Previsione Con Mobile Media In Excel

Moving Average Introduzione Previsione. Come si può immaginare che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive di previsione. Ma si spera che questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni nei fogli di calcolo. In questo filone si continuerà avviando all'inizio e iniziare a lavorare con Moving previsioni medie. Spostamento previsioni medie. Tutti conoscono lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere. Tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo. Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando ad avere quattro prove durante il semestre. Consente di assumere hai un 85 sul vostro primo test. Che cosa prevedere per il secondo punteggio test Cosa pensi che la tua insegnante di prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo punteggio del test Indipendentemente tutto il blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 che avete appena ottenuto. Bene, ora lascia supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e così si ottiene un 73. Ora, che sono tutti di interessati e indifferente andare a anticipare avrete sulla vostra terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con voi. Essi possono dire a se stessi, quotThis ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza. Hes andando ad ottenere un altro 73 se hes fortuna. Forse i genitori cercano di essere più solidali e dire, quotWell, finora youve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa una (85 73) 2 79. Non so, forse se l'avete fatto meno festa e werent scodinzolante la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. quot Entrambe queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. Il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future. Questo si chiama una previsione media mobile utilizzando uno periodo di dati. Il secondo è anche una previsione media mobile ma utilizzando due periodi di dati. Lascia supporre che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte al vostro quotalliesquot. Si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressionato. Così ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come youll fare l'ultimo test. Beh, speriamo che si vede il motivo. Ora, si spera si può vedere il modello. Quale credi sia la più accurata Whistle mentre lavoriamo. Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle mentre lavoriamo. Hai alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo. Per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. La voce per cella C6 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7-C11. Si noti come le mosse medi durante il più recente dei dati storici, ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione. Si dovrebbe anche notare che noi non veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione. Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale. Ive ha incluso il predictionsquot quotpast perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione di validità. Ora voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento previsione media di due. La voce per cella C5 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6-C11. Notate come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione. Ancora una volta ho incluso il predictionsquot quotpast a scopo illustrativo e per un uso successivo nella convalida del tempo. Alcune altre cose che sono importanti per notare. Per un periodo di m-movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione. Nient'altro è necessario. Per un periodo di m-movimento previsione media, quando si effettua predictionsquot quotpast, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1. Entrambi questi aspetti sarà molto significativo quando sviluppiamo il nostro codice. Sviluppare la Moving Average funzione. Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile. Il codice segue. Si noti che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice dei valori storici. È possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro che si desidera. Media mobile Funzione (storici, NumberOfPeriods) As Single Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As Single Dim HistoricalSize come numero intero inizializzazione delle variabili contatore 1 Accumulo 0 Determinazione della dimensione della matrice storica HistoricalSize Historical. Count per il contatore 1 Per NumberOfPeriods accumulare il numero appropriato di più recenti valori precedentemente osservati accumulo accumulazione storica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) media mobile accumulo NumberOfPeriods il codice verrà spiegato in classe. Si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come il following. Creating un semplice spostamento di questo è uno dei seguenti tre articoli su Time Series Analysis in Excel Panoramica del Moving Average La media mobile è una tecnica statistica utilizzata per appianare fluttuazioni a breve termine in una serie di dati al fine di riconoscere facilmente tendenze a lungo termine o cicli. La media mobile è talvolta indicato come un media mobile o una media corrente. Una media mobile è una serie di numeri, ciascuno dei quali rappresenta la media di un intervallo di numero specificato di periodi precedenti. Maggiore è l'intervallo, più smoothing verifica. Minore è l'intervallo, tanto più che la media mobile assomiglia alla serie di dati reali. Le medie mobili svolgono le seguenti tre funzioni: Smoothing i dati, il che significa che per migliorare l'adattamento dei dati ad una linea. Ridurre l'effetto della variazione temporanea e rumore casuale. Evidenziando valori anomali sopra o sotto la tendenza. La media mobile è una delle tecniche statistiche più utilizzati nel settore per identificare le tendenze dei dati. Ad esempio, i manager delle vendite comunemente vista di tre mesi medie di dati di vendita in movimento. L'articolo confronterà due mesi, tre mesi e sei mesi di semplice media degli stessi dati di vendita in movimento. La media mobile viene utilizzato molto spesso in analisi tecnica dei dati finanziari, quali rendimenti azionari e in economia per individuare le tendenze in serie storiche macroeconomiche quali l'occupazione. Ci sono un certo numero di variazioni della media mobile. Il più-comunemente impiegato sono la media mobile semplice, la media mobile ponderata, e la media mobile esponenziale. Esecuzione di ognuna di queste tecniche in Excel sarà coperto in dettaglio in articoli separati in questo blog. Ecco una breve panoramica di ciascuna di queste tre tecniche. Media mobile semplice Ogni punto in una media mobile semplice è la media di un numero specificato di periodi precedenti. Questo articolo del blog fornirà una spiegazione dettagliata della realizzazione di questa tecnica in Excel. Calibrati Moving Media Punti della media mobile ponderata rappresentano anche una media di un determinato numero di periodi precedenti. La media mobile ponderata applica peso diverso a determinati periodi precedenti molto spesso i periodi più recenti sono dati un peso maggiore. Un collegamento a un altro articolo in questo blog che fornisce una spiegazione dettagliata della realizzazione di questa tecnica in Excel è la seguente: mobile esponenziale Media Punti della media mobile esponenziale anche rappresentare una media di un determinato numero di periodi precedenti. livellamento esponenziale si applica fattori di ponderazione ai periodi precedenti che diminuiscono in modo esponenziale, senza mai raggiungere lo zero. Come risultato di livellamento esponenziale tiene conto di tutti i periodi precedenti, invece di un determinato numero di periodi precedenti che la media mobile ponderata fa. Un collegamento a un altro articolo in questo blog che fornisce una spiegazione dettagliata della realizzazione di questa tecnica in Excel è la seguente: La seguente descrive il processo in 3 fasi di creazione di una media mobile semplice dei dati di serie temporali in Excel Fase 1 8211 Grafico i dati originali in un tempo-Series tracciare il grafico a linee è il grafico di Excel più comunemente utilizzati per rappresentare graficamente i dati di serie temporali. Un esempio di tale grafico di Excel utilizzato per tracciare 13 periodi dei dati di vendita è la seguente: Fase 2 8211 Creare la media mobile in Excel Excel fornisce lo strumento Media mobile all'interno del menu Data Analysis. Lo strumento Media mobile crea una media mobile semplice da una serie di dati. La Moving Average scatola dialogo dovrebbe essere compilato come segue al fine di creare una media mobile degli ultimi 2 periodi di dati per ogni punto di dati. L'uscita della media mobile 2-periodo è indicata come segue, insieme con le formule che sono stati utilizzati per calcolare il valore di ciascun punto della media mobile. Fase 3 8211 Aggiungere il Moving Serie media dalla Tabella Questi dati dovrebbe ora essere aggiunta al grafico che contiene la linea del tempo originale dei dati di vendita. I dati verrà semplicemente aggiunto come un ulteriore serie di dati nel grafico. Per fare questo, fare clic destro in qualsiasi punto del grafico e un menu pop-up. Hit Selezionare dati per aggiungere la nuova serie di dati. La serie media mobile verrà aggiunto completando la finestra di dialogo Edit Series come segue: La tabella contenente la serie di dati originali e che data8217s 2-intervallo di media mobile semplice è mostrato come segue. Si noti che la linea di media mobile è un po 'più agevole e data8217s deviazioni prime al di sopra e al di sotto della linea di tendenza sono molto più evidenti. La tendenza generale è ora molto più evidente pure. Una media mobile 3-intervallo può essere creato e posizionato sul grafico utilizzando la stessa procedura come segue: E 'interessante notare che la semplice media 2-intervallo di movimento genera un grafico agevole rispetto the3 intervallo media mobile semplice. In questo caso la media semplice 2-intervallo di movimento potrebbe essere la più desiderabile rispetto alla media mobile 3-interval. Per confronto, una semplice media 6-intervallo di movimento sarà calcolato e aggiunto al grafico nello stesso modo come segue: Come previsto, la semplice media 6-intervallo di movimento è notevolmente più agevole rispetto ai 2 o 3 intervallo semplici medie mobili. Un grafico liscia misura più da vicino una linea retta. Previsioni Analizzando Precisione La precisione può essere descritto come bontà di adattamento. I due componenti di accuratezza delle previsioni sono le seguenti: Previsioni Bias 8211 La tendenza di una previsione di essere costantemente superiori o inferiori ai valori effettivi di una serie temporale. Previsione polarizzazione è la somma di tutti gli errori diviso per il numero di periodi come segue: Un bias positivo indica una tendenza a sotto-previsione. Un bias negativo indica una tendenza a un eccesso di previsione. Bias non misura la precisione perché l'errore positivo e negativo si annullano a vicenda. Previsioni Errore 8211 La differenza tra i valori effettivi di una serie temporale ed i valori previsti della previsione. Le misure più comuni di errore di previsione sono i seguenti: MAD 8211 deviazione media assoluta MAD calcola il valore medio assoluto dell'errore e viene calcolato con la seguente formula: Una media dei valori assoluti degli errori elimina l'effetto di annullamento di errori positivi e negativi. Più piccola è la MAD, migliore è il modello. MSE 8211 quadratico medio MSE errore è una misura popolare di errore che elimina l'effetto di annullamento degli errori positivi e negativi sommando i quadrati dell'errore con la seguente formula: termini di errore di grandi dimensioni tendono ad esagerare MSE perché i termini di errore sono tutti al quadrato. RMSE (radice quadrata media) riduce questo problema prendendo la radice quadrata di MSE. MAPE 8211 medio assoluto dell'errore percentuale MAPE elimina anche l'effetto di annullamento di errori positivi e negativi sommando i valori assoluti dei termini di errore. MAPE calcola la somma dei termini di errore per cento con la seguente formula: Sommando termini di errore per cento, MAPE può essere usato per confrontare modelli di previsione che utilizzano diverse scale di misura. Calcolo Bias, MAD, MSE, RMSE, e MAPE in Excel per la media mobile semplice Bias, MAD, MSE, RMSE, e MAPE sarà calcolato in Excel per valutare la 2-intervallo, 3-intervallo, e 6-intervallo mobile semplice previsioni medio ottenuto in questo articolo e mostrato come segue: Il primo passo è quello di calcolare e t. E t 2. E t, E t Y t-act. e poi riassumere nel modo seguente: Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE può essere calcolato come segue: Gli stessi calcoli vengono eseguiti per calcolare Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE per il semplice media 3-intervallo di movimento. Gli stessi calcoli vengono ora eseguiti per calcolare Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE per il semplice media 6-intervallo di movimento. Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE sono riassunti per il 2-intervallo, 3-intervallo, e 6-intervallo semplici medie mobili come segue. La semplice media 3-intervallo di movimento è il modello che si adatta più strettamente che i dati effettivi. 160 Excel Master Series Argomenti statistici Blog Directory e gli articoli in ogni Medie TopicMoving in Excel previsione delle vendite previsioni di Excel vendite For Dummies, 2nd Edition Quando previsione utilizzando medie mobili, you8217re prendendo la media di diversi risultati consecutivi oltre i risultati di vendita, si potrebbe altrettanto facilmente essere il monitoraggio del numero di incidenti stradali nel corso del tempo. Quindi, è possibile ottenere le medie mobili come questo: in primo luogo media mobile: la media dei mesi di gennaio, febbraio e marzo Seconda media mobile: la media dei mesi di febbraio, marzo, e aprile Terzo media mobile: la media dei mesi di marzo, aprile , e può notare che le medie mobili ogni combinano un ugual numero di mesi (tre a testa) e che ogni media mobile consecutivo inizia con il prossimo mese consecutivo. La figura è un esempio. Colonne C attraverso F mostrano le medie mobili stessi, così come dove ogni media mobile proviene. Ad esempio, il terzo media mobile è 42.745 (nella cella E6), e it8217s la media dei valori in celle B4, B5 e B6. Supponiamo che si decide che ogni media mobile sarà basata su tre valori basali. La prima media mobile deve essere basata sui primi tre, in ordine cronologico valori consecutivi. I valori basali devono essere in ordine cronologico, come mostrato. It8217s possibile fare la prima media mobile consiste di gennaio, febbraio e marzo, anche se la linea di base è in qualche ordine casuale ma così facendo è noioso e soggetto a errori. E doesn8217t fare un sacco di senso. Ma se si ordina la linea di base in ordine cronologico, è possibile utilizzare un semplice copia e incolla, o Riempimento automatico, per creare le medie mobili. La figura mostra come le medie mobili dovrebbero guardare: La linea di base nelle colonne A e B è in ordine. There8217s una e una sola registrazione per ogni periodo di tempo. Il livello della linea di base è in graduale aumento nel corso del tempo, e il grafico di medie mobili riflette tale aumento. Here8217s quanto sia facile per ottenere le medie mobili indicate: In G4 cellulare, tipo medio (B2: B4) e premere Invio. Se necessario, selezionare di nuovo G4 cellulare. Fare clic sulla scheda Ribbon8217s Casa e scegliere Copia dal gruppo Modifica. Selezionare l'intervallo di celle G5: G37 e scegliete Incolla dal gruppo Modifica. That8217s tutto quello che c'è ad esso. (Riempimento automatico è ancora più veloce sul foglio di lavoro, ma per descrivere ci vuole più parole sulla pagina stampata.) D'altra parte, questa figura mostra cosa può accadere quando i dati nella vostra linea di base è fuori uso. There8217s né capo né coda per l'ordine in cui i dati di riferimento appaiono e questo è proprio il genere di cosa che può accadere se you8217ve ottenuto il dati di base da rapporti mensili che sono stati infilati in un cassetto di file, o anche se li hai tirato in il foglio di lavoro da un database che memorizza i risultati mensili in qualche altro modo. Il grafico non mostra le medie mobili in ordine cronologico, ma quando le medie si basano su una sequenza casuale di mesi, non that8217s molto aiuto. Si noti che le medie mobili nel grafico formano una linea che mostra alcuna tendenza ma si sa dalla figura in precedenza che la tendenza è dolcemente. Se si vuole ricevere i dati in una sorta di ordine casuale, come nelle colonne A e B, il problema è facilmente risolvibile. Prendete questi passaggi: Fare clic sulla freccia a discesa nella cella A1. Clicca su Sort vecchio al più recente, come mostrato nella figura seguente. La vostra linea di base sarà ora essere ordinati in ordine cronologico, e le tue medie mobili avrà un senso. (Supponendo che la tabella contiene solo un record per periodo di tempo. In caso contrario, you8217ll probabilmente desidera iniziare spostando i dati in una tabella pivot e raggruppare i record.) Le vendite Excel previsioni per i manichini Cheat Sheet Quando si inizia a imparare di previsione, it8217s spesso una buona idea di appoggiarsi gli strumenti di Excel nella aggiuntivo Data Analysis. Ma la loro portata è piuttosto limitata e non molto you8217re probabilità di trovare se stessi sfruttando funzioni di foglio Excel8217s direttamente. Quando ti ritrovi con tutte le statistiche inferenziali che vengono con la funzione REGR. LIN, you8217ll sapere che it8217s tempo per tracciare la vostra linea di base per una previsione formale. 6 analisi dei dati Excel aggiuntivo Strumenti per l'analisi dei dati aggiuntivo, precedentemente noto come strumenti di analisi, entra formule a vostro nome in modo che ci si può concentrare su what8217s in corso con i tuoi dati. Ha tre diversi strumenti che sono direttamente utili nella previsione media mobile, esponenziale, e regressione così come molti altri che possono essere di aiuto. Ecco un elenco di alcuni degli strumenti che fanno parte del componente aggiuntivo in Data Analysis. In realtà ci sono tre diversi strumenti ANOVA. Nessuno è particolarmente utile per la previsione, ma ogni strumento può aiutare a capire il set di dati che sta alla base la vostra previsione. Gli strumenti ANOVA aiutare a distinguere tra campioni Ad esempio, le persone che vivono in Tennessee come una particolare marca di macchina migliore rispetto a quelli che vivono in Vermont Questo strumento è importante, indipendentemente dal metodo utilizzato per creare una previsione. Se si dispone di più di una variabile, si può dire con quanta forza le due variabili sono correlate (più o meno 1,0 è forte, 0.0 indica alcuna relazione). Se si dispone di una sola variabile, si può dire come fortemente un periodo di tempo è legato ad un altro. Utilizzare lo strumento Statistica descrittiva di ottenere una maniglia su cose come la media e la deviazione standard dei dati. La comprensione di queste statistiche di base è importante in modo da sapere cosa sta succedendo con le previsioni. Questo nome gli strumenti suona minaccioso e intimidatorio, che lo strumento non è. Quando si dispone di una sola variabile qualcosa come le vendite di ricavi di vendita o di unità si guarda a un precedente valore effettivo di predire il prossimo (forse il mese precedente, o lo stesso mese dell'anno precedente). Tutto questo strumento non è regolare la successiva previsioni utilizzando l'errore nella previsione precedente. Una media mobile mostra la media dei risultati nel tempo. Il primo potrebbe essere la media di gennaio, febbraio e marzo il secondo sarebbe allora la media per febbraio, marzo e aprile e così via. Questo metodo di previsione tende a concentrarsi sul segnale (che cosa è realmente accadendo nella linea di base) e per ridurre al minimo il rumore (fluttuazioni casuali nella linea di base). La regressione è strettamente legato alla correlazione. Utilizzare questo strumento per prevedere una variabile (ad esempio le vendite) da un altro (come la data o la pubblicità). Ti dà un paio di numeri da utilizzare in un'equazione, come 50000 Vendite (10 Data). 4 Excel Funzioni di previsione Excel ha molti ottimi strumenti per la previsione delle vendite. Conoscere le seguenti funzioni è utile per ottenere i dati in ordine. Controlla le seguenti funzioni di previsione a portata di mano. La versione del foglio di lavoro di add-in strumento di correlazione Analisi dei dati. La differenza è che CORRELAZIONE ricalcola quando modifica i dati di input, e per la squadra strumento di correlazione. Esempio: CORRELAZIONE (A1: A50, B1: B50). Inoltre, CORRELAZIONE si dà solo una correlazione, ma lo strumento di correlazione può dare una intera matrice di correlazioni. È possibile utilizzare questa funzione piuttosto che l'add-in strumento di regressione Analisi dei dati. (Il nome della funzione è l'abbreviazione di stima lineare.) Per la semplice regressione, selezionare un intervallo di due colonne e cinque righe. È necessario array accedere a questa funzione. Tipo, per esempio, REGR. LIN (A1: A50, B1: B50,, TRUE) e quindi premere CtrlShiftEnter. Questa funzione è utile perché ti dà valori di previsione direttamente, mentre REGR. LIN vi dà un'equazione che è necessario utilizzare per ottenere la previsione. Ad esempio, l'uso TREND (A1: A50, B1: B50, B51), dove tu sei la previsione di un nuovo valore sulla base di che cosa è in B51. La funzione PREVISIONE è simile alla funzione TENDENZA. La sintassi è un po 'diverso. Ad esempio, l'uso PREVISIONE (B51, A1: A50, B1: B50) dove previsione youre un nuovo valore in base al valore in B51. Inoltre, PREVISIONE gestisce solo un predittore, ma tendenza può gestire più predittori. Quello che si ottiene dalla funzione di Excel LINEST per previsione delle vendite funzione Excel8217s REGR. LIN è un pratico strumento per la previsione delle vendite. Conoscere ciò che si può fare con esso renderà i vostri sforzi di previsione un lavoro facile. Ecco un breve riassunto sulla funzione Excel8217s REGR. LIN, riga per riga: