Wie verwende ich die POLYNOMIAL-Funktion in Excel?

In Excel gibt es keine direkte Funktion namens “POLYNOMIAL”. Allerdings kannst du polynomiale Regressionen oder Trendlinien mit Hilfe von Excel-Funktionen und -Tools durchführen. Hier sind einige Schritte, wie du dies erreichen kannst:

1. Polynomiale Trendlinie in einem Diagramm erstellen:

Dateneingabe: Gib deine Daten in Excel ein. In der Regel hast du zwei Spalten, z. B. X-Werte und Y-Werte.
Diagramm erstellen:

Markiere deine Daten.
Gehe auf die Registerkarte “Einfügen” und wähle ein Punkt-(XY)-Diagramm aus.

Trendlinie hinzufügen:

Klicke mit der rechten Maustaste auf einen der Datenpunkte im Diagramm und wähle “Trendlinie hinzufügen” aus.
Wähle im rechten Bereich “Polynomial” und dann den Grad des Polynoms (z.B. 2 für quadratisch, 3 für kubisch, etc.).
Optional: Aktiviere die Option “Gleichung im Diagramm anzeigen”, um die Gleichung der Trendlinie anzuzeigen.

2. Polynomiale Regression mit der MATRIX-MULTIF. und der LINEST-Funktion:

Wenn du die Koeffizienten eines Polynoms berechnen möchtest, kann die LINEST-Funktion hilfreich sein:

Daten vorbereiten: Lege deine X- und Y-Werte in zwei Spalten an.
LINEST-Funktion verwenden:

Klicke auf eine leere Zelle, in die du die Ergebnisse einfügen möchtest.
Gib die Funktion ein, z. B. für ein quadratisches Polynom: `=LINEST(y-Werte, x-Werte^{1,2},,Wahr)`. Hierbei ersetzt du „y-Werte“ und „x-Werte“ durch die tatsächlichen Zellbereiche deiner Daten.
Drücke Strg + Shift + Enter, um die Funktion als Matrixfunktion einzugeben. Excel gibt dir die Koeffizienten des Polynoms zurück. Der erste Wert ist der Koeffizient des höchsten Grades.

Anwendung:

Nachdem du die Koeffizienten ermittelt hast, kannst du das Polynom verwenden, um neue Y-Werte für beliebige X-Werte zu berechnen.
Verwende dazu die Formel: `=ax^n + bx^(n-1) + … + z`, wobei a, b, … die ermittelten Koeffizienten sind.

Das sind die grundlegenden Schritte, um mit polynomialen Funktionen in Excel zu arbeiten. Beachte, dass die Genauigkeit der polynomischen Anpassung von der Qualität und Natur deiner Daten abhängt.

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