक सेट।
- यदि केवल एक x वेरिएबल का उपयोग किया जाता है, ज्ञात_है और ज्ञात_एक्स किसी भी आकार की श्रेणियाँ हो सकती हैं लेकिन समान आयामों के साथ।
- यदि कई x चर का उपयोग किया जाता है, ज्ञात_है एक वेक्टर (एक कॉलम या एक पंक्ति) होना चाहिए।
- यदि छोड़ दिया जाए, ज्ञात_एक्स इसे समान आकार वाली क्रमांक संख्या {1,2,3,...} की सारणी माना जाता है ज्ञात_है.
- new_x (वैकल्पिक): नए x-मान जिनके लिए आप रुझान की गणना करना चाहते हैं और संबंधित y-मान लौटाना चाहते हैं।
- new_x's इसमें स्तंभों या पंक्तियों की संख्या समान होनी चाहिए ज्ञात_एक्स करता है;
- यदि छोड़ दिया जाए, new_x's के समान ही माना गया है ज्ञात_एक्स.
- स्थिरांक (वैकल्पिक): एक तार्किक मान जो यह निर्दिष्ट करता है कि स्थिरांक कैसा है b समीकरण में वाई = एमएक्स + बी गणना की जानी चाहिए:
- जब सही है or छोड़े गए, b सामान्य रूप से गणना की जाती है;
- असत्य, अटल b मजबूर है 0, और एम-मान को इस प्रकार समायोजित किया जाता है वाई = एमएक्स.
प्रतिलाभ की मात्रा
TREND फ़ंक्शन एक रेखीय प्रवृत्ति के साथ मूल्यों की भविष्यवाणी करता है।
फंक्शन नोट्स
- यदि आप Microsoft 365 से पहले के Excel संस्करणों का उपयोग कर रहे हैं, तो आपको पहले आउटपुट रेंज का चयन करना चाहिए, फिर आउटपुट रेंज के शीर्ष-बाएँ-सेल में TREND सूत्र दर्ज करें, और फिर दबाएँ कंट्रोल + पाली + दर्ज फ़ंक्शन लागू करने के लिए. Microsoft 365 और Excel के नए संस्करणों के उपयोगकर्ताओं के लिए, आप बस शीर्ष-बाएँ-सेल में सूत्र दर्ज कर सकते हैं, और फिर दबा सकते हैं दर्ज.
- आपूर्ति में मौजूदा डेटा ज्ञात_है और ज्ञात_एक्स रैखिक डेटा की आवश्यकता है कि, दिए गए x-मानों के लिए, y-मान रैखिक वक्र में फिट होना चाहिए वाई = एमएक्स + बी. अन्यथा, आउटपुट या अनुमानित मान गलत हो सकते हैं।
- TREND लौटाता है #REF! त्रुटि अगर ज्ञात_एक्स और ज्ञात_है अलग-अलग लंबाई के हैं.
- TREND लौटाता है #VALUE! त्रुटि यदि:
- आपूर्ति में कोई भी मान अभी_आप का, ज्ञात_एक्स or new_x's गैर-संख्यात्मक हैं;
- प्रदत्त स्थिरांक को तार्किक मान के रूप में मान्यता नहीं दी गई है।
- TREND फ़ंक्शन न्यूनतम वर्ग विधि का उपयोग करके वह रेखा ढूंढता है जो आपके डेटा के लिए सबसे उपयुक्त है। रेखा का समीकरण इस प्रकार है.
- x-मानों की एक श्रेणी के लिए:
- वाई = एमएक्स + बी
- x-मानों की अनेक श्रेणियों के लिए:
- y = m1x1 + m2x2 + ... + b
- कहा पे:
- y - गणना करने के लिए आश्रित चर।
- x - गणना करने के लिए उपयोग किया जाने वाला स्वतंत्र चर y.
- m - ढलान जो दर्शाती है कि रेखा कितनी तीव्र है।
- b - स्थिरांक (अंतःखंड जो x = 0 होने पर y के मान के बराबर होता है)।
- Microsoft Excel डेटा में एक पंक्ति को कैसे फिट करता है, इसके बारे में जानकारी के लिए देखें LINEST समारोह.
उदाहरण
मान लीजिए कि आपके पास वर्ष के पहले नौ महीनों की बिक्री तालिका है, तो अगले तीन महीनों की बिक्री की भविष्यवाणी करने के लिए, कृपया शीर्ष सेल में नीचे दिया गया फॉर्मूला दर्ज करें, और दबाएं दर्ज यदि आप Microsoft 365 या Excel के नए संस्करणों का उपयोग कर रहे हैं तो परिणाम प्राप्त करने के लिए। अन्यथा, पहले आउटपुट रेंज का चयन करें, फिर आउटपुट रेंज के शीर्ष सेल में नीचे दिया गया फॉर्मूला दर्ज करें, और फिर दबाएँ कंट्रोल + पाली + दर्ज.
=रुझान(सी6:सी14,B6: B14,B15: B17)
संबंधित कार्य
FORECAST फ़ंक्शन रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करके मौजूदा मूल्यों के आधार पर भविष्य के मूल्य की भविष्यवाणी करता है।
एक्सेल LINEST फ़ंक्शन "न्यूनतम वर्ग" विधि का उपयोग करके x मान और y मान के आपूर्ति किए गए सेट के आधार पर सर्वोत्तम फिट सीधी रेखा के लिए आँकड़ा लौटाता है। फ़ंक्शन स्थिर मानों की एक सरणी लौटाता है।
LOGEST फ़ंक्शन एक घातीय वक्र लौटाता है जो y- और x- मानों के आपूर्ति किए गए सेट के लिए सबसे उपयुक्त होता है और वक्र का वर्णन करने वाले मानों की एक सरणी देता है।
ग्रोथ फ़ंक्शन डेटा के दिए गए सेट के आधार पर अनुमानित घातीय वृद्धि लौटाता है। मौजूदा x-मानों और y-मानों का उपयोग करके, GROWTH फ़ंक्शन नए x-मानों की श्रृंखला के लिए अनुमानित y-मानों की गणना करता है। वित्तीय संदर्भ में, कंपनियां आने वाले वर्षों के राजस्व की भविष्यवाणी करने के लिए ग्रोथ फ़ंक्शन का उपयोग कर सकती हैं।
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