Wie verwende ich die UNREGLE.KURS-Funktion in Excel?

Die UNREGELMÄSSIG-Funktion in Excel, auch bekannt als UNREGLE.KURS in einigen Sprachversionen, wird verwendet, um eine mathematische Funktion auf unregelmäßig verteilte Datenpunkte anzuwenden und einen Wert oder eine Reihe von Werten zu interpolieren. Diese Funktion ist besonders nützlich für die Arbeit mit Zeitreihen oder anderen Daten, die ungleichmäßig erfasst wurden.

Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung der “UNREGELMÄSSIG”-Funktion:

Syntax der Funktion:

Die allgemeine Syntax sieht wie folgt aus:

   UNREGLE.KURS(X_Achse, Y_Achse, Neues_X, [Interpolation & Extrapolation])

Parameter:

`X_Achse`: Ein Array oder Bereich von unabhängigen Werten (x-Werte), die den bestehenden Daten entsprechen.
`Y_Achse`: Ein Array oder Bereich von abhängigen Werten (y-Werte), die den entsprechenden x-Werten entsprechen.
`Neues_X`: Der neue x-Wert oder eine Reihe von x-Werten, für die Sie interpolierte y-Werte berechnen möchten.
`[Interpolation & Extrapolation]`: Ein optionaler Parameter, der den Typ der Interpolation oder Extrapolation, die angewendet wird, festlegt. Verschiedene Einstellungen sind möglich (z.B. lineare oder polynomiale Interpolation).

Beispiel:

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Tabelle mit den folgenden x- und y-Werten:

   A       B
   1  X_Achse  Y_Achse
   2      1        2
   3      4        8
   4      5       10

Sie möchten den interpolierten y-Wert für einen x-Wert von 3 berechnen. Die Formel könnte wie folgt aussehen:

   =UNREGLE.KURS(A2:A4, B2:B4, 3)

In diesem Fall verwendet Excel die vorhandenen x- und y-Werte, um den Wert für `x=3` zu interpolieren.

Wichtige Hinweise:

Stellen Sie sicher, dass die Arrays oder Bereiche für `X_Achse` und `Y_Achse` gleich lang sind.
Wenn die `Neues_X` Werte außerhalb der originalen `X_Achse` liegen und keine geeignete Extrapolationsoption gegeben ist, kann die Funktion #NV zurückgeben.
Die Funktion ist sinnvoll für numerisch durchgehende Daten und liefert Ergebnisse bei qualitativen oder diskontinuierlichen Daten möglicherweise nicht die erwarteten Werte.

Diese Funktion ist ideal für Situationen, in denen lineare Tabellen oder andere Standardmethoden keine befriedigende Lösung bieten, weil die Daten nicht regelmäßig sind.

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