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. Flyttande medelvärden. Om denna information är upptagen på ett diagram så ser det ut. Detta visar att Det finns en stor variation i antalet besökare beroende på säsongen Det finns mycket mindre på hösten och vintern än våren och sommaren. Men om vi ville se en trend i antalet besökare kunde vi beräkna en 4-punkts Glidande medelvärde. Vi gör det genom att hitta det genomsnittliga antalet besökare under de fyra kvartalen 2005. Sedan hittar vi det genomsnittliga antalet besökare under de senaste tre kvartalen 2005 och första kvartalet 2006. Sedan de sista två kvartalen 2005 och första kvartalet 2006. Notera att det sista genomsnittet vi kan hitta är för de sista två kvartalen 2006 och de första två kvartalen 2007. Vi kartlägger de rörliga medeltalen på ett diagram och ser till att varje genomsnitt är ritat i mitten av De fyra kvartalen täcker det. Vi kan Nu ser du att det finns en mycket liten nedåtgående trend hos besökarna. Att göra genomsnittliga prognoser. Introduktion 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 beräkningsfrågorna relaterade för att genomföra prognoser i kalkylblad. I den här venen fortsätter vi med att börja i början och börja arbeta med Moving Average-prognoser. Möjliga medelprognoser Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är Alla studenter gör dem hela tiden Tänk på dina testresultat i en kurs där du ska ha fyra tester under semestern. Låt oss anta att du fick en 85 på ditt första test. Vad skulle du förutse för din andra testpoäng. Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för ditt nästa testresultat. Vad tycker du att dina vänner kan förutsäga för nästa testresultat. Vad tycker du att dina föräldrar kan förutsäga för din nästa te st poäng. Oavsett vilken blabbing du kan göra för dina vänner och föräldrar, är det mycket troligt att de och din lärare kommer att förvänta dig att du får något i det område du bara har fått. Väl, låt oss nu antar att trots din självbefrämjande till dina vänner, du överskattar 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 kommer att förutse att du kommer att få på ditt tredje test där är två mycket troliga metoder för dem att 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 kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Föräldrar kommer att försöka vara mer stödjande och säga, ja, hittills har du fått en 85 och en 73, så kanske du ska räkna med att få en 85 73 2 79 Jag vet inte, kanske om du gjorde mindre fester och var inte Vagga vassan överallt och om du började göra mycket mer att studera du kan få en högre poäng. Båda dessa uppskattningar är faktiskt flytta genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att prognostisera din framtida prestation. Detta kallas en glidande medelprognos med en dataperiod. Den andra är också en rörelse Genomsnittlig prognos men med två perioder av data. Låt oss anta att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har slags pissed off och du bestämmer dig för 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 sista testet av terminen som kommer upp och som vanligt känner du behovet av att ge alla till att göra sina förutsägelser om hur du ll gör det sista testet Tja, förhoppningsvis ser du mönstret. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vad tror du är det mest exakta. Hälsa medan vi jobbar Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din utestängda hälften ster som heter Whistle medan vi arbetar Du har några tidigare försäljningsdata representerade av följande avsnitt från ett kalkylblad Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Ingången till cell C6 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till och med C11.Notice hur genomsnittet rör sig över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du bör också märka att vi inte behöver göra förutsägelserna för de senaste perioderna för att 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 förutsägningsgiltighet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för ett tvåårs glidande medelvärde prognosen. Ingången till cell C5 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11. Notera hur nu bara de två senaste bitarna av hej Storisk data används för varje förutsägelse. Igen har jag inkluderat de tidigare förutsägelserna för illustrativa ändamål och för senare användning vid prognosvalidering. Några andra saker som är av betydelse för att notera. För en m-periods rörlig genomsnittlig prognos gäller endast de senaste datavärdena Används för att göra förutsägelsen Inget annat är nödvändigt. För en m-periods rörlig genomsnittlig prognos, när man gör förutspådningar, märker att den första förutsägelsen sker under period m 1.But av dessa problem kommer att vara väldigt signifikant när vi utvecklar vår kod. Utveckla den rörliga genomsnittsfunktionen 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 det i vilken arbetsbok du vill. Funktion FlyttaAktiv Historisk, AntalOfPerioder Som Enklara och initialisera variabler Dim Objekt Som Variant Dim Counter Som Integer Dim Acc Umulering 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