excel FORECAST

1.FORECAST 정의 란?

FORECAST 함수는 주어진 x 값에 대한 선형 회귀 분석을 기반으로 새로운 y 값을 예측하는 데 사용되는 Excel 함수입니다. 이 함수는 주어진 x 값에 대해 기존 데이터 세트에서 얻은 선형 회귀 모델을 사용하여 새로운 값을 예측합니다.

일반적으로 FORECAST 함수는 다음과 같은 형식을 가집니다.

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=FORECAST(x, known_y's, known_x's)

여기서:

• x: 예측하려는 새로운 x 값입니다.
• known_y's: 알려진 y 값의 배열 또는 범위입니다.
• known_x's: 알려진 x 값의 배열 또는 범위입니다.

FORECAST 함수는 주어진 x 값에 대한 예측 y 값을 반환합니다. 이를 위해 함수는 주어진 x 값에 대해 기존 데이터 세트에서 선형 회귀 분석을 수행하여 기울기와 절편을 구한 후, 이를 사용하여 새로운 값을 예측합니다.

 

 

 

2.예시

예를 들어, 다음과 같은 기존 데이터 세트가 있다고 가정해보겠습니다.

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x 값: 1, 2, 3, 4, 5 y 값: 2, 3, 5, 4, 6

이제 이러한 데이터를 기반으로 새로운 x 값에 대한 y 값을 예측하려고 합니다. 예를 들어, x 값이 6일 때 y 값을 예측해보겠습니다. 이를 위해 FORECAST 함수를 사용할 수 있습니다.

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=FORECAST(6, B2:B6, A2:A6)

여기서 B2:B6는 알려진 y 값의 범위를 나타내고, A2:A6는 알려진 x 값의 범위를 나타냅니다. 이 함수는 x 값이 6일 때의 예측된 y 값을 반환합니다.

예를 들어, 다음과 같은 기존 데이터 세트가 있다고 가정합니다.

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x 값: 1, 2, 3, 4, 5 y 값: 3, 6, 9, 12, 15

이제 이 데이터를 사용하여 새로운 x 값에 대한 y 값을 예측하려고 합니다. 예를 들어, x 값이 6일 때 y 값을 예측해보겠습니다. 이를 위해 FORECAST 함수를 사용할 수 있습니다.

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=FORECAST(6, B2:B6, A2:A6)

여기서 B2:B6는 알려진 y 값의 범위를 나타내고, A2:A6는 알려진 x 값의 범위를 나타냅니다. 이 함수는 x 값이 6일 때의 예측된 y 값을 반환합니다.

 

 

 

 

3.사용방법

FORECAST 함수를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. Excel을 열고 예측하려는 데이터를 포함하는 워크시트를 선택합니다.
2. 예측하려는 새로운 x 값과 기존 데이터 세트를 포함하는 범위를 선택합니다. 예를 들어, x 값이 6일 때 y 값을 예측하려면 새로운 x 값을 하나 선택하고, 기존 x 값의 범위와 해당되는 y 값의 범위를 선택합니다.
3. 선택한 범위에서 "함수 입력 줄" 또는 셀에 다음과 같이 FORECAST 함수를 입력합니다.

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=FORECAST(x, known_y's, known_x's)

여기서:

• x: 예측하려는 새로운 x 값입니다.
• known_y's: 알려진 y 값의 범위입니다.
• known_x's: 알려진 x 값의 범위입니다.

1. Enter 키를 눌러 함수를 실행하면 새로운 x 값에 대한 예측된 y 값을 얻을 수 있습니다.

예를 들어, x 값이 6일 때 y 값을 예측하려면 다음과 같이 FORECAST 함수를 사용할 수 있습니다.

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=FORECAST(6, B2:B6, A2:A6)

여기서 B2:B6는 알려진 y 값의 범위를 나타내고, A2:A6는 알려진 x 값의 범위를 나타냅니다.

 

 

 

4.함수 사용팁

FORECAST 함수를 사용할 때 유용한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.

1. 적절한 데이터 사용: 예측을 위해 사용되는 데이터는 가능한 한 정확하고 신뢰할 수 있어야 합니다. 또한 데이터가 특정 패턴이나 추세를 따르는지 확인하는 것이 중요합니다.
2. 적절한 모델 선택: FORECAST 함수는 선형 회귀 분석을 기반으로 하기 때문에 데이터가 선형적인 패턴을 따를 때 가장 효과적입니다. 데이터가 비선형적인 패턴을 따를 경우, 다른 예측 모델을 고려해야 할 수 있습니다.
3. 적절한 x 값 선택: 예측하려는 새로운 x 값은 기존 데이터 범위 내에 있어야 합니다. 또한 예측된 결과의 의미를 이해하기 위해 선택한 x 값의 범위를 주의깊게 검토해야 합니다.
4. 결과 검토: 예측된 결과를 다른 정보와 비교하여 합리적인지 확인하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 기존 데이터의 추세와 비교하여 예측된 결과가 일관되는지 확인할 수 있습니다.
5. 오류 처리: 입력한 데이터가 올바르지 않거나 예측된 결과가 의미 없는 경우 오류 처리를 수행해야 합니다. 예를 들어, IFERROR 함수를 사용하여 오류가 발생했을 때 대체 값을 출력하거나 사용자에게 경고 메시지를 표시할 수 있습니다.

이러한 팁들을 활용하여 FORECAST 함수를 보다 효과적으로 사용할 수 있습니다.

 

 

 

5.주의사항

FORECAST 함수를 사용할 때 주의해야 할 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

1. 선형 가정: FORECAST 함수는 선형 회귀 분석을 기반으로 예측을 수행합니다. 따라서 데이터가 선형적인 패턴을 따를 때에만 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 데이터가 비선형적인 패턴을 따를 경우, 다른 예측 모델을 고려해야 합니다.
2. 외삽법 사용 주의: FORECAST 함수는 주어진 x 값의 범위 내에서만 유효합니다. 즉, 함수는 기존 데이터 범위를 벗어나는 값에 대한 예측을 수행하지 않습니다. 따라서 함수를 사용할 때 외삽법을 사용하는 것은 주의해야 합니다.
3. 데이터 품질: 예측을 위해 사용되는 데이터는 가능한 한 정확하고 신뢰할 수 있어야 합니다. 또한 데이터가 특정 패턴이나 추세를 따르는지 확인하는 것이 중요합니다. 부정확한 데이터를 사용하면 부정확한 예측 결과를 얻을 수 있습니다.
4. 오버피팅 방지: 데이터에 과도하게 맞추는 것을 방지하기 위해 적절한 모델 선택과 모델 평가가 필요합니다. 너무 복잡한 모델을 사용하면 오버피팅이 발생할 수 있으며, 이는 예측의 정확성을 저하시킬 수 있습니다.
5. 신뢰구간 고려: 예측 결과에 대한 신뢰구간을 함께 고려하는 것이 중요합니다. 신뢰구간은 예측의 정확성을 평가하고 예측값의 가능한 범위를 제공합니다.

이러한 주의사항을 유념하여 FORECAST 함수를 사용하면 더 신뢰할 수 있는 예측 결과를 얻을 수 있습니다.