Previsione Con Movimento Media In Excel

Media mobile Questo esempio vi insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel. Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità (picchi e valli) di riconoscere facilmente le tendenze. 1. In primo luogo, consente di dare un'occhiata alla nostra serie temporali. 2. Nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 3. Selezionare media mobile e fare clic su OK. 4. Fare clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2: M2. 5. Fare clic nella casella Intervallo e digitare 6. 6. Fare clic nella casella Intervallo di output e selezionare cella B3. 8. Tracciare la curva di questi valori. Spiegazione: perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto di dati corrente. Come risultato, i picchi e le valli si distendono. Il grafico mostra una tendenza all'aumento. Excel non può calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza punti dati precedenti. 9. Ripetere i passaggi 2-8 per l'intervallo 2 e l'intervallo 4. Conclusione: Il più grande l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono. Minore è l'intervallo, più le medie mobili sono i dati effettivi points. Moving Introduzione media Previsione. Come si può immaginare che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive di previsione. Ma si spera che questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni nei fogli di calcolo. In questo filone si continuerà avviando all'inizio e iniziare a lavorare con Moving previsioni medie. Spostamento previsioni medie. Tutti conoscono lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere. Tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo. Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando ad avere quattro prove durante il semestre. Consente di assumere hai un 85 sul vostro primo test. Che cosa prevedere per il secondo punteggio test Cosa pensi che la tua insegnante di prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo punteggio del test Indipendentemente tutto il blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 che avete appena ottenuto. Bene, ora lascia supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e così si ottiene un 73. Ora, che sono tutti di interessati e indifferente andare a anticipare avrete sulla vostra terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con voi. Essi possono dire a se stessi, quotThis ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza. Hes andando ad ottenere un altro 73 se hes fortuna. Forse i genitori cercano di essere più solidali e dire, quotWell, finora youve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa una (85 73) 2 79. Non so, forse se l'avete fatto meno festa e werent scodinzolante la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. quot Entrambe queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. Il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future. Questo si chiama una previsione media mobile utilizzando uno periodo di dati. Il secondo è anche una previsione media mobile ma utilizzando due periodi di dati. Lascia supporre che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte al vostro quotalliesquot. Si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressionato. Così ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come youll fare l'ultimo test. Beh, speriamo che si vede il motivo. Ora, si spera si può vedere il modello. Quale credi sia la più accurata Whistle mentre lavoriamo. Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle mentre lavoriamo. Hai alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo. Per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. La voce per cella C6 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7-C11. Si noti come le mosse medi durante il più recente dei dati storici, ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione. Si dovrebbe anche notare che noi non veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione. Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale. Ive ha incluso il predictionsquot quotpast perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione di validità. Ora voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento previsione media di due. La voce per cella C5 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6-C11. Notate come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione. Ancora una volta ho incluso il predictionsquot quotpast a scopo illustrativo e per un uso successivo nella convalida del tempo. Alcune altre cose che sono importanti per notare. Per un periodo di m-movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione. Nient'altro è necessario. Per un periodo di m-movimento previsione media, quando si effettua predictionsquot quotpast, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1. Entrambi questi aspetti sarà molto significativo quando sviluppiamo il nostro codice. Sviluppare la Moving Average funzione. Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile. Il codice segue. Si noti che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice dei valori storici. È possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro che si desidera. Media mobile Funzione (storici, NumberOfPeriods) As Single Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As Single Dim HistoricalSize come numero intero inizializzazione delle variabili contatore 1 Accumulo 0 Determinazione della dimensione della matrice storica HistoricalSize Historical. Count per il contatore 1 Per NumberOfPeriods accumulare il numero appropriato di più recenti valori precedentemente osservati accumulo accumulazione storica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) media mobile accumulo NumberOfPeriods il codice verrà spiegato in classe. Si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come il following. How per calcolare medie mobili in Excel Analisi dei dati Excel For Dummies, 2nd Edition Il comando di analisi dei dati fornisce uno strumento per il calcolo in movimento e esponenzialmente lisciato medie in Excel. Supponiamo, per l'amor di illustrazione, che ha raccolto informazioni you8217ve temperatura giornaliera. Si vuole calcolare la tre giorni di media mobile 8212 la media degli ultimi tre giorni 8212 come parte di alcune semplici previsioni meteo. Per calcolare medie mobili per questo insieme di dati, eseguire le seguenti operazioni. Per calcolare una media mobile, in primo luogo fare clic sul pulsante di comando dati tab8217s Data Analysis. Quando Excel visualizza la finestra di dialogo Analisi dati, selezionare il Moving Average item dall'elenco e fare clic su OK. Excel visualizza la finestra di dialogo Media mobile. Identificare i dati che si desidera utilizzare per calcolare la media mobile. Fare clic nella casella di testo Intervallo di input della finestra di dialogo Media. Quindi individuare il campo di ingresso, sia digitando un indirizzo di intervallo di prospetto oppure utilizzando il mouse per selezionare l'intervallo di prospetto. Il vostro riferimento gamma dovrebbe utilizzare indirizzi di cella assoluti. Un indirizzo di cella assoluto precede la lettera della colonna e numero di riga con i segni, come in A1: A10. Se la prima cellula del vostro range di ingresso include un'etichetta di testo per identificare o descrivere i dati, selezionare la casella di controllo etichette prima riga. Nella casella di testo Intervallo, dire Excel quanti valori da includere nel calcolo della media mobile. È possibile calcolare una media mobile di utilizzare qualsiasi numero di valori. Per impostazione predefinita, Excel utilizza le più recenti tre valori per calcolare la media mobile. Per specificare che qualche altro numero di valori da utilizzare per il calcolo della media mobile, inserire il valore nella casella di testo Intervallo. Dillo Excel dove collocare i dati medi in movimento. Utilizzare la casella di testo Intervallo di output per identificare l'intervallo di prospetto in cui si desidera inserire i dati medi in movimento. Nell'esempio foglio di lavoro, i dati media mobile è stato posizionato nella gamma del foglio di lavoro B2: B10. (Opzionale) Specificare se si desidera un grafico. Se si desidera un grafico che traccia le informazioni media mobile, selezionare la casella di controllo Grafico in output. (Opzionale) Indicare se si desidera informazioni errore standard calcolato. Se si desidera calcolare errori standard per i dati, selezionare la casella di controllo gli errori standard. Excel inserisce i valori di errore standard, accanto ai valori medi in movimento. (Le informazioni di errore standard va in C2:. C10) Una volta specificato quali lo spostamento delle informazioni media che si desidera calcolato e dove vuoi collocato, fare clic su OK. Excel calcola lo spostamento delle informazioni media. Nota: Se Excel doesn8217t hanno abbastanza informazioni per calcolare una media mobile per un errore standard, pone il messaggio di errore nella cella. È possibile vedere diverse cellule che mostrano questo messaggio di errore come value. Creating una spostare questo è uno dei seguenti tre articoli su Time Series Analysis in Excel Panoramica del Moving Average La media mobile è una tecnica statistica semplice utilizzato per appianare breve fluttuazioni termine in una serie di dati al fine di riconoscere facilmente tendenze a lungo termine o cicli. La media mobile è talvolta indicato come un media mobile o una media corrente. Una media mobile è una serie di numeri, ciascuno dei quali rappresenta la media di un intervallo di numero specificato di periodi precedenti. Maggiore è l'intervallo, più smoothing verifica. Minore è l'intervallo, tanto più che la media mobile assomiglia alla serie di dati reali. Le medie mobili svolgono le seguenti tre funzioni: Smoothing i dati, il che significa che per migliorare l'adattamento dei dati ad una linea. Ridurre l'effetto della variazione temporanea e rumore casuale. Evidenziando valori anomali sopra o sotto la tendenza. La media mobile è una delle tecniche statistiche più utilizzati nel settore per identificare le tendenze dei dati. Ad esempio, i manager delle vendite comunemente vista di tre mesi medie di dati di vendita in movimento. L'articolo confronterà due mesi, tre mesi e sei mesi di semplice media degli stessi dati di vendita in movimento. La media mobile viene utilizzato molto spesso in analisi tecnica dei dati finanziari, quali rendimenti azionari e in economia per individuare le tendenze in serie storiche macroeconomiche quali l'occupazione. Ci sono un certo numero di variazioni della media mobile. Il più-comunemente impiegato sono la media mobile semplice, la media mobile ponderata, e la media mobile esponenziale. Esecuzione di ognuna di queste tecniche in Excel sarà coperto in dettaglio in articoli separati in questo blog. Ecco una breve panoramica di ciascuna di queste tre tecniche. Media mobile semplice Ogni punto in una media mobile semplice è la media di un numero specificato di periodi precedenti. Questo articolo del blog fornirà una spiegazione dettagliata della realizzazione di questa tecnica in Excel. Calibrati Moving Media Punti della media mobile ponderata rappresentano anche una media di un determinato numero di periodi precedenti. La media mobile ponderata applica peso diverso a determinati periodi precedenti molto spesso i periodi più recenti sono dati un peso maggiore. Un collegamento a un altro articolo in questo blog che fornisce una spiegazione dettagliata della realizzazione di questa tecnica in Excel è la seguente: mobile esponenziale Media Punti della media mobile esponenziale anche rappresentare una media di un determinato numero di periodi precedenti. livellamento esponenziale si applica fattori di ponderazione ai periodi precedenti che diminuiscono in modo esponenziale, senza mai raggiungere lo zero. Come risultato di livellamento esponenziale tiene conto di tutti i periodi precedenti, invece di un determinato numero di periodi precedenti che la media mobile ponderata fa. Un collegamento a un altro articolo in questo blog che fornisce una spiegazione dettagliata della realizzazione di questa tecnica in Excel è la seguente: La seguente descrive il processo in 3 fasi di creazione di una media mobile semplice dei dati di serie temporali in Excel Fase 1 8211 Grafico i dati originali in un tempo-Series tracciare il grafico a linee è il grafico di Excel più comunemente utilizzati per rappresentare graficamente i dati di serie temporali. Un esempio di tale grafico di Excel utilizzato per tracciare 13 periodi dei dati di vendita è la seguente: Fase 2 8211 Creare la media mobile in Excel Excel fornisce lo strumento Media mobile all'interno del menu Data Analysis. Lo strumento Media mobile crea una media mobile semplice da una serie di dati. La Moving Average scatola dialogo dovrebbe essere compilato come segue al fine di creare una media mobile degli ultimi 2 periodi di dati per ogni punto di dati. L'uscita della media mobile 2-periodo è indicata come segue, insieme con le formule che sono stati utilizzati per calcolare il valore di ciascun punto della media mobile. Fase 3 8211 Aggiungere il Moving Serie media dalla Tabella Questi dati dovrebbe ora essere aggiunta al grafico che contiene la linea del tempo originale dei dati di vendita. I dati verrà semplicemente aggiunto come un ulteriore serie di dati nel grafico. Per fare questo, fare clic destro in qualsiasi punto del grafico e un menu pop-up. Hit Selezionare dati per aggiungere la nuova serie di dati. La serie media mobile verrà aggiunto completando la finestra di dialogo Edit Series come segue: La tabella contenente la serie di dati originali e che data8217s 2-intervallo di media mobile semplice è mostrato come segue. Si noti che la linea di media mobile è un po 'più agevole e data8217s deviazioni prime al di sopra e al di sotto della linea di tendenza sono molto più evidenti. La tendenza generale è ora molto più evidente pure. Una media mobile 3-intervallo può essere creato e posizionato sul grafico utilizzando la stessa procedura come segue: E 'interessante notare che la semplice media 2-intervallo di movimento genera un grafico agevole rispetto the3 intervallo media mobile semplice. In questo caso la media semplice 2-intervallo di movimento potrebbe essere la più desiderabile rispetto alla media mobile 3-interval. Per confronto, una semplice media 6-intervallo di movimento sarà calcolato e aggiunto al grafico nello stesso modo come segue: Come previsto, la semplice media 6-intervallo di movimento è notevolmente più agevole rispetto ai 2 o 3 intervallo semplici medie mobili. Un grafico liscia misura più da vicino una linea retta. Previsioni Analizzando Precisione La precisione può essere descritto come bontà di adattamento. I due componenti di accuratezza delle previsioni sono le seguenti: Previsioni Bias 8211 La tendenza di una previsione di essere costantemente superiori o inferiori ai valori effettivi di una serie temporale. Previsione polarizzazione è la somma di tutti gli errori diviso per il numero di periodi come segue: Un bias positivo indica una tendenza a sotto-previsione. Un bias negativo indica una tendenza a un eccesso di previsione. Bias non misura la precisione perché l'errore positivo e negativo si annullano a vicenda. Previsioni Errore 8211 La differenza tra i valori effettivi di una serie temporale ed i valori previsti della previsione. Le misure più comuni di errore di previsione sono i seguenti: MAD 8211 deviazione media assoluta MAD calcola il valore medio assoluto dell'errore e viene calcolato con la seguente formula: Una media dei valori assoluti degli errori elimina l'effetto di annullamento di errori positivi e negativi. Più piccola è la MAD, migliore è il modello. MSE 8211 quadratico medio MSE errore è una misura popolare di errore che elimina l'effetto di annullamento degli errori positivi e negativi sommando i quadrati dell'errore con la seguente formula: termini di errore di grandi dimensioni tendono ad esagerare MSE perché i termini di errore sono tutti al quadrato. RMSE (radice quadrata media) riduce questo problema prendendo la radice quadrata di MSE. MAPE 8211 medio assoluto dell'errore percentuale MAPE elimina anche l'effetto di annullamento di errori positivi e negativi sommando i valori assoluti dei termini di errore. MAPE calcola la somma dei termini di errore per cento con la seguente formula: Sommando termini di errore per cento, MAPE può essere usato per confrontare modelli di previsione che utilizzano diverse scale di misura. Calcolo Bias, MAD, MSE, RMSE, e MAPE in Excel per la media mobile semplice Bias, MAD, MSE, RMSE, e MAPE sarà calcolato in Excel per valutare la 2-intervallo, 3-intervallo, e 6-intervallo mobile semplice previsioni medio ottenuto in questo articolo e mostrato come segue: Il primo passo è quello di calcolare e t. E t 2. E t, E t Y t-act. e poi riassumere nel modo seguente: Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE può essere calcolato come segue: Gli stessi calcoli vengono eseguiti per calcolare Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE per il semplice media 3-intervallo di movimento. Gli stessi calcoli vengono ora eseguiti per calcolare Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE per il semplice media 6-intervallo di movimento. Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE sono riassunti per il 2-intervallo, 3-intervallo, e 6-intervallo semplici medie mobili come segue. La semplice media 3-intervallo di movimento è il modello che si adatta più strettamente che i dati effettivi. 160 Argomenti statistici Blog Directory Excel Master Series e articoli in ogni argomento