การใช้งาน Quadratic Regression ในภาษา VBA แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง CODE และอธิบายการทำงาน

เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึก หรือการพยากรณ์แนวโน้ม มีเครื่องมือมากมายที่สามารถใช้ได้ แต่หนึ่งในวิธีที่น่าสนใจและมีประสิทธิภาพคือ Quadratic Regression หรือที่เรียกว่า "การถดถอยพหุนามอันดับสอง" ซึ่งมีการใช้งานในหลายสาขา เช่น วิศวกรรม เศรษฐศาสตร์ และวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในบทความนี้ เราจะมาศึกษา Quadratic Regression ในภาษา VBA (Visual Basic for Applications) กัน โดยใช้ตัวอย่างที่เข้าใจได้ง่าย พร้อมทั้งอธิบายการทำงานและการประยุกต์ใช้งานจริงที่น่าสนใจ

1. Quadratic Regression คืออะไร?

Quadratic Regression เป็นวิธีการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่มีลักษณะโค้ง (non-linear) โดยใช้สมการพหุนามอันดับสอง ตัวอย่างของแบบฟอร์มทั่วไปของสมการ Quadratic Regression คือ:

\[ y = ax^2 + bx + c \]

โดยที่ \( a \), \( b \), และ \( c \) เป็นต้นสมาชิกของพหุนาม ซึ่งสามารถคำนวณได้จากการใช้ชุดข้อมูลที่มีอยู่

2. การทำงานของ Quadratic Regression

การทำงานของ Quadratic Regression เน้นการหาค่าคงที่ที่ดีที่สุดสำหรับ \( a \), \( b \), และ \( c \) โดยใช้วิธี Least Squares Method เพื่อหาความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุดระหว่างค่าจริงและค่าที่คาดไว้

3. การใช้ Quadratic Regression ใน VBA

เราจะเริ่มต้นจากการสร้างตัวอย่างข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ โดยข้อมูลที่เราจะใช้คือ ข้อมูลการขายสินค้าตามเวลา ดังต่อไปนี้:

| Time (x) | Sales (y) |

|----------|-----------|

| 1 | 10 |

| 2 | 20 |

| 3 | 30 |

| 4 | 40 |

| 5 | 70 |

ขั้นตอนในการใช้ Quadratic Regression ใน VBA

 Sub QuadraticRegression()
    Dim xValues(1 To 5) As Double
    Dim yValues(1 To 5) As Double
    Dim n As Integer
    Dim sumX As Double, sumY As Double, sumXY As Double
    Dim sumX2 As Double, sumX3 As Double, sumX4 As Double
    Dim sumYx As Double, sumX2Y As Double

    ' ข้อมูล
    xValues(1) = 1: yValues(1) = 10
    xValues(2) = 2: yValues(2) = 20
    xValues(3) = 3: yValues(3) = 30
    xValues(4) = 4: yValues(4) = 40
    xValues(5) = 5: yValues(5) = 70
    n = UBound(xValues)

    ' คำนวณผลรวม
    For i = 1 To n
        sumX = sumX + xValues(i)
        sumY = sumY + yValues(i)
        sumXY = sumXY + xValues(i) * yValues(i)
        sumX2 = sumX2 + xValues(i) ^ 2
        sumX3 = sumX3 + xValues(i) ^ 3
        sumX4 = sumX4 + xValues(i) ^ 4
        sumYx = sumYx + yValues(i) * xValues(i)
        sumX2Y = sumX2Y + yValues(i) * (xValues(i) ^ 2)
    Next i

    ' คำนวณค่าคงที่ a, b, c
    Dim D As Double: D = n * (sumX2 * sumX4 - sumX3 ^ 2) - sumX * (sumX * sumX4 - sumX2 * sumX3) + sumX2 * (sumX * sumX3 - sumX2 * n)
    Dim a As Double, b As Double, c As Double

    a = (1 / D) * (sumY * (sumX2 * sumX4 - sumX3 ^ 2) - sumX * (sumYx * sumX4 - sumX2Y * sumX3) + sumX2 * (sumYx * sumX3 - sumX2Y * n))
    b = (1 / D) * (n * (sumYx * sumX4 - sumX2Y * sumX3) - sumX * (sumY * sumX4 - sumX2Y * sumX2) + sumX2 * (sumY * sumX3 - sumYx * sumX2))
    c = (1 / D) * (n * (sumX2 * sumX2Y - sumYx * sumX3) - sumX * (sumY * sumX2Y - sumYX * sumX2) + sumXY * (sumY * sumX3 - sumYx * sumX2))

    ' แสดงผลลัพธ์
    MsgBox "Quadratic Regression Result: a=" & a & ", b=" & b & ", c=" & c
End Sub

อธิบาย Code

- โค้ดนี้สร้างอาร์เรย์สำหรับตัวแปร `xValues` และ `yValues` ที่เก็บข้อมูลเวลาและยอดขาย จากนั้นทำการวนลูปเพื่อคำนวณค่าผลรวมที่จำเป็นสำหรับการคำนวณค่าคงที่ \( a \), \( b \), และ \( c \)

- การคำนวณค่าคงที่ใช้การแก้ไขระบบสมการเชิงเส้น ซึ่งรวมถึงการคำนวณ Determinant `D` และค่าคงที่โดยการใช้สูตรที่ได้พูดถึงไปก่อนหน้านี้

- ผลลัพธ์สุดท้ายจะแสดงใน Message Box ให้เห็นค่าสมการ Quadratic Regression ที่ได้

4. Use Case ในโลกจริง

ตัวอย่างการใช้งาน

#### 1. การวิเคราะห์แนวโน้มหุ้น

ในตลาดหลักทรัพย์ การทำความเข้าใจว่าหุ้นจะมีแนวโน้มเป็นอย่างไรในอนาคตสามารถทำได้ด้วยการวิเคราะห์จุดข้อมูลในอดีต หากข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงในลักษณะโค้ง Quadratic Regression จะช่วยสร้างโมเดลเพื่อคาดการณ์ราคาในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

#### 2. การวิเคราะห์วิศวกรรม

ในงานวิศวกรรม สถานการณ์ต่างๆ เช่น ความสามารถในการบรรทุกน้ำหนักของโครงสร้างอาจมีความสัมพันธ์กันในรูปแบบโค้ง กลยุทธ์การออกแบบและวิเคราะห์โครงสร้างจะสามารถคำนวณได้โดยการนำโมเดล Quadratic Regression ไปใช้

---

การเรียนเกี่ยวกับการเขียนโค้ดและการวิเคราะห์เป็นทักษะสำคัญในยุคดิจิทัลนี้ หากคุณรู้สึกสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม การทำงานกับข้อมูล หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก สามารถเข้าศึกษาได้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ซึ่งมีคอร์สที่หลากหลาย และมีอาจารย์ผู้เชี่ยวชาญที่คอยแนะนำคุณอยู่เสมอ

ทำไมต้องเลือก EPT?

หากคุณต้องการเปิดประตูสู่โลกของการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูล Quadratic Regression เป็นแค่ส่วนหนึ่งที่คุณสามารถเรียนรู้ที่ EPT! โอกาสในการพัฒนาทักษะและความก้าวหน้าในการทำงานรอคุณอยู่ที่นี่!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง