সলভার ব্যবহার করে আপনি এক্সেলে কিছু মোটামুটি পরিশীলিত ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন । তবে ম্যানুয়ালি বক্ররেখা ফিট করার জন্য এখানে একটি সাধারণ ট্রায়াল এবং ত্রুটি পদ্ধতি।
আপনি যে বাঁকটি খুঁজছেন তার সমীকরণটি ফর্মের Ao(1-e^(-kx))
। এটি বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রক্রিয়াগুলির মডেলগুলির জন্য ব্যবহৃত একটি সাধারণ সমীকরণ (কেমিক্যাল গতিবিদ্যা, ইলেকট্রনিক্স ইত্যাদি) সামঞ্জস্য করার জন্য কেবল দুটি ধ্রুবক রয়েছে এবং আপনি এগুলির জন্য বিভিন্ন মান চেষ্টা করতে পারেন এবং রিয়েল টাইমে লাগানো বাঁকানো পরিবর্তনটি দেখতে পারেন।
আপনার ডেটার অংশের একটি গ্রাফ এবং ডেটা ফিট করে এমন যুক্ত বক্ররেখা এখানে রয়েছে:
এবং এখানে গণিত লাগানো বক্ররেখা সহ ডেটা টেবিলটি রয়েছে:
হইয়া জন্য সূত্র: =D$2*(1-EXP(-E$2*A2))
। এক্স অসীমের কাছে যাওয়ার সাথে সাথে ফাংশনের মান হ'ল তাই আপনার ডেটার "মালভূমি" হিসাবে এটির মানটি অনুমান করা সহজ। অন্যান্য ধ্রুবক নির্ধারণ করে যে বক্ররেখার মালামালটি কত দ্রুত পৌঁছে যায়। আপনি ধ্রুবকগুলি সামঞ্জস্য করতে পারেন এবং চোখের দ্বারা ফিটকে বিচার করতে পারেন।
যদি আপনি বাস্তব অভিনবতা পেতে চান, আপনি "স্কোয়ারের যোগফল" গণনা করতে পারেন এবং এই মানটি হ্রাস করতে স্থিরদের সামঞ্জস্য করতে পারেন। স্কোয়ারের যোগফল হ'ল প্রতিটি ডাটা পয়েন্ট এবং সেই পয়েন্টের জন্য ফিটের y- মানের মধ্যে স্কোয়ার পার্থক্যগুলির মোট।
শুভকামনা।