Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihe Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis finden Sie die Schaltfläche Datenanalyse Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt und klicken Sie auf OK.4 Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2 M2. 5 Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie ein. 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und Der aktuelle Datenpunkt Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Der Graph zeigt einen zunehmenden Trend Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt.9 Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für das Intervall 2 Und Intervall 4.Conclusion Die la Rger das Intervall, je mehr die Gipfel und Täler geglättet werden Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Wenn man einen laufenden gleitenden Durchschnitt berechnet, ist die Platzierung des Mittelwerts in der Mittelperiode sinnvoll Vorheriges Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und als nächstes auf die Periode 3 gelegt. Wir hätten den Mittelpunkt in der Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden platzieren können, also neben dem Periode 2. Das funktioniert gut mit ungeraden Zeiträumen , Aber nicht so gut für gleichmäßige Zeiträume Also, wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4.Technisch, würde der Moving Average bei t 2 5, 3 fallen 5. Um dieses Problem zu vermeiden, glatt wir die MA s mit M 2 So Wir glatt die geglätteten Werte. Wenn wir durchschnittlich eine gerade Anzahl von Begriffen haben, müssen wir die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.Moving Average Forecasting. Introduction Wie Sie vielleicht erraten, dass wir uns einige der meisten anschauen Primitive Ansätze für Prognosen Ting Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir weiterhin von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen. Moving Average Prognosen Jeder ist vertraut mit bewegen Durchschnittliche Prognosen unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind alle College-Studenten tun sie die ganze Zeit Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie gehen, um vier Tests während des Semesters Lassen Sie s davon ausgehen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würde Sie prognostizieren für Ihre zweite Test-Score. Was denkst du, dein Lehrer würde für Ihre nächste Test-Score vorauszusagen. Was denkst du, deine Freunde könnten für Ihre nächste Test-Score prognostizieren. Was denkst du, deine Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score vorherzusagen. Unabhängig von all dem Blabbing, das Sie Ihren Freunden und Eltern tun können, sind sie und Ihr Lehrer sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 bekommen, die Sie gerade bekommen haben. Wir Ll, jetzt lassen Sie s davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73.Now, was sind alle betroffenen und unbeteiligten gehen Zu erwarten, dass Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie, um eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen. Sie können sich selbst sagen, Dieser Kerl ist immer weht Rauch über seine smarts Er geht zu Holen Sie sich noch 73, wenn er Glück hat. Maybe die Eltern werden versuchen, mehr Unterstützung zu sein und sagen, Nun, so weit haben Sie eine 85 und eine 73 bekommen, so vielleicht sollten Sie sich auf eine 85 73 2 79 Ich weiß nicht wissen, , Vielleicht, wenn Sie weniger feiern und weren t wedeln die Wiesel überall auf dem Platz und wenn Sie begann viel mehr studieren Sie könnte eine höhere Punktzahl zu bekommen. Beide dieser Schätzungen sind tatsächlich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste ist nur Ihre meisten Aktuelle Punktzahl zur Vorhersage Ihrer zukünftigen Leistung Dies wird genannt Eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von data. Let s davon ausgehen, dass alle diese Menschen, die auf Ihren großen Geist haben, haben Sie pissed Sie aus und Sie entscheiden, gut zu tun Der dritte Test aus eigenen Gründen und um eine höhere Punktzahl vor deinen Verbündeten zu setzen Du nimmst den Test und dein Ergebnis ist eigentlich ein 89 Jeder, auch dich selbst, ist beeindruckt. So hast du jetzt den abschließenden Test des Semesters kommen und Wie üblich fühlst du die Notwendigkeit, alle in ihre Vorhersagen zu machen, wie du es beim letzten Test machst. Nun, hoffentlich sehst du das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen, was du glaubst, ist das genaueste. Whistle Während wir Jetzt komme ich zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle genannt wurde, während wir arbeiten Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreiseitige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte. Jetzt können Sie diese Zelle Formel auf die anderen Zellen C7 bis C11.Notice, wie der Durchschnitt bewegt sich über die neuesten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden für jede Vorhersage Sie sollten Auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell, das ich in den vergangenen Vorhersagen habe, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden werden Messen Vorhersage Gültigkeit. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei Periode gleitenden durchschnittlichen Prognose. Der Eintrag für Zelle C5 sollte. Jetzt können Sie diese Zelle Formel auf die anderen Zellen C6 bis C11.Notice, wie jetzt nur die beiden Die jüngsten Stücke der historischen Daten werden für jede Vorhersage verwendet. Wieder habe ich die vergangenen Vorhersagen für illustrative Zwecke und für spätere Verwendung in der Prognosevalidierung enthalten. Einige andere Dinge, die von Impor sind Tay zu bemerken. Für eine m-Periode gleitenden durchschnittlichen Prognose nur die m neuesten Datenwerte verwendet werden, um die Vorhersage Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Vergangenheit Vorhersagen, beachten Sie, dass die erste Vorhersage auftritt In der Zeit m 1.Both von diesen Fragen wird sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Function Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann Der Code folgt Beachten Sie, dass die Eingänge sind Für die Anzahl der Perioden, die Sie in der Prognose verwenden möchten, und das Array von historischen Werten Sie können es in jeder Arbeitsmappe speichern, die Sie wollen. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item Als Variant Dim Zähler als Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize als Integer. Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0. Ermittlung der Größe des Historischen Arrays HistoricalSize. For Counter 1 Zu NumberOfPeriods. Akkumulation der passenden Anzahl der letzten bisher beobachteten Werte. Accumulation Accumulation Historical HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. The Code wird in der Klasse erklärt Sie wollen die Funktion auf der Tabelle zu positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es sollte Wie die folgenden
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