Flytende gjennomsnitt Dette eksemplet 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 enkelt å gjenkjenne trender. 1. Først, ta en titt på vår tidsserie. 2. På Data-fanen klikker du Dataanalyse. Merk: kan ikke finne dataanalyseknappen Klikk her for å laste inn add-in for Analysis ToolPak. 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. Skriv en graf av disse verdiene. Forklaring: fordi vi angir intervallet til 6, er glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet. Som et resultat blir tinder 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: Jo større intervallet jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. I min siste bok Praktisk tidsserieprognoser: En praktisk veiledning. Jeg inkluderte et eksempel på å bruke Microsoft Excels flyttende gjennomsnittlig tomt for å undertrykke månedlig sesongmessighet. Dette gjøres ved å lage et linjeplot av serien over tid, og deretter legge til Trendline gt Moving Average (se mitt innlegg om undertrykkende sesongmessighet). Formålet med å legge den glidende gjennomsnittlige trendlinjen til en tidsplan er å bedre se en trend i dataene, ved å undertrykke sesongmessigheten. Et glidende gjennomsnitt med vindubredde w betyr gjennomsnittsverdi over hvert sett med w påfølgende verdier. For å visualisere en tidsserie, bruker vi vanligvis et sentrert glidende gjennomsnitt med w sesong. I et sentrert glidende gjennomsnitt beregnes verdien av det bevegelige gjennomsnittet på tidspunktet t (MA t) ved å sentrere vinduet rundt tiden t og averaging over w-verdiene i vinduet. Hvis vi for eksempel har daglige data og vi mistenker en ukedagseffekt, kan vi undertrykke den med et sentrert glidende gjennomsnitt med w7, og deretter plotte MA-linjen. En observant deltaker i min online kurs Forecasting oppdaget at Excels glidende gjennomsnitt produserer ikke hva vi forventer: I stedet for gjennomsnittlig over et vindu som er sentrert rundt en tidsperiode, tar det bare gjennomsnittet for de siste w månedene (kalt en etterfølgende glidende gjennomsnitt). Mens tilbakegående bevegelige gjennomsnitt er nyttige for prognoser, er de dårligere for visualisering, spesielt når serien har en trend. Årsaken er at det bakende glidende gjennomsnittet ligger bak. Se på figuren under, og du kan se forskjellen mellom Excels etterfølgende glidende gjennomsnitt (svart) og et sentrert glidende gjennomsnitt (rødt). Det faktum at Excel produserer et trekkende glidende gjennomsnitt i Trendline-menyen, er ganske forstyrrende og misvisende. Enda mer forstyrrende er dokumentasjonen. som feilaktig beskriver den etterfølgende MA som er produsert: Hvis Perioden er satt til 2, blir gjennomsnittet av de to første datapunktene som det første punktet i den bevegelige gjennomsnittlige trendlinjen. Gjennomsnittet av det andre og det tredje datapunktet brukes som det andre punktet i trendlinjen, og så videre. For mer om å flytte gjennomsnitt, se her: Automate Charts Sammenlign Betinget formatering Antall verdier Datoer Dropp nedlister Misc Pivottabeller SearchLookup Sorter verdier Tabeller Maler UDF VBA Vlookup Få digital hjelp gt Excel gt Charts gt Plot kjøp og selg poeng i et Excel-diagram ved å bruke to Flytte gjennomsnitt Below er et animert gif som viser et lagerdiagram med månedlige priser. To glidende gjennomsnitt 1, 2, kjøp og salg poeng er plottet i dette diagrammet. Når de bevegelige gjennomsnittene skjærer, opprettes et kjøps - eller salgspunkt. Hvis du bruker verdien 7 i celle C1, bruker glidende gjennomsnitt 1 gjennomsnittet på 7 måneder. Som du kan se med et gjennomsnitt på 15 måneder (1), returneres bedre og færre kjøp og salg poeng. Utdrag av kjøp og salgspunkter Ikke bare er kartet oppdatert når du skriver nye verdier i celle C1 og C2, blir dataene under diagrammet også oppdatert umiddelbart. Arrayformel i celle B25: IFERROR (INDEX (BeregningD2: D247, STOR (IF ((IFERROR (BeregningM2: M247)) (IFERROR (BeregningN2: N247,) LIG), MATCH (ROW (BeregningM2: M247), ROW BeregningM2: M247))), ROW (A1))), Arrayformel i celle C25: IFERROR (IF (INDEX (BeregningM2: M300, MATCH (B25, BeregningD2: D300, 0)), Selg, kjøp) Array formel i celle D25: IFERROR (INDEX (BeregningH2: H300, MATCH (B25, BeregningD2: D300, 0)), Hvordan lage en array formel Kopier array formel Velg celle B25 Lim inn formel Trykk og hold Ctrl Shift Trykk Enter kopi array formel Velg celle B25 Kopier celle (ikke formel i formel bar) Velg celleområde B26: B50 Lim inn Beregn kjøp og salg poeng Array formel i celle K2: AVERAGE (OFFSET (H2, 0, 0, OverviewC1)) Array formel i celle L2: Flyttende gjennomsnittlig prognose Innledning. Som du kanskje tror vi ser på noen av de mest primitive tilnærmingene til prognoser. Men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne veinen vil vi fortsette med å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average prognoser. Flytte gjennomsnittlige prognoser. Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uansett 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 vil du forutsi for din andre testscore Hva tror du at læreren din ville forutse 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 om alt det du kan gjøre med dine venner og foreldre, de og din lærer er veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i området av 85 du nettopp har fått. Vel, nå kan vi anta at til tross for selvforfremmelse til vennene dine, overestimerer du deg selv og figurerer du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73. Nå er det alle de bekymrede og ubekymrede går til Forvent deg at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat, uansett om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv, at denne fyren alltid blåser røyk om hans smarts. Hes kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Kanskje foreldrene vil prøve å være mer støttende og si, quote, så langt har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne på å få en (85 73) 2 79. Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fest og werent vevet vasselen over alt, og hvis du begynte å gjøre mye mer å studere, kan du få en høyere score. quot Begge disse estimatene flytter faktisk gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en flytende gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en periode med data. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to perioder med data. La oss anta at alle disse menneskene bråser på ditt store sinn, har slags pisset deg av og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og for å sette en høyere poengsum foran din quotalliesquot. 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. Hvilke tror du er den mest nøyaktige fløyten mens vi jobber. Nå går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startes av din fremmedgjorte halv søster, kalt Whistle While We Work. Du har noen tidligere salgsdata som er representert av følgende del fra et regneark. Vi presenterer først dataene for en tre-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til C11. Legg merke til hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre siste perioder som er tilgjengelige for hver prediksjon. Du bør også legge 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. Ive inkluderte quotpast predictionsquot fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjonens gyldighet. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 skal være Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Legg merke til hvordan nå bare de to siste bitene av historiske data blir brukt for hver prediksjon. Igjen har jeg tatt med quotpast predictionsquot for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Noen andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, brukes bare de nyeste dataverdiene for å gjøre prognosen. Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, legger du merke til at den første prediksjonen forekommer i periode m 1. Begge disse problemene vil være svært viktige når vi utvikler koden vår. Utvikle den bevegelige gjennomsnittsfunksjonen. Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibelt. Koden følger. Legg merke til at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og rekke historiske verdier. Du kan lagre den i hvilken arbeidsbok du vil ha. Funksjon MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Som Single Deklarering og Initialisering av variabler Dim Item Som Variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim HistoricalSize Som Integer Initialiserende variabler Teller 1 Akkumulering 0 Bestemme størrelsen på Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier Akkumulasjonsakkumulering Historisk (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der det skal like det følgende.
No comments:
Post a Comment