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 släpper ut. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. Möjliga medelprognoser. Introduktion Som du kanske antar vi tittar på några av de mest primitiva tillvägagångssätten att Prognoser Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de beräkningsfrågor som är relaterade till att implementera 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 högskolestudenter gör dem hela tiden Tänk på dina testresultat i en kurs där du kommer att ha fyra tester under termin. Låt oss anta att du fick en 85 på ditt första test. Vad skulle Du förutspår för ditt andra testresultat. Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för din nästa testresultat. Vad tycker du att dina vänner kan förbereda Dikt för din nästa testpoäng. Vad tycker du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat. Oavsett om du blott kan göra med dina vänner och föräldrar, är det mycket troligt att du och din lärare kommer att få något i Område av 85 du fick just. Wel, nu l s antar att trots din självbefrämjande till dina vänner överskattar du dig själv och figurerar 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 Det finns två väldigt 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 blåser alltid Röka om hans smarts Han kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Kan föräldrarna försöka vara mer stödjande och säga, Tja, hittills har du fått en 85 och en 73, så kanske du borde räkna med att få en 85 73 2 79 Jag vet inte, kanske om du gjorde mindre fest och Om du inte började göra mycket mer studerande kan du få en högre poäng. Båda dessa uppskattningar flyttade faktiskt genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att prognostisera din framtida prestation. Kallas ett glidande medelprognos med en period av data. Den andra är också en rörlig genomsnittlig prognos men använder två dataperioder. Låt oss anta att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har slags pissed off och du bestämmer dig för att göra Bra på det tredje testet av dina egna skäl och att sätta ett högre poäng framför dina allierade. Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89. Alla, inklusive dig själv, är imponerade. Nu har du det slutliga provet för terminen Upp och som vanligt känner du behovet av att ge alla förutsägelser om hur du ska göra på det sista testet. Förhoppningsvis ser du mönstret. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vad tror du är det mest exakta. Whistl E Samtidigt som vi arbetar Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster som heter Whistle medan vi arbetar. Du har några tidigare försäljningsdata som representeras av följande avsnitt från ett kalkylblad Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Posten för cell C6 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till C11. Notera hur genomsnittet rör sig över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du borde också Märker att vi inte verkligen behöver göra förutsägelser för de senaste perioderna för 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 Prognos validitet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C5 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln Ner till de andra cellerna C6 till och med C11.Notice hur nu används bara de två senaste bitarna av historiska data för varje förutsägelse. Igen har jag inkluderat de tidigare förutsägelserna för illustrativa ändamål och för senare användning i prognosvalidering. Några andra saker som är av Betydelse för att notera. För en m-period glidande medelprognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. För en m-periods rörlig genomsnittlig prognos, när man gör tidigare förutsägelser, märker att den första förutsägelsen inträffar I period m 1.But av dessa problem kommer att vara väldigt signifikant när vi utvecklar vår kod. Utveckling av rörlig genomsnittsfunktion Nu behöver vi utveckla koden för den glidande genomsnittliga prognosen 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 den i vilken arbetsbok du vill. Funktionen MovingAverage Historical, NumberOfPeriods As Sin Gle Deklarera och initialisera variabler Dim-objekt Som variant Dim-teller som integer Dim-ackumulering 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. Vågad rörlig medelkalkylator. Given en lista över sekventiella data kan du konstruera det n-punktsviktade glidande medeltalet eller viktat rullande medelvärde genom att hitta det viktade genomsnittet av varje uppsättning n-punkter i följd. Tänk dig att du har den beställda Dataset.10, 11, 15, 16, 14, 12, 10, 11.och viktningsvektorn är 1, 2, 5, där 1 appliceras på äldsta termen, 2 appliceras på medellång sikt och 5 är Tillämpas på den senaste termen Då är det viktade 3-punkts glidande medlet.13 375, 15 125, 14 625, 13, 11, 10 875. Vågade rörliga medelvärden används för att släta sekventiella data samtidigt som de ger större betydelse för att Rita termer Vissa viktade medelvärden lägger mer värde på centrala villkor medan andra gynnar senaste termer. Stockanalytiker använder ofta ett linjärt viktat n-punkts glidande medelvärde där viktningsvektorn är 1, 2 n-1 n Du kan använda räknaren nedan För att beräkna det rullande viktade medlet av en dataset med en given vektorgrafik. För kalkylatorn, ange vikter som en kommaseparerad lista med siffror utan och parentes. Antal villkor i en viktad n-punkts rörande medelvärde. Om numret Av termer i den ursprungliga uppsättningen är d och antalet termer som används i varje genomsnitt är inte, längden på viktvektorn är n, då kommer antalet termer i den glidande genomsnittsföljden att vara. Till exempel, om du har en sekvens Av 120 aktiekurser och tar ett 21-dagars vägt rullande medelvärde av priserna, kommer den viktade rullande genomsnittssekvensen att ha 120 - 21 1 100 datapunkter.
No comments:
Post a Comment