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Excel线性插值

Excel中的线性插值意味着预测或猜测当前数据上给定的任何特定变量的下一个下一个值，在这里我们创建一条直线，将两个值连接起来，然后通过它来估计未来值，在Excel中，我们使用预测函数和查找函数进行线性插值。

插值是一种数学或统计工具，用于预测曲线或直线上2个点之间的值。只要有机会预测两个数据点之间的值，此工具不仅可以用于统计数据，还可以用于许多其他领域，例如商业，科学等。

如何在Excel中进行线性插值？

范例＃1

执行插值以了解不同时区的天气温度

首先，记下每小时班加罗尔地区的温度数据，数据如下：–

数据显示，我们已经了解了班加罗尔地区某个日期的温度细节。在“准时”栏中，我们有整天的时区，在“小时”栏中，我们提到了从一天开始的小时数，例如12:00 AM将是0小时，1：00 AM将是1小时，依此类推。在。

现在，我们将对数据执行插值，以提取所需时区的温度值，该时区可能不仅是精确的小时，​​而且可能是任何时间。

为了执行插值，我们必须在Excel中使用一些公式，例如FORECAST，OFFSET，MATCH。在继续之前，让我们简要了解一下这些公式。

预报（） - 这个EXCELECT excel功能基于现有值和线性趋势来计算或预测未来值。

• X –这是我们要预测的值。
• 已知 –这是数据中的从属值，以及必须填写的必填字段
• Known_xs –这是来自数据和必须填写的必填字段的独立值。

比赛（） - 此Match excel函数将以指定顺序返回与指定值匹配的行，列或表中查找值的相对位置。

• 查找值 –这是需要从lookup_array匹配的值
• Lookup_array –这是搜索范围

[match_type] –可以为1,0，-1。默认值为1。对于1-匹配将找到小于或等于look_up值的最大值，并且值应按升序排列。对于0 – Match找到第一个值正好等于lookup_value且无需排序。对于-1 – Match将找到大于或等于look_up值的最小值，并应按降序排序。

抵消（） - 此偏移功能将返回指定行数和列数的一个单元格或一系列单元格。单元格或单元格范围将取决于我们指定的行和列中的高度和宽度。

• 参考 –这是开始计算行和列的起点。
• 行数 –在起始参考单元格下方偏移的行数。
• 列 –要从起始参考单元格向右偏移的列数。
• [高度] –距返回参考的高度（以行为单位）。这是可选的。
• [宽度] –返回的参考中的宽度（以列为单位）。这是可选的。

正如我们简要看到的公式，我们将使用它们来执行插值。现在，让我们执行插值，如下所示：

在需要查看不同时区温度的单元格中键入公式。这表明我们必须选择需要预测的像元，并使用offset＆match函数来选择known_ys和known_xs。

预测（$ F $ 5 – 选择具有要预测的时区的单元格。

抵销（$ C $ 3：$ C $ 26，MATCH（$ F $ 5，$ B $ 3：$ B $ 26,1）-1,0,2）– 因为这些是从属值，所以它用于选择known_ys作为参考“ temp”列。 match函数用于生成我们需要预测并计算行数的值的位置。列应为0，因为我们希望依赖的值位于所选的同一列上，并且高度为2，因为我们需要基于最后两个值执行预测。

抵销（$ B $ 3：$ B $ 26，MATCH（$ F $ 5，$ B $ 3：$ B $ 26,1）-1,0,2）– 这是用来选择known_xs作为参考小时数列，因为它们是独立的值，其余部分与我们对行数所做的相同。

现在在我们已考虑进行预测的单元格中给出一些时区。在这里输入的值为19.5，即7:30 PM，我们将获得30的温度，这是根据每小时给出的温度值预测的。

同样，我们可以从该公式中看到不同时区的温度数字。

范例＃2

执行线性插值以了解组织在2018年的销售额

假设我们获得了以下组织的2018年销售详细信息。我们拥有以天为单位的数据及其累积销售量。我们在今年的前15天获得了7844单位的销量，在一年的50天内获得了16094单位的销量，依此类推。

我们可以使用插值中使用的相同公式来预测不同日期的销售价值，这在我们考虑的数据中并未提及。这里的销售额是我们累积的直线（线性）。

如果要查看215天的销售量，则可以通过考虑给定的销售数据来获得215天的预测销售量，如下所示。

同样，我们可以通过在给出的点之间进行预测来找出当年的销售数量。

要记住的事情

• 这是最不准确的方法，但是如果表值之间的间距很近，则它是快速而准确的。
• 这也可以用于估算地理数据点，降雨，噪声水平等的值。
• 它非常容易使用，对于非线性函数来说不是很准确。
• 除了Excel线性插值外，我们还有其他类型的方法，例如多项式插值，样条插值等。