Flyttande medelvärde. Detta exempel lär dig hur man beräknar det glidande medlet av en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att släpa ut oregelbundenheter toppar och dalar för att enkelt kunna känna igen trenderna. 1 Först, låt oss ta en titt på vår tidsserie.2 På Datafliken klickar du på Data Analysis. Note kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Add-in Analysis ToolPak.3 Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK.4 Klicka på rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2 M2. 5 Klicka i rutan Intervall och skriv 6.6 Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3.8 Skriv ett diagram över dessa värden. Planering eftersom vi anger intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och Den aktuella datapunkten Som ett resultat utjämnas toppar och dalar Grafen visar en ökande trend Excel kan inte beräkna det glidande medlet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter.9 Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 Och intervall 4.Konklusion Den la rger intervallet desto mer topparna och dalarna utjämnas Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena är de faktiska datapunkterna. Hur man beräknar rörliga medelvärden i Excel. Excel Data Analysis for Dummies, 2: a upplagan. Dataanalysen Kommandot ger ett verktyg för att beräkna rörliga och exponentiellt jämnade medelvärden i Excel. Tänk på att du har samlat in daglig temperaturinformation. Du vill beräkna det tre dagars glidande medeltalet i genomsnitt av de senaste tre dagarna som en del av något enkelt väder prognos För att beräkna glidande medelvärden för denna dataset, gör följande steg. För att beräkna ett glidande medelvärde, klicka först på Datafliken s Data Analysis-kommandoknappen. När Excel visar dialogrutan Dataanalys väljer du objektet Flyttande medel från listan och klicka sedan på OK. Excel visar dialogrutan Rörlig medelvärde. Identifiera de data som du vill använda för att beräkna det glidande genomsnittet. Klicka i textrutan Inmatningsområde för Mov Ing-dialogrutan Ange sedan inmatningsområdet, antingen genom att skriva en adress för arbetsbladets område eller genom att använda musen för att välja arbetsbladets intervall. Din referensreferens ska använda absoluta celladresser En absolut celladress föregår kolumnbokstaven och radnumret med tecken, Som i A 1 A 10. Om den första cellen i ditt ingångsområde innehåller en textetikett för att identifiera eller beskriva dina data markerar du kryssrutan Etiketter i första raden. I textrutan Intervall berättar du för Excel hur många värden som ska inkluderas i Flytta genomsnittlig beräkning. Du kan beräkna ett glidande medelvärde med ett antal värden Som standard använder Excel de senaste tre värdena för att beräkna glidande medelvärdet. För att ange att ett annat antal värden ska användas för att beräkna glidande medelvärde, ange det värdet i Textrutan Intervall. Tel Excel där du vill placera de glidande medelvärdena data. Använd textrutan Utmatningsområde för att identifiera arbetsarksintervallet i vilket du vill placera den glidande genomsnittsdata. I exemplet på kalkylbladet t han flyttar genomsnittsdata har placerats i arbetsbladets intervall B2 B10. Valfritt Ange om du vill ha ett diagram. Om du vill ha ett diagram som visar den glidande genomsnittliga informationen markerar du kryssrutan Diagramutmatning. Valfritt Ange om du vill att standardfelinformation ska beräknas. Om du vill beräkna standardfel för data väljer du kryssrutan Standardfel Excel placerar standardfelvärden bredvid glidande medelvärden. Standardfelinformationen går in i C2 C10. När du är klar specificera vilken glidande medelinformation du vill ha beräknad och var du vill placera den, klicka på OK. Excel beräknar glidande genomsnittsinformation. Notera Om Excel inte har tillräckligt med information för att beräkna ett glidande medelvärde för ett standardfel placerar det felmeddelandet i cellen Du kan se flera celler som visar detta felmeddelande som ett värde. Moving Average Forecasting. Introduction Som du kanske antar vi tittar på några av de mest primitiva tillvägagångssätten för prognoser Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av datorproblemen relaterade till att genomföra prognoser i kalkylblad. I den här venen fortsätter vi med att börja i början och börja arbeta med Ith Flyttande genomsnittliga prognoser. Möjliga medelprognoser Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är Alla högskolestudenter gör dem hela tiden Tänk på dina testresultat i en kurs där du ska ha fyra tester under semesteret. Låt s antar att du fick en 85 på ditt första test. Vad skulle du förutse för ditt andra testresultat. Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för nästa testresultat. Vad tycker du att dina vänner kan förutsäga för nästa testresultat? Vad tror du att dina föräldrar kan förutsäga dig för nästa testresultat. Oavsett vad du kan göra med dina vänner och föräldrar, är det mycket troligt att du och din lärare kommer att få dig att få något i området 85 du bara fick. Nåväl, låt oss nu antar att trots din egen marknadsföring till dina vänner överskattar du dig själv och räknar att du kan studera mindre för det andra testet och så får du en 73. Nu vad är alla berörda och oroade för att förutse att du kommer att få ditt tredje test Det finns två mycket troliga metoder för att de ska kunna utveckla en uppskattning oavsett om de kommer att dela den med dig. De kan säga till sig själva: Den här killen sprider alltid rök om hans smarts Han går för att få en annan 73 om han är lycklig. Måste föräldrarna försöker vara mer stödjande och säga, ja, hittills har du fått en 85 och en 73, så kanske du borde räkna med att få en 85 73 2 79 Jag gör inte Vet, kanske om du gjorde mindre fester och weren t vagga vassan överallt och om du började göra mycket mer studerar kan du få en högre poäng. Båda dessa uppskattningar flyttade faktiskt genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att prognostisera din framtida prestation Detta kallas en rörlig genomsnittlig prognos med en period av data. Den andra är också en glidande genomsnittlig prognos men med två dataperioder. Låt oss anta att alla dessa människor brinner på ditt stora sinne, har sort av pissed off dig och dig besluta att göra det bra på det tredje testet av dina egna skäl och att lägga ett högre poäng framför dina allierade. Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89. Alla, inklusive dig själv, är imponerade. Så nu har du det slutliga testet av terminalen kommer upp och som vanligt känner du behovet av att ge alla förutse vad de ska göra på det senaste testet. Förhoppningsvis ser du mönstret. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vad tror du är mest Precise. Whistle While we Work Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster som heter Whistle While we Work Du har några tidigare försäljningsdata representerade av följande avsnitt från ett kalkylblad Vi presenterar först data för tre års glidande medelvärde prognosen. Ingången till cell C6 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till och med C11. Notera hur genomsnittet rör sig över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna Label för varje förutsägelse Du bör också märka att vi inte verkligen behöver göra förutsägelser för de senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse. Detta är definitivt annorlunda än exponentiell utjämningsmodell Jag har inkluderat tidigare förutsägelser eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta prediktionsgiltighet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C5 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till C11. Lägg märke till hur nu endast de två senaste bitarna av historiska data används för varje förutsägelse. Jag har tagit med de tidigare förutsägelserna för illustrativa ändamål och för senare användning i prognosvalidering. Några andra saker som är viktiga att notera. För en m-period glidande medelprognos endast de senaste datavärdena används för att göra förutsägelsen Inget annat är nödvändigt. För en m-period som rör genomsnittlig prognos, när man gör förutspådningar, inte is som den första förutsägelsen sker i period m 1.But av dessa problem kommer att vara väldigt signifikant när vi utvecklar vår kod. Utveckling av rörlig genomsnittsfunktion Nu behöver vi utveckla koden för den glidande medelprognosen som kan användas mer flexibelt Koden Följer Observera att ingångarna är för antalet perioder du vill använda i prognosen och en rad historiska värden. Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill. Funktion FlyttaAktiv Historisk, AntalOfPerioder Som Enklara och initialisera variabler Dim Objekt Som Variant Dim Counter som integer Dim ackumulering som Single Dim HistoricalSize som heltal. Initialiserande variabler Counter 1 Accumulation 0. Bestämning av storleken på Historical array HistoricalSize. For Counter 1 till NumberOfPeriods. Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden. Akkumuleringsaccumulering Historisk Historisk storlek - AntalOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. Koden kommer att förklaras i klassen. Du vill placera funktionen på kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där den ska Som följande.
No comments:
Post a Comment