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선형 보간 계산기 | 예 및 공식 – PureCalculators
이 무료 온라인 계산기는 선형 보간과 선형 외삽을 계산합니다. 또한 선형 방정식의 기울기를 제공합니다.
Source: purecalculators.com
Date Published: 4/6/2022
View: 7761
선형 보간 값 계산기
선형 보간 값 계산기. First Point co-ordinates, X1: Y1: Second point co-ordinates, X2: Y2: Target point x, X: Interpolated point Y value. 선형 보간 값 계산기 …
Source: kor.foxcalculators.com
Date Published: 4/27/2021
View: 812
알고 있는 값을 이용해 모르는 값을 구하는 보간법 계산기
선형 보간법 계산기 (Linear interpolator) 를 소개드립니다. 직선의 그래프를 가지는 1차 보간법 – 선형 보간법 계산기 입니다. 하기 캡쳐 화면과 같이 …
Source: deardoer.tistory.com
Date Published: 7/19/2022
View: 264
[Algorithm] 선형 보간법 (Linear interpolation)
선형 보간법은 1차원 직선상에서 두 점의 값이 주어졌을 때 그 사이의 값을 추정하기 위해 직선 거리에 따라 선형적으로 계산(비례식)하는 방법이다.
Source: spiralmoon.tistory.com
Date Published: 7/1/2021
View: 9500
선형 보간법 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
선형 보간법(線型補間法, linear interpolation)은 끝점의 값이 주어졌을 때 그 사이에 위치한 값을 추정하기 위하여 직선 거리에 따라 선형적으로 계산하는 방법이다.
Source: ko.wikipedia.org
Date Published: 7/28/2021
View: 2680
선형보간법(Liner Interpolation) – 네이버 블로그
선형보간법의 증분을 계산하기 위해서는 다음과 같은 수식을 이용한다. =(end-start)/(ROW(end)-ROW(start)). 여기에서 end, start는 가장 큰 값의 셀 …
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 2/24/2022
View: 2050
Excel 보간 단계 값을 계산하는 메서드 – Office – Microsoft Docs
이 문서의 내용. 요약; 추가 정보. 요약. 다음 Microsoft Excel 수식은 보간 단계 값을 계산하여 선형 보간을 수행합니다.
Source: docs.microsoft.com
Date Published: 5/28/2022
View: 1860
선형보간법 연습 – 문송한투자자
하지만 실무에서 우리는 잔존기간이 3년 6개월이 남았는 3년 5개월이 남았든 해당 채권에 대한 가치 평가를 위한 가격을 계산해야 된다. 해당 잔존기간에 …
Source: moonsong-investor.tistory.com
Date Published: 3/8/2021
View: 6691
선형 보간법(linear, bilinear, trilinear interpolation)
이 글은 1D 선형보간법(linear interpolation)을 2D로 확장한 … 에서의 데이터 값 f(x)는 선형보간법을 사용할 경우 다음과 같이 계산된다. — (1).
Source: darkpgmr.tistory.com
Date Published: 7/23/2021
View: 1621
[TI-nspire] 보간법 (선형, 다항식) Linear Polynomial …
[TI-nspire] 보간법 (선형, 다항식) Linear Polynomial Interpolation (프로그램). 세상의모든계산기. 조회 수 2662 추천 수 0 댓글 9.Source: allcalc.org
Date Published: 11/29/2022
View: 3518
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주제에 대한 기사 평가 선형 보간법 계산기
- Author: 엔지니어퐝스
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- Date Published: 2020. 11. 11.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=8LMGJDbPoOw
선형 보간 계산기
이전 데이터를 사용하여 데이터를 외삽하는 것을 보간이라고 합니다. 예를 들어, 주식 시장에서 작년에 가격이 10% 상승했다고 말할 수 있으므로 다음 해에도 주식이 10% 상승할 것이라고 외삽할 수 있습니다. 실제로는 그렇지 않을 수도 있지만, 이는 이전 데이터를 기반으로 보간한 예입니다.
보간이란 무엇입니까?
보간은 일련의 점에서 데이터를 외삽할 수 있는 프로세스입니다. 곡선 또는 지도를 생성하거나 누락된 데이터의 값을 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 보간은 인구 통계학적 연구, 비즈니스 예측 및 과학적 분석을 포함한 다양한 목적에 유용합니다. 이 블로그 게시물에서는 몇 가지 일반적인 보간 유형과 작동 방식에 대해 설명합니다. 자세한 내용을 보려면 계속 읽으십시오!
선형 보간이란 무엇입니까?
선형 보간은 예를 들어 이해하기 쉽습니다. 당신이 베이킹을 하고 있고 특정 양의 밀가루에 대해 얼마나 많은 쿠키를 얻을 수 있는지 알고 싶다고 상상해 보십시오. 밀가루 400g을 처음 사용했을 때 쿠키 20개를 얻었습니다. 두 번째로 밀가루 200g을 사용하여 쿠키 10개를 얻었습니다. 세 번째에는 250g의 밀가루가 있지만 얼마나 많은 쿠키를 얻을 수 있는지 미리 알고 싶습니다. 밀가루 양과 쿠키 양의 관계가 선형이면 선형 보간법을 사용하여 결과를 알 수 있습니다!
테스트된 영역에 없는 값을 찾으려고 하는 경우 이를 선형 외삽이라고 합니다. 이 경우 밀가루 1kg이 될 수 있습니다.
선형 보간 공식이란 무엇입니까?
‘y’를 찾으려면 선형 보간 공식은 다음과 같습니다.
y = (x – x₁) * (y₂ – y₁) / (x₂ – x₁) + y₁
이 방정식에서:
(x₁, y₁) = coordinates of the first data point
(x₂, y₂) = coordinates of the first data point
(x, y) = coordinates of the result point
선형 외삽 공식은 무엇입니까?
선형 외삽의 방정식은 선형 내삽의 공식과 동일합니다. 명심해야 할 것은 선형 외삽을 사용할 때 매우 자주 결과가 실험 데이터로 확인되지 않는다는 것입니다. 이것이 선형 외삽을 사용하기 전에 데이터 포인트 간의 관계가 선형인지 확인해야 하는 이유입니다.
선형 보간 계산기를 사용하는 방법은 무엇입니까?
계산기의 값에 쿠키 예제를 사용할 수 있습니다. 그래서 우리는 150g의 밀가루로 얼마나 많은 쿠키를 구울 수 있는지 알아 보겠습니다.
x₁ = 400
y₁ = 20
x₂ = 200
y₂ = 10
x = 250
이 값을 계산기에 입력하십시오. 다음 결과가 표시되어야 합니다.
y = 12.5
선형 보간 계산기는 선형 방정식의 기울기도 계산합니다.
이 계산기를 사용하여 어떻게 외삽합니까?
알고 있는 값을 이용해 모르는 값을 구하는 보간법 계산기
무늬만 이과출신으로 직장생활 중인 디어두어 입니다.
알고 있는값 사이에서 모르는 값을 구하고자 할 때가 있지요?
예를 들어 1:100 = x : 70 과 x의 값을 계산해서 구하곤 하는데요,
늘 간단한 값만을 구하진 않기 때문에 계산기를 활용하면 편리합니다.
모르는 값을 계산할 땐 보간법 계산기
선형 보간법 계산기 (Linear interpolator) 를 소개드립니다.
직선의 그래프를 가지는 1차 보간법 – 선형 보간법 계산기 입니다.
하기 캡쳐 화면과 같이 모르는 한개의 값을 제외한 나머지 값들을 넣어준 후, Calculate(계산) 버튼을 누르면
자동으로 모르는 값에 대한 결과를 확인 할 수 있습니다.
https://www.johndcook.com/interpolator.html
선형보간법 계산기 사용법
[Algorithm] 선형 보간법 (Linear interpolation)
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선형 보간법 (Linear interpolation)
선형 보간법을 구현하는 방법에 대해 알아보자.
선형 보간법이란?
선형 보간법은 1차원 직선상에서 두 점의 값이 주어졌을 때 그 사이의 값을 추정하기 위해 직선 거리에 따라 선형적으로 계산(비례식)하는 방법이다.
선형 보간이 필요한 상황
점 a, b, c
위 사진을 보면 점 a와 b가 양쪽에 있고, 그 사이에 점 c가 있다. a와 b의 좌표는 각각 (2, 1)와 (7, 4)로 미리 알고있는 상황이며 c는 a와 b사이의 어느 한 지점이라는 점만 알고 있다.
이와 같은 상황에서 점 c의 x좌표가 임의로 주어졌을 때 선형 보간법을 사용하면 점 c의 y좌표까지 알아낼 수 있다.
선형 보간법을 적용하는 방법
선형 보간법을 적용하는 방법은 다음과 같다.
사진을 보면 a와 b가 어느 좌표에 있는지 알 수 있지만 c의 좌표가 어디인지는 확실하게 알 수 없다. 그저 “a와 b 사이의 어딘가” 라는 점만 알 수 있다.
이 때 점 c의 x 좌표를 임의로 지정하면 선형 보간법을 사용하여 점 c의 y 좌표까지 알아낼 수 있다.
점 c의 x좌표를 4.9로 임의로 정하면 점 a, b, c의 x 좌표(2, 4.9, 7)를 모두 알 수 있는 상태가 된다.
배율 계산을 위해 x 좌표만 가지고 일렬로 늘어뜨려보자. (위 사진에서 실선으로 표시한 부분)
각 점 사이의 거리
전체거리(d = b – a)를 구하고 시작점과 c 사이의 거리(d1 = c – a)도 구한다. 각각 5, 2.9 라는 숫자가 나오는데 d1에 대한 d의 배율을 구한다.
d1 / d = 2.9 / 5 = 0.58 이므로 백분율로 환산하면 58%을 의미한다.
즉, a로부터 b 방향으로 전체거리(b – a)의 58% 만큼 움직이면 c가 나온다는 뜻이다.
배율을 구했으니 이제 c의 y 좌표를 계산할 수 있다.
a의 y 좌표와 b의 y 좌표 사이의 거리를 구한 후 위에서 구한 배율을 곱한 뒤 a의 y 좌표를 더하면 c의 y 좌표를 구할 수 있다. 답은 2.74다.
결과적으로 선형 보간법을 사용하면 점 a(2, 1)와 점 b(7, 4) 사이의 점 c의 x 좌표가 4.9 일 때 y 좌표는 2.74 라는 결론을 도출할 수 있다.
알고리즘 적용
const a = { x : 2, y : 1 }; const b = { x : 7, y : 4 }; // 배율 const r = mag(a.x, b.x, 4.9); // 결과 const y = a.y + (b.y – a.y) * r; function mag(ax, bx, x) { const d = bx – ax; const d1 = x – ax; return d1 / d; } // 실행결과 // y = 2.74
추가적으로 배율 계산에 방향성(+- 구분)을 포함하고 싶으면 mag 함수를 아래처럼 변경하면 된다.
function mag(ax, bx, x) { const d = bx – ax; const d1 = x – ax; let m = d1 / d; // + => – 부호 반전 if (d < 0) { m *= -1; } return m; } 관련 문서 반응형
위키백과, 우리 모두의 백과사전
선형 보간법(線型補間法, linear interpolation)은 끝점의 값이 주어졌을 때 그 사이에 위치한 값을 추정하기 위하여 직선 거리에 따라 선형적으로 계산하는 방법이다.
두 빨간색 점 사이에 있는 파랑색 점의 위치를 추정하기 위하여 선형 보간법을 사용할 수 있다.
예시 [ 편집 ]
예를 들어, 오른쪽 그림과 같이, 두 끝점 ( x 0 , y 0 ) {\displaystyle (x_{0},y_{0})} 와 ( x 1 , y 1 ) {\displaystyle (x_{1},y_{1})} 가 주어져 있을 때, 그 사이에 위치한 ( x , y ) {\displaystyle (x,y)} 의 값을 추정하기 위해 두 점 사이에 직선을 긋고 다음과 같은 비례식을 구성할 수 있다.
y − y 0 x − x 0 = y 1 − y 0 x 1 − x 0 {\displaystyle {\frac {y-y_{0}}{x-x_{0}}}={\frac {y_{1}-y_{0}}{x_{1}-x_{0}}}}
이 수식을 풀면, 어떤 주어진 값 x {\displaystyle x} 에 대한 y {\displaystyle y} 값을 다음과 같이 구할 수 있다.
y = y 0 + ( y 1 − y 0 ) x − x 0 x 1 − x 0 {\displaystyle y=y_{0}+(y_{1}-y_{0}){\frac {x-x_{0}}{x_{1}-x_{0}}}}
일반화 [ 편집 ]
p1과 p2 사이에 있는 점 p의 값을 추정하기 위해 선형 보간법을 사용할 수 있다.
일반적으로 두 지점 p 1 , p 2 {\displaystyle p_{1},p_{2}} 에서의 데이터 값이 각각 f ( p 1 ) , f ( p 2 ) {\displaystyle f(p_{1}),f(p_{2})} 일 때, p 1 , p 2 {\displaystyle p_{1},p_{2}} 사이의 임의의 지점 p {\displaystyle p} 에서의 데이터 값 f ( p ) {\displaystyle f(p)} 는 다음과 같이 계산할 수 있다.
f ( p ) = d 2 d 1 + d 2 f ( p 1 ) + d 1 d 1 + d 2 f ( p 2 ) {\displaystyle f(p)={\frac {d_{2}}{d_{1}+d_{2}}}f(p_{1})+{\frac {d_{1}}{d_{1}+d_{2}}}f(p_{2})}
단, d 1 {\displaystyle d_{1}} 은 p {\displaystyle p} 에서 p 1 {\displaystyle p_{1}} 까지의 거리, d 2 {\displaystyle d_{2}} 는 p {\displaystyle p} 에서 p 2 {\displaystyle p_{2}} 까지의 거리를 말한다.
만일 거리의 비를 합이 1이 되도록 정규화하면 ( d 1 + d 2 = 1 {\displaystyle d1+d2=1} ) 위 식은 다음과 같이 단순화될 수 있다.
f ( p ) = d 2 f ( p 1 ) + d 1 f ( p 2 ) {\displaystyle f(p)={d_{2}}f(p_{1})+{d_{1}}f(p_{2})}
확장 [ 편집 ]
선형 보간법은 1차원 직선상에서 이루어지는 보간법이다. 이를 2차원으로 확장하여 평면에 적용한 것이 이중 선형 보간법(bilinear interpolation)이고, 이를 3차원으로 확장하여 입방체에 적용한 것이 삼중 선형 보간법(trilinear interpolation)이다.
프로그래밍 [ 편집 ]
선형 보간법은 다음과 같은 방법으로 프로그래밍을 할 수 있다.
// p1,p2를 d1:d2로 분할하는 p를 리턴한다. (단, d1+d2=1) float lerp ( float p1 , float p2 , float d1 ) { return ( 1 – d1 ) * p1 + d1 * p2 ; }
p1, p2사이의 임의의 지점 p에서의 데이터값 f(p)는 다음과 같다.
f ( p ) = d 2 f ( p 1 ) + d 1 f ( p 2 ) = f ( d 2 ∗ p 1 ) + f ( d 1 ∗ p 2 ) = f ( ( 1 − d 1 ) ∗ p 1 + d 1 ∗ p 2 ) {\displaystyle f(p)=d_{2}f(p_{1})+d_{1}f(p_{2})=f(d_{2}*p_{1})+f(d_{1}*p_{2})=f((1-d_{1})*p_{1}+d_{1}*p_{2})}
따라서, f ( p ) = f ( l e r p ( p 1 , p 2 , d 1 ) ) {\displaystyle f(p)=f(lerp(p1,p2,d1))}
같이 보기 [ 편집 ]
선형보간법(Liner Interpolation)
선형보간법(Linear Interpolation)
=(end-start)/(ROW(end)-ROW(start))
‘// Linear Interpolation (e.g. of interest rates or volatilities)
‘// x_v = Date Vector, y_v = Value Vector, X = Date
Function LinearInterpolation1(x_v As Object, y_v As Object, _
X As Variant) As Double
Dim n As Long
Dim i As Long
Dim ind As Long
n = x_v.Rows.Count
If X < x_v(1) Then LinearInterpolation1 = y_v(1) ElseIf X > x_v(n) Then
LinearInterpolation1 = y_v(n)
Else
For i = 1 To n
ind = IIf(x_v(i) <= X, ind + 1, ind) Next Dim X1 As Variant Dim X2 As Variant Dim Y1 As Double Dim Y2 As Double X1 = x_v(ind) X2 = x_v(ind + 1) Y1 = y_v(ind) Y2 = y_v(ind + 1) LinearInterpolation1 = (Y1 * (X2 - X) + Y2 * (X - X1)) _ / (X2 - X1) End If End Function 선형보간법은 주어진 두 점 사이의 데이터를 추정하는 데 사용된다. 방법은 주로 두 점 사이의 관계가 선형이며 추정된 데이터의 오차가 중요하지 않다는 가정하에 아래 그림과 같은 삼각형을 이용한다.위의 삼각형에서가 되고 두 점 (x1, f(x1))과 (x2, f(x2)) 사이의 점 x에 대한 함수 값 f(x)에 대해 정리하면 다음과 같다.엑셀에서는 간단한 수식을 이용하여 선형보간법을 사용할 수 있다. 선형보간법의 증분을 계산하기 위해서는 다음과 같은 수식을 이용한다.여기에서 end, start는 가장 큰 값의 셀 주소와 가장 작은 값의 셀 주소이다. ROW()함수는 셀의 행 번호를 구하는 함수이다.가령 x1=9이고 x2=11이며 x1은 B4셀에 있고 x2는 B10셀에 있다면 수식은 ‘=(B10-B4)/(ROW(B10)-ROW(B4))’이 된다.다음은 이자율이나 변동성에 대한 선형 보간법 함수이다. 참고로 이 함수는 엑셀의 워크시트에서 사용할 수 있다.위의 함수를 사용하여 다음과 같은 계산을 해보자. 만기별로 아래의 표와 같은 이자율이 주어질 때 LinerInterpolation1()함수를 이용하여 표에 존재하지 않는 만기의 이자율을 구해 보도록 하자.위의 표가 아래의 그림과 같이 A4:B11 셀 영역에 있다. 만기는 $A$5:$A$11 셀 영역에, 이자율은 $B$5:$B$11 셀 영역에 있다. 이때 1.25년의 이자율을 구하려면 다음과 같이 함수를 사용한다.=LinerInterpolation1($A$5:$A$11, $B$5:$B$11, 1.25)=4.63%1년에서 10년까지 3개월 단위로 이자율을 위의 함수로 구한 결과 다음과 같은 차트를 얻을 수 있다.선형보간법에 의한 차트는 각 관찰치를 직선으로 연결한다.다음은 할인계수(Dicsount Factor)를 위한 선형 보간법 함수이다. '// Interpolation of Discount Factors'// x_v = Date Vector,y_v = Discount Vector, X = DateFunction LinearInterpolation2(x_v As Object, y_v As Object, _X As Variant) As DoubleDim n As LongDim i As LongDim ind As Longn = x_v.Rows.CountIf X < x_v(1) ThenLinearInterpolation2 = y_v(1)ElseIf X > x_v(n) ThenLinearInterpolation2 = y_v(n)ElseFor i = 1 To nind = IIf(x_v(i) <= X, ind + 1, ind)NextDim X1 As VariantDim X2 As VariantDim Y1 As DoubleDim Y2 As DoubleX1 = x_v(ind)X2 = x_v(ind + 1)Y1 = y_v(ind)Y2 = y_v(ind + 1)LinearInterpolation2 = Y1 ^ ((X * (X2 - X)) / (X1 * (X2 - X1))) _* Y2 ^ ((X * (X - X1)) / (X2 * (X2 - X1)))End IfEnd Function첨부 엑셀 파일 : LinearInterpolation.xls 출처 : http://timebird.egloos.com/2993299/
Excel 보간 단계 값을 계산하는 메서드 – Office
목차
Excel 보간 단계 값을 계산하는 메서드
아티클
05/05/2022
읽는 데 2분 걸림
기여자 1명
적용 대상: Microsoft Office Excel 2007, Excel 2010, Excel 2013, Excel 2016
이 문서의 내용
요약
다음 Microsoft Excel 수식은 보간 단계 값을 계산하여 선형 보간을 수행합니다.
=(end-start)/(ROW(end)-ROW(start))
여기서 끝 은 더 큰 수의 셀 주소이고 시작 은 더 작은 수의 셀 주소입니다.
보간은 현재 또는 미래의 값 테이블에 정확한 요소가 나타나지 않을 때 현재 또는 미래의 값 요소를 결정하는 데 사용되는 메서드입니다. 보간에서는 두 값 간의 변경 내용이 선형이며 오차 범위가 중요하지 않은 것으로 가정합니다.
추가 정보
샘플 선형 보간 수식을 만들려면 다음 단계를 수행합니다.
워크시트에 다음 값을 입력합니다. A1: 9 B1: =(A7-A1)/(ROW(A7)-ROW(A1)) A2: =A1+$B$1 A3: A4: A5: A6: A7: 11 셀 A2:A6을 선택합니다. 편집 메뉴에서 채우기를 가리킨 다음 아래쪽을 클릭합니다. 수식이 채워지고 셀 A2:A6에 다음 값이 표시됩니다. A2: 9.33333 A3: 9.66667 A4: 10. A5: 10.33333 A6: 10.66667
선형보간법 연습
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가치평가에 있어서 보간법의 사용
국채의 가치를 평가한다고 생각해 보자. 국채 1년 물, 3년 물, 5년 물의 가격은 들어봤어도 3년 6개월 물, 1년 2개월 물의 구체적인 가격은 들어보지 못했을 것이다. 하지만 실무에서 우리는 잔존기간이 3년 6개월이 남았는 3년 5개월이 남았든 해당 채권에 대한 가치 평가를 위한 가격을 계산해야 된다. 해당 잔존기간에 대한 가격(금리)도 없는데 어떻게 평가를 할 수 있을까? 이때 쓰이는 것이 보간법이다.
그림1: 보간법의 사용
위 그림1 처럼 시장에 있는 1년 물, 5년 물 가격을 갖고 3년 10개월 물의 금리( 혹은 가격)를 추론해 내는 것이다. 이런 보간법 중 가장 기초적인 개념이 바로 선형 보간법이다.
선형 보간법의 기초개념
그림2: 선형보간법의 설명
아무리 수학이 싫은 문송한 우리들이라도 위 그림은 본 기억이 있을 것이다. ( 기억이 안 난다면 초등학생 조카의 교과서를 참조하자!! ) 위 “그림 2″가 말하는 것은 A` : A = B` : B라는 비례식이 성립한다는 것이다. 이를 바탕으로 우리는 (X3, Y3) 좌표, (X1, Y1) 좌표, X2 값을 가지고 ” B`의 크기 : ( Y2-Y1 ) ” 값을 아래와 같이 구할 수 있다.
식1: 선형보간법의 계산
이 식을 위 그림 1의 3년 10개월물 채권금리 계산의 경우에 적용해 보자. (X1 = 1년, Y1 = 1%) , ( X2 = 3년 10개월, Y2 = ??? ) , ( X3 = 5년, Y3 = 2% ) 가 되고, 이를 바탕으로 ( Y2 – Y1 )의 값 또는 Y2의 값을 구할 수 있을 것이다.
선형보간법 계산 연습: 국고채 4년 물 이자 계산
표1: 선형보간법 연습 데이터( 출처: 한국거래소( http://marketdata.krx.co.kr/mdi#5652b5b54b8c78c4a3ec723caac5728a=1&document=05030403) 21.01.10 인용)
지금까지의 내용을 바탕으로 실제 데이터 계산에서 선형 보간법을 적용해 보자. 위 표는 2021.01.08 기준 국고채 금리 커브이다. 우리는 위 표를 바탕으로 국고채 4년 물 금리를 선형보간법을 이용해서 아래와 같이 구할 수 있다.
① 국고채 4년 물은 3년 물~ 5년 물 중간에 있다. ( X3 – X1 = 2년, X2 -X1 = 1년 )
② 국고채 5년 물과 3년 물의 금리 차이는 0.3480 % 이다.( Y3 – Y1 = 0.3480 %)
③ 국고채 4년 물 금리와 3년물 금리의 차는 0.1740% 이다.( 0.3480 % * 1/2 )
④ 국고채 4년물 금리는 1.1540 % 이다. ( 0.9800% +0.1740% )
생각보다 많은 계산이 필요한 선형 보간법을 파이썬으로 쉽게 구현할 수도 있는데 이는 이 블로그의 선형보간법 연습 : 파이썬 구현 과 선형보간법 연습 : 파이썬 구현(라이브러리 이용) 을 참고하도록 하자!
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[TI-nspire] 보간법 (선형, 다항식) Linear Polynomial Interpolation (프로그램)
기본 데이터를 입력하여 선형 보간법에 따른 조각함수(Piecewise Function) i.linear(x) 와 다항식 보간법(라그랑주)에 따른 함수 i.polynomial(x) 를 생성합니다.
생성된 함수를 이용하여 특정 값(x)에서의, 보간법 예상치(y)를 구합니다.
키워드에 대한 정보 선형 보간법 계산기
다음은 Bing에서 선형 보간법 계산기 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
이 기사는 인터넷의 다양한 출처에서 편집되었습니다. 이 기사가 유용했기를 바랍니다. 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오. 매우 감사합니다!
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