6 Periode Moving Average

Flytende gjennomsnitt. Dette eksempelet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. 1 Først, la oss ta en titt på våre tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere toppene og dalene blir utjevnet. Jo mindre intervallet, desto nærmere er de bevegelige gjennomsnittene til de faktiske datapunktene. Når du beregner et løpende bevegelige gjennomsnitt, er det fornuftig å plassere gjennomsnittet i mellomtiden. forrige eksempel beregner vi gjennomsnittet av de første 3 tidsperiodene og plasserte det ved siden av periode 3 Vi kunne ha plassert gjennomsnittet midt i tidsintervallet på tre perioder, det vil si ved siden av periode 2 Dette fungerer bra med ulige tidsperioder , men ikke så bra for like tidsperioder Så hvor ville vi plassere det første glidende gjennomsnittet når M 4. Teknisk sett ville det bevegelige gjennomsnittet falle på t 2 5, 3 5. For å unngå dette problemet glattes MAs-ene ved å bruke M 2 vi jevne ut glattede verdier. Hvis vi gjennomsnittlig et jevnt antall vilkår, må vi glatte de jevne verdiene. Følgende tabell viser resultatene ved å bruke M 4.Moving Average Forecasting. Introduction Som du kanskje tror vi ser på noen av de mest primitive tilnærminger til forecas ting Men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne venen vil vi fortsette ved å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average-prognoser. Gjennomgående gjennomsnittlige prognoser Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uavhengig av om de tror de er Alle studenter gjør dem hele tiden Tenk på testresultatene dine i et kurs der du skal ha fire tester i løpet av semesteret. La oss anta at du fikk en 85 på din første test. Hva ville du forutsier for din andre testscore. Hva tror du at læreren din ville forutsi for din neste testscore. Hva tror du dine venner kan forutsi for din neste testscore. Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for neste testresultat. Uansett hvilken blabbing du kan gjøre til dine venner og foreldre, er de og din lærer veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i området 85 du nettopp har fått. Nå, la oss antage at til tross for selvfremmende til vennene dine, overestimerer du deg selv og viser at du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73. Nå er det alle de bekymrede og bekymrede å forutse at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat, uavhengig av om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv: Denne fyren sprenger alltid røyk om hans smarts. Han kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Måtte foreldrene forsøke å være mer støttende og si: Vel, så langt har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne på å få om en 85 73 2 79 Jeg vet ikke , kanskje hvis du gjorde mindre fester og ikke var vinket på vasselen over alt, og hvis du begynte å gjøre mye mer, kunne du få en høyere score. Både disse estimatene flytter faktisk gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker kun de fleste Nylig score for å prognose fremtidens ytelse Dette kalles en glidende gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en datadata. Den andre er også en bevegelig gjennomsnittlig prognose, men bruker to perioder med data. La oss anta at alle disse menneskene bråker på ditt store sinn, har slags pissed off og du bestemmer deg for å gjøre det bra den tredje testen av dine egne grunner og å sette en høyere score foran dine allierte Du tar testen og poengsummen din er faktisk en 89 Alle, inkludert deg selv, er imponert. Så nå har du den endelige testen av semesteret som kommer opp og som vanlig føler du behovet for å få alle til å gjøre sine spådommer om hvordan du skal gjøre på den siste testen. Vel, forhåpentligvis ser du mønsteret. Nå, forhåpentligvis kan du se mønsteret. Hva tror du er mest nøyaktige. Arbeid Nå går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startet av din fremstilt halv søster, kalt Whistle mens vi jobber. Du har noen tidligere salgsdata representert av følgende del fra et regneark. Vi presenterer først dataene for en treårs glidende gjennomsnittlig prognose. Inngangen til celle C6 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til C11. Notat hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre siste perioder som er tilgjengelige for hver prediksjon. Du bør Legg også merke til at vi ikke virkelig trenger å gjøre spådommene for de siste perioder for å utvikle vår siste prediksjon. Dette er definitivt forskjellig fra eksponentiell utjevningsmodell. Jeg har inkludert de siste spådommene fordi vi vil bruke dem på neste nettside til måle prediksjon gyldighet. Nå jeg vil presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 burde være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Notat hvordan nå bare de to Nyeste biter av historiske data blir brukt for hver prediksjon Igjen har jeg tatt med de siste spådommene for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Noen andre ting som er av betydning Tans for å legge merke til. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, blir bare de nyeste dataverdiene brukt til å foreta forutsigelsen. Det er ikke nødvendig med noe annet. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, legger du til at første prediksjon skjer i perioden m 1.Bet av disse problemene vil være svært viktig når vi utvikler vår kode. Utvikle den bevegelige gjennomsnittsfunksjonen Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibelt. Koden følger Merk at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og rekke historiske verdier Du kan lagre den i hvilken arbeidsbok du vil. Funksjon MovingAverage Historisk, NumberOfPeriods Som Single Declaration og initialisering av variabler Dim Item As Variant Dim Counter Som Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize som helhet. Initialisering av variabler Teller 1 Akkumulering 0. Bestemme størrelsen på Historisk matrise HistoricalSize. For Counter 1 til NumberOfPeriods. Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier. Akkumulasjonsakkumulering Historisk Historisk størrelse - AntallOfPeriods Counter. MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods. Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der den skal som følgende.