excel多项式趋势预测(利用多项式趋势线预测销售费用)

1. 利用多项式趋势线预测销售费用

生活和学习中有时会需要处理一些数据，为了更加形象直观还需要做图。下面就来讲讲怎么做那种好几条线在一个图上的对比图。

1、首先要选中数据，先选择的会默认为X轴，可以把标题一起选上，也可以不选。再选择Y轴数据，你发现Y轴数据和X轴数据不是紧挨着的，这时候你可以一边按着Ctrl键一边用鼠标框选就能选上了。

2、选择插入—散点图—仅带标记的散点图，这时出来的图只是个雏形，是一些离散的点。

3、左击其中任意一点选中，右击，选择添加趋势线，趋势线选项选择“多项式”出来的就是趋势线，所有的点均匀分布在两侧。根据需要还可以选择显示公式或R值，设置好之后点关闭即可。

4、对着绘图区右击，选择“选择数据”，会弹出来一个表，点“添加”，又弹出来一个表，系列名称可以填和第一条线相对应的。

5、将光标定位在X轴系列值，它会让你选择数据区域，还是用鼠标拖动框选X轴数据，可以选上标题也可以不选，被选中的数据区域会被一个黑色的浮动的矩形包围住。

6、将光标定位在“Y轴系列值”，退格去掉原有的字，框选Y轴数据，可以看到图中已经产生了第二簇点点。没问题的话点击确定，有问题的话重来一遍。

7、可以看到确定之后又回到了之前的框框，但是此时已经有两个系列的数据了，如果想要继续添加数据，仍按照之前的步骤操作即可，不想添加了直接点右下角的确定即可。此时的图仍是散点图，右击添加趋势线即可。

2. 多项式趋势线适用于

在origin中,先在菜单栏中选择绘图菜单,单击里面的散点图的绘制,之后在菜单栏中选择分析菜单,里面有线性拟合和多项式拟合等,单击需要的拟合方式,在弹出的子窗口中将“show formula on graph”勾选一下,就可以显示公式。 把origin线性拟合出来的方程显示在图中

3. 利用线性趋势线预测店铺销售额

一般常用的是预估销售收入增长率，或过去几年平均的销售收入增长率。 销售收入增长率=（本期期末销售收入金额-去年同期销售收入金额）/去年同期销售收入金额*100% 通常销售收入增长率愈高，代表公司产品销售量增加，市场占有率扩大，未来成长也愈乐观。 销售收入预测的方法主要有时间序列法、因果分析法和本量利分析法等。

时间序列法，是按照时间的顺序，通过对过去几期实际数据的计算分析，确定预测期产品销售收入的预测值。

由于计算程序的不同，这种方法又可分为历史同期(季)平均法、滚动(或加权)平均法、基数加平均变动趋势法。

因果(相关)分析法，是利用事物内部发展因果关系，并着重研究影响事物发展变化外因的作用，来预测计划期事物发展变化的趋势。

这种方法一般适用于销售量直线上升的企业。

本量利分析法，是在成本划分为变动成本和固定成本的基础上，根据销售成本、销售量与利润三者之间的内在联系，假定已知其中两个因素，来推测另一个因素，以寻求最佳方案。

运用这种方法，既可以预测保本点销售量和销售收入，也可以预测为实现目标利润需要达到的销售量和销售收入。

4. 多项式趋势模型

方法/步骤

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在进行曲线拟合之前需要对数据进行绘图，通过图形来对数据的基本趋势进行一个大概的判断，便于进一步拟合。

%绘制图形：

x=1:1:9;

y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20];

plot(x,y,'r*');

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因为离散数据较少根据图形我们无法直观的确定多项式模型,因此我们需要进行进一步的判断。在图形窗口中依次点击：工具-基本拟合，在填出的基本拟合窗口中中勾选二次方，三次方，四阶多项式。

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在刷新后的图形窗口中，观察几条曲线和离散数据的逼近程度，选取最有曲线所对应的阶数进行多项式拟合。由图形可知，对于本例，三次多项式模型与四阶多项式模型对于本组离散数据都要较好的拟合度，且两条曲线大致重合，故而我们选用相对容易求解的三次多项式模型进行拟合。

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接下来采用三次多项式模型进行拟合：

%多项式拟合

x=1:1:9;

y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20];

p=polyfit(x,y,3);

xi=1:0.2:10;

yi=polyval(p,xi);

plot(xi,yi,x,y,'r*');

拟合结果如下：

其中p为降幂排列的多项式的系数。

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确定了模型的参数后，揭下来的模型检验与修正我们不再进行，有兴趣的网友可以自行尝试，也可以关注我几天后更新下一篇经验：如何使用matlab建立人口预测模型。最后对最后一段代码中出现的两个函数进行说明：

P=polyfit(x,y,N); %N多项式拟合函数，返回降幂排列的多项式系数

yi=polyval(P,xi); %计算以P向量为系数的多项式在xi处的值

5. 多项式预测法

多项式的n次方展开公式

(a+b)^n=a^n+[C(n,1)]a^(n-1)*b+C(n,2)a^(n-2)b^2+……+C(n-1,n)ab^(n-1)+b^n通项T(k+1)=C(n,k)a^(n-k)*b^k

二项式定理，又称牛顿二项式定理，由艾萨克·牛顿于1664-1665年提出。

公式为:(a+b)^n=C(n,0)a^n+C(n,1)a^(n-1)b+...+C(n,i)a^(n-i)b^i+...+C(n,n)b^n

式中,C(n,i)表示从n个元素中任取i个的组合数=n!/(n-i)!i!

扩展资料：

1、二项式定理的意义

牛顿以二项式定理作为基石发明出了微积分。其在初等数学中应用主要在于一些粗略的分析和估计以及证明恒等式等。

2、二项式定理的重要性

这个定理在遗传学中也有其用武之地，具体应用范围为：推测自交后代群体的基因型和概率、推测自交后代群体的表现型和概率、推测杂交后代群体的表现型分布和概率、通过测交分析杂合体自交后代的性状表现和概率、推测夫妻所生孩子的性别分布和概率。

6. 多项式预测excel

形如：f(x)=an·x^n+an-1·x^(n-1)+…+a2·x^2+a1·x+a0的函数，叫做多项式函数，它是由常数与自变量x经过有限次乘法与加法运算得到的。显然，当n=1时，其为一次函数y=kx+b，当n=2时，其为二次函数。