Сплайн-интерполяция в Excel

Новостная лента

  • Подготовительный этап
  • I. Оформление проектной продукции на ЖБК
  • II. Электронный документооборот
  • III. Расчётные программы
  • IV. Проектирование ЖБК
  • V. Оптимизация работы
  • VI. Другие темы

О проекте

Канал Wiki на YouTube

Поддержать проект

Проектное бюро Фордевинд:

image

https://soldering24.ru/ — Профессиональное паяльное оборудование

Сайты схожей тематики:

experement.spb.ru

konstruktiv54.blogspot.ru

webcad.pro

your-goal.ru

bim-fea.blogspot.ru

Форум-СК

ЖБК.РФ

ruspec.net

Аварии в строительстве

МАИСТРО сообщество профессионалов строительной индустрии

Правообладателям

Интерполяция – это своего рода «латание» графиков в тех местах, где возникают обрывы линий из-за отсутствия данных по отдельным показателям. Термин интерполяция подразумевает «латание» внутренних обрывов на графике. А если бы «латались» внешние обрывы, то это была-бы уже экстраполяция графика.

Как построить график с интерполяцией в Excel

При работе в Excel приходится сталкиваться с интерполяцией графиков различной сложности. Но для первого знакомства с ней рассмотрим сначала самый простой пример.

Если в таблице еще нет всех значений показателей, но уже нужно сформировать по ним отчет и построить графическое представление данных. Тогда на графике мы наблюдаем обрывы в местах, где отсутствуют значения показателей.

Заполните таблицу как показано на рисунке:

Выделите диапазон A1:B4 и выберите инструмент: «Вставка»-«Диаграммы»-«График»-«График с маркерами».

Чтобы устранить обрывы на графике, то есть выполнить интерполяцию в Excel, можем использовать 2 решения для данной задачи:

  1. Изменить параметры в настройках графика выбрав соответствующую опцию.
  2. Использовать функцию: =НД() – возвращает значение ошибки #Н/Д.

Оба эти способа рассмотрим далее на конкретных примерах.

Способ 1:

  1. Сделайте график активным щелкнув по нему левой кнопкой мышки и выберите инструмент: «Работа с диаграммами»-«Конструктор»-«Выбрать данные».
  2. В появившемся диалоговом окне «Выбор источника данных» кликните на кнопку «Скрытые и пустые ячейки»
  3. В появившемся диалоговом окне «Настройка скрытых и пустых ячеек» выберите опцию «линию». И нажмите ОК во всех открытых диалоговых окнах.

Как видно на рисунках сразу отображены 2 варианта опций «линию» и «нулевые значения». Обратите внимание, как ведет себя график при выборе каждой из них.

Методы интерполяции табличных данных в Excel

Теперь выполним интерполяцию данных в таблице с помощью функции: =НД(). Для этого нужно предварительно сбросить выше описанные настройки графика, чтобы увидеть как работает данный способ.

Способ 2. В ячейку B3 введите функцию =НД(). Это автоматически приведет к интерполяции графика как показано на рисунке:

Примечание. Вместо функции =НД() в ячейку можно ввести просто значение: #Н/Д!, результат будет тот же.

все урокиВсе видеоНовые видеоПопулярные видеоКатегории видео

Авто Видео-блоги ДТП, аварии Для маленьких Еда, напитки
Животные Закон и право Знаменитости Игры Искусство
Комедии Красота, мода Кулинария, рецепты Люди Мото
Музыка Мультфильмы Наука, технологии Новости Образование
Политика Праздники Приколы Природа Происшествия
Путешествия Развлечения Ржач Семья Сериалы
Спорт Стиль жизни ТВ передачи Танцы Технологии
Товары Ужасы Фильмы Шоу-бизнес Юмор

Главные новости Оперативно-профилактическое мероприятие «Должник»»>Сотрудники полиции устанавливают собственников гаражей по адресу Парковая, 14″>Позвонили от имени банка и пугают оформлением кредита на Ваше имя? – немедленно положите трубку. Вы имеете дело с мошенниками»>Полицейские Верхней Салды напоминают: находясь в садах, на участках, на отдыхе — необходимо следить за личными вещами!»>Сотрудники полиции Верхней Салды раскрыли серию краж прессованного картона из магазинов»>Перекрытие дорог 12.06.2021″>В рамках профилактической операции «Нелегальный мигрант» выявлено 23 факта нарушений миграционного законодательства»>Профилактическое мероприятие «Безопасная дорога»»>С наступлением лета сотрудники полиции усилили контроль за безопасностью несовершеннолетних»>Сотрудники ГИБДД выясняют обстоятельства ДТП на автодороге «Нижняя Салда – д. Медведево», в результате которого пострадал человек»> Покупка сток одежды для мужчин оптом»>Лучшие комедии 2021 года по мнению зрителей»>Металлопрокат и сфера его использования в повседневной жизни»>Реконструкция и реновация зданий»>Свято-Троице-Сергиева Лавра»>Как отличить оригинальные запчасти от подделки?»>Приложение Google Play Market»>The Witcher 3: Wild Hunt Прохождение — Дружелюбный Новиград #23″>Деятельность одного из подразделений Белгородского линейного отдела проверили общественники»>Как пробить финансовый потолок? Как пробить свой финансовый потолок и заработать нужную сумму денег?»> Склад ответственного хранения»>Фторопластовые втулки ф4, ф4К20 куплю по России неликвиды, невостребованные»>Стержень фторопластовый ф4, ф4к20 куплю по России излишки, неликвиды»>Куплю кабель апвпу2г, ввгнг-ls, пвпу2г, пввнг-ls, пвкп2г, асбл, сбшв, аабл и прочий по России»>Куплю фторопласт ФУМ лента, ФУМ жгут, плёнка фторопластовая неликвиды по России»>Силовой кабель закупаем в Екатеринбурге, области, по РФ неликвиды, излишки»>Фторопластовая труба ф4, лента ф4ПН куплю с хранения, невостребованную по РФ»>Фторопластовый порошок куплю по всей России неликвиды, с хранения»>Куплю провод изолированный СИП-2, СИП-3, СИП-4, СИП-5 невостребованный, неликвиды по РФ»>Фторкаучук скф-26, 26 ОНМ, скф-32 куплю по всей России неликвиды, невостребованный»> Фото laribalashova»>Фото Vladimir Vasin»>Фото Аля М»>Фото Светлана Латифов»>Фото Маго Мед»>Фото Сергей»>Фото Ольга Глазачева (Коростелева)»>Фото magomed03255@gmail.com»>Фото tamirumarov80″>Фото Елена Нестерова (Солодовникова»> наружная реклама 9 мин. назад мешки под глазами 16 мин. назад Популярная пекарня Хорс 29 мин. назад Цветы 33 мин. назад Как избавиться от запора быстро и эффективно 44 мин. назад Курсы 52 мин. назад труба из нержавейки 1 ч. 19 мин. назад Лингафонный кабинет 1 ч. 26 мин. назад Гидроизоляция полимочевиной 1 ч. 51 мин. назад Сериалы 1 ч. 58 мин. назад Последние комментарии Сергей Эти 3 техники помогают мне когда я напряжен, в основном на работе. Использую их на обеде. Случайно наткнулся на статью и попробо… 10 ч. 5 мин. назад aresfok Приветствуем вас на страницах нашего туристического портала Gidlite.ru, посвящённым отпуску. Очень важно не только работать, но … 14 ч. 5 мин. назад Анна Волкова Как оказалось не такая-уж и простая стала задача: в кратчайшие сроки найти работу вебкам моделью на дому. Гдето платят сущие коп… Вчера, 13:44:29 07072016uva Холодильник должен быть вместительным, не шумным и надежным. Стоит обратить внимание на зарекомендовавшие себя торговые марки. Н… 14 июня 2021 г. 16:55:19 07072016uva Холодильник должен быть вместительным, не шумным и надежным. Стоит обратить внимание на зарекомендовавшие себя торговые марки. Н… 11 июня 2021 г. 21:32:51 bakir7458 Выбирать нужно проверенные бренды. Даже если дороговато, но зато надежно… 11 июня 2021 г. 21:11:19 rom kov Естественно, мониторинг цен необходим, чтобы, исходя из этого, назначать свою цену на товары или услуги, если такая возможность … 11 июня 2021 г. 2:29:25 acercool Мониторинг цен в бизнесе — это конечно очень важный процесс. Тут всегда надо держать « ушки на макушке », ведь конкуренты, понят… 10 июня 2021 г. 14:40:20 07072016uva Цены мониторить очень важно, что бы не допускать демпинга и завышения. Что бы все слои населения имели доступ ко всем категориям… 10 июня 2021 г. 13:30:51 Хронос Согласен с автором статьи и считаю, что эта тема действительно имеет место быть в наше время! Но при прочтении статьи у меня сфо… 10 июня 2021 г. 12:44:00

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

MachineLearning.ru

Профессиональный информационно-аналитический ресурс, посвященный

машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных.

Сейчас ресурс содержит 1072 статьи на русском языке.

Poligon.MachineLearning.ru — Полигон алгоритмов классификации

Классификация Распознавание образов
Регрессионный анализ Анализ и понимание изображений
Прогнозирование Обработка и анализ текстов
Прикладная статистика Прикладные системы анализа данных
Обработка сигналов Все направления
Концепция Инструктаж Все статьи Ненаписанные статьи Полезные ссылки Частые вопросы Справка

Временная приостановка свободной регистрации на ресурсе

Уважаемые коллеги!

В связи с высокой активностью спамеров, временно приостановлена свободная регистрация на ресурсе MachineLearning.ru. Ведется поиск «интеллектуального» решения данной проблемы.

В настоящее время для создания новой учетной записи, можно обратиться к любому активному участнику ресурса (коллега, научный руководитель, сосед по парте, …) с просьбой перейти по ссылке Регистрация нового участника и ввести в форму данные нового участника.

Цели Ресурса
  • Сконцентрировать информацию о достижениях ведущих российских научных школ в области машинного обучения, распознавания образов, анализа данных.
  • Способствовать обмену опытом, накоплению и распространению научных знаний в этой области.
  • Предоставить площадку для виртуальных научных семинаров и обсуждений.
  • Предоставить доступ к Полигону алгоритмов классификации — распределенной системе тестирования алгоритмов классификации на реальных прикладных задачах.

Основные принципы

Ресурс строится по принципам Википедии — свободной энциклопедии.

Содержимое Ресурса создаётся всеми его пользователями и является общественным достоянием. Каждый пользователь ресурса может создать или модифицировать статью или раздел (категорию), в любое время, в любом месте, располагая только доступом в Интернет.

Главное отличие от Википедии — профессиональная направленность тематики. Допускается (и поощряется) пополнение Ресурса специальными, полемическими и учебными материалами, информацией о незавершённых исследованиях, исходными кодами алгоритмов и программ. По этим причинам Ресурс не может являться частью Википедии. В то же время, не исключается возможность обмена материалами с Википедией и другими сетевыми энциклопедиями.

Новые статьи

  • Стилизация фото на AlterDraw.com (Victor Kitov) – [20:51, 20 апреля 2021]
  • Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2021 (Kropotov) – [16:02, 11 февраля 2021]
  • Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группы 674, 774, весна 2021 (Strijov) – [12:39, 28 января 2021]
  • Фундаментальные теоремы машинного обучения/Группа 674 (практика, М.С. Потанин, В.В. Стрижов) (Strijov) – [14:00, 27 января 2021]
  • Моя первая научная статья (лекции и практика, В.В. Стрижов)/Группы 874, 821, 813, весна 2021 (Strijov) – [12:34, 27 января 2021]
  • Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2020 (Yury Chekhovich) – [21:03, 5 декабря 2020]
  • Нейрокомпьютерный интерфейс (Strijov) – [20:22, 1 ноября 2020]

Список всех статей

Новое в разделе «Публикации»

  • Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey D. Ullman Mining of Massive Datasets. — Cambridge University Press, 2014. — 511 p.  (подробнее)
  • Сборник статей Past, Present, and Future of Statistical Science. — CRC Press, 2014. — 622 p.  (подробнее)
  • Донской, В. И. Алгоритмические модели обучения классификации: обоснование, сравнение, выбор. — Симферополь: ДИАЙПИ, 2014. — 228 с.  (подробнее)
  • Загоруйко, Н. Г. Когнитивный анализ данных. — Академическое издательство «ГЕО», 2012. — 203 с.  (подробнее)
  • Мерков, А. Б. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения. — Едиториал УРСС, 2011. — 256 с.  (подробнее)
  • Bishop, C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. — Springer, 2006. — 738 p.  (подробнее)
  • Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition. — Morgan Kaufmann Publishers, 2012. — 703 p.  (подробнее)

Все публикации

    Последние новости
  • 27 января 2021 года — The 29th IEEE Conference of the Open Innovations Association FRUCT will be held in Tampere (Finland) on 12-14 May 2021. Submission deadline:

    12 March 2021

    . See the Call for papers.

  • 30 ноября 2020 года — Конференция Mathematical Optimization Theory and Operations Research MOTOR, will be held in Irkutsk, Baikal, 5—10 July 2021. Abstract submission:

    January 16, 2021

    , Full paper submission:

    February 13, 2021

    .

  • 11 февраля 2020 года — Конференция Open Innovations Association FRUCT (Finnish-Russian University Cooperation in Telecommunications), проводимая в Москве 25—29 января 2021 года, принимает короткие и полные статьи

    до 30 октября и 20 ноября

    соответственно.

  • 21 сентября 2020 года — Конференция Recent Advances in Machine Learning, Data Science, Intelligent Systems & Networking (MaDaIn 2020), проводимая в городе Дананг, Вьетнам 5—6 декабря, принимает статьи

    до 30 сентября

    .

  • 11 февраля 2020 года — Конференция Artificial Intelligence and Natural Language (AINL 2020), проводимая в Хельсинки 7—9 октября, принимает короткие и полные статьи

    до 20 мая

    .

  • 23 декабря 2019 года — Код приглашенного доклада в сессию Bayesian Model Selection and Multimodeling: 2b72d1c2. Тезисы конференции IFORS 2020 в Сеуле, принимаются

    до 17 января

    .

  • с 26 по 29 ноября 2019 года — даты работы 19-й Всероссийской конференции с международным участием «Математические методы распознавания образов» (ММРО-2019). Конференция проходит в Москве в Президиуме Российской академии наук (Ленинский проспект, 32А). Объявление о конференции.

    Программа конференции

    .

  • 24 июня 2019 года  — The 25-th International Conference of Open Innovation IEEE FRUCT-2019 to be held in Helsinky, November 5-8. Publications with indexing Scopus and WoS, deadline September 16.
  • 24 июня 2019 года  — The seminar on Intelligence, Social Media and Web (ISMW) will be held in Helsinki, November 7-8, within scope of the 25 IEEE FRUCT International Conference. Publications with indexing Scopus and WoS, deadline September 16.
  • 30 марта 2019 года  — List of conferences, workshops, seminars 2019 related to Artificial Intelligence, Data Mining, Text Mining.
  • 21 марта 2019 года  — International Federation of Operational Research Societies IFORS приглашает к сотрудничеству на сайте ifors.org. Конференция IFORS состоится в Сеуле 21-26 июля 2020 года.
  • 29 мая 2019 года  — Big Data Days 2019 Международная конференция о больших данных, науке о данных и искусственном интеллекте пройдет в Москве

    с 8 по 10 октября

    .

  • 21 марта 2019 года  — The X International Conference «Optimization and Applications» will be held in Petrovac, Montenegro, September 30 — October 4, 2019 in Petrovac, Montenegro.
  • 19 июля 2016 года — Специализация МФТИ «Машинное обучение и анализ данных» — серия онлайн курсов на сайте coursera.org приглашает слушателей, желающих быстро освоить практику и теорию профессии, научиться решать типовые индустриальные задачи. Уже сейчас курс слушают несколько тысяч человек.

Основные категории

  • Научные школы
  • Научные конференции
  • Научные организации
  • Коммерческие организации
  • Энциклопедия анализа данных
  • Популярные и обзорные статьи
  • Учебные материалы и курсы
  • Теоретические исследования
  • Прикладные исследования
  • Страницы участников
  • Виртуальные семинары
  • Открытые проблемы и полемика
  • Конкурсы
  • Инструменты и технологии
  • Публикации
  • Квалификационные работы

Последние правки

  • Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Студенты

    ( Vshokorov )

    — [ 21:33, 16 июня 2021 ]

  • Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Отчеты НИР

    ( Morgachev.gleb )

    — [ 12:09, 16 июня 2021 ]

  • Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)

    ( Victor Kitov )

    — [ 11:16, 12 июня 2021 ]

  • Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2021

    ( Kropotov )

    — [ 10:38, 8 июня 2021 ]

  • Глубинное обучение (курс лекций)/2020

    ( Victor Kitov )

    — [ 15:44, 7 июня 2021 ]

  • Математические методы распознавания образов (курс лекций, В.В.Китов)

    ( Victor Kitov )

    — [ 10:37, 3 июня 2021 ]

  • Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)

    ( Vokov )

    — [ 21:17, 29 мая 2021 ]

  • Написание отчётов и статей (рекомендации)

    ( Vokov )

    — [ 23:56, 27 мая 2021 ]

  • Фундаментальные теоремы машинного обучения/Группа 674 (практика, М.С. Потанин, В.В. Стрижов)

    ( Filipp Nikitin )

    — [ 15:20, 25 мая 2021 ]

  • Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы 1 семестр

    ( Algneushev )

    — [ 00:03, 17 мая 2021 ]

  • Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Расписание

    ( Strijov )

    — [ 16:48, 12 мая 2021 ]

  • Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Персональный состав

    ( Kropotov )

    — [ 14:48, 12 мая 2021 ]

  • Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы

    ( Kropotov )

    — [ 14:44, 12 мая 2021 ]

  • Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)

    ( Kropotov )

    — [ 14:18, 12 мая 2021 ]

  • Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявлений

    ( Kropotov )

    — [ 14:17, 12 мая 2021 ]

  • Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группы 674, 774, весна 2021

    ( Strijov )

    — [ 21:36, 11 мая 2021 ]

  • Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)

    ( Vokov )

    — [ 16:34, 7 мая 2021 ]

  • Стилизация фото на AlterDraw.com

    ( Victor Kitov )

    — [ 12:57, 7 мая 2021 ]

  • Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Прием студентов

    ( Strijov )

    — [ 21:35, 4 мая 2021 ]

  • Моя первая научная статья (лекции и практика, В.В. Стрижов)/Группы 874, 821, 813, весна 2021

    ( Strijov )

    — [ 20:37, 3 мая 2021 ]

Список всех последних правок

Работа над созданием Ресурса MachineLearning.ru ведется при поддержке РФФИ (проекты 07-07-00372, 10-07-00673) и компании Forecsys

Интерполяция – это способ определения промежуточных значений по дискретному набору данных.

Формула линейной интерполяции имеет вид:

image

при

xi≤x≤xi+1

Ниже представлен график линейной интерполяции для нелинейной  функции $y=sqrt{x}$ 

image

Пример 1

Воспользовавшись таблицей ниже, найдите неизвестное значение функции f(x) при x=3

x f(x)
2 5
3 ?
5 11

Решение

Воспользуемся формулой линейной интерполяции, получим

image

Так как данные в таблице представлены для линейной функция f(x)=2x+1. Для проверки полученного значения подставим в функцию значение X=3

f(3)=2*3+1=7

image

Пример 2

В соответствии с представленными данными в таблице, найдите неизвестное значение функции f(x) при x=3

x f(x)
2 4
3 ?
5 25

Решение

Применим формулу линейной интерполяции, имеем

image

Так как данные в таблице представлены для нелинейной квадратной функции f(x)=x2. Проверим правильность, подставив в функцию значение X=3

f(3)=32=9

Значение получилось не совсем точное, так как метод линейной интерполяции применим в основном для линейных функций, а для нелинейных функций дает результаты с определенной погрешностью в зависимости от типа функции.

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Илья Коршунов
Наш эксперт
Написано статей
134
А как считаете Вы?
Напишите в комментариях, что вы думаете – согласны
ли со статьей или есть что добавить?
Добавить комментарий