Moving Average Trendline Prognose

Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Moving Average Forecasting Einführung. Wie Sie vielleicht vermuten, sehen wir uns einige der primitivsten Ansätze zur Prognose an. Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit Moving Average Prognosen arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie sind. Alle College-Studenten machen sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Nehmen wir an, Sie haben eine 85 bei Ihrem ersten Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score vorhersagen Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Freunde können für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Eltern können für deinen nächsten Test-Score voraussagen All das Blabbing, das du mit deinen Freunden und Eltern machen kannst, sie und deinem Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt können wir davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmert zu gehen Erwarten Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen wird. Sie können sich selbst sagen, "dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Er wird noch 73, wenn er glücklich ist. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend zu sein und zu sagen, quotWell, so weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine (85 73) 2 79 kommen. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musst Und werent wedelte den Wiesel überall auf den Platz und wenn du anfing, viel mehr zu studieren, könntest du eine höhere Punktzahl bekommen. Diese beiden Schätzungen belegen tatsächlich durchschnittliche Prognosen. Die erste nutzt nur Ihre aktuellste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinem Quoten zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Partitur ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So, jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie youll auf den letzten Test zu tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen. Was glaubst du, ist die genaueste Pfeife während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle während wir arbeiten. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln. Dies unterscheidet sich definitiv von dem exponentiellen Glättungsmodell. Ive enthalten die quotpast Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zweistufige gleitende durchschnittliche Prognose vorstellen. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel in die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast-Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose-Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose werden nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist nötig Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie quotpast Vorhersagen quot, bemerken, dass die erste Vorhersage in Periode m 1 auftritt. Beide Themen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der beweglichen Mittelfunktion. Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Mittelprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden gelten, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Counter 1 Akkumulation 0 Bestimmen der Größe von Historical Array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulation der entsprechenden Anzahl der aktuellsten bisher beobachteten Werte Akkumulation Akkumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie wollen die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es wie folgt aussehen soll. Excel: Trendlines Eine der einfachsten Methoden, um einen allgemeinen Trend in Ihren Daten zu erraten, ist, eine Trendlinie zu einem Diagramm hinzuzufügen. Die Trendline ist ein bisschen ähnlich einer Zeile in einem Liniendiagramm, aber es verbindet jeden Datenpunkt nicht genau wie ein Liniendiagramm. Eine Trendlinie stellt alle Daten dar. Dies bedeutet, dass kleinere Ausnahmen oder statistische Fehler gewerkt, um Excel abzulenken, wenn es darum geht, die richtige Formel zu finden. In einigen Fällen können Sie auch die Trendlinie verwenden, um zukünftige Daten zu prognostizieren. Charts, die Trendlinien unterstützen Die Trendlinie kann zu einem 2-D-Diagramm hinzugefügt werden, wie zB Bereich, Bar, Spalte, Linie, Lager, X Y (Scatter) und Bubble. Sie können eine Trendlinie zu 3-D-, Radar-, Pie-, Area - oder Donut-Charts hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Nachdem Sie ein Diagramm erstellt haben, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Datenreihe und wählen Sie Trendlinehellip hinzufügen. Ein neues Menü erscheint links neben dem Diagramm. Hier können Sie einen der Trendline-Typen auswählen, indem Sie auf eines der Optionsfelder klicken. Unterhalb der Trendlinien gibt es eine Position namens Display R-squared Wert auf Diagramm. Es zeigt Ihnen, wie eine Trendlinie an die Daten angepasst ist. Es kann Werte von 0 bis 1 erhalten. Je näher der Wert ist, desto besser geht es auf dein Diagramm. Trendline-Typen Lineare Trendlinie Diese Trendlinie wird verwendet, um eine Gerade für einfache, lineare Datensätze zu erstellen. Die Daten sind linear, wenn die Systemdatenpunkte einer Zeile entsprechen. Die lineare Trendlinie zeigt an, dass etwas mit einer konstanten Rate zunimmt oder abnimmt. Hier ist ein Beispiel für Computer-Verkäufe für jeden Monat. Logarithmische Trendlinie Die logarithmische Trendlinie ist nützlich, wenn man mit Daten umgehen muss, bei denen die Änderungsrate schnell zunimmt oder abnimmt und sich dann stabilisiert. Im Falle einer logarithmischen Trendlinie können Sie sowohl negative als auch positive Werte verwenden. Ein gutes Beispiel für eine logarithmische Trendlinie kann eine Wirtschaftskrise sein. Zuerst wird die Arbeitslosenquote immer höher, aber nach einer Weile stabilisiert sich die Situation. Polynomische Trendlinie Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Sie mit oszillierenden Daten arbeiten - zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Der Grad des Polynoms kann durch die Anzahl der Datenfluktuationen oder durch die Anzahl der Biegungen bestimmt werden, mit anderen Worten, die Hügel und Täler, die auf der Kurve erscheinen. Ein Auftrag 2 Polynom Trendline hat in der Regel einen Hügel oder ein Tal. Ordnung 3 hat im Allgemeinen ein oder zwei Hügel oder Täler. Ordnung 4 hat in der Regel bis zu drei. Das folgende Beispiel veranschaulicht die Beziehung zwischen Geschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Power Trendline Diese Trendlinie eignet sich für Datensätze, die zum Vergleich von Messergebnissen mit einer vorgegebenen Rate verwendet werden. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in Ein-Sekunden-Intervallen. Sie können eine Power-Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten null oder negative Werte enthalten. Exponentielle Trendlinie Die exponentielle Trendlinie ist besonders nützlich, wenn die Datenwerte steigen oder sinken. Es wird oft in den Wissenschaften verwendet. Es kann eine Bevölkerung beschreiben, die in späteren Generationen schnell wächst. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Ein gutes Beispiel für diese Trendlinie ist der Zerfall von C-14. Wie Sie sehen können, ist dies ein perfektes Beispiel für eine exponentielle Trendlinie, weil der R-Quadrat-Wert genau ist 1. Gleitender Durchschnitt Der gleitende Durchschnitt glättet die Linien, um ein Muster oder einen Trend deutlicher zu zeigen. Excel tut es, indem man den gleitenden Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Werten berechnet (gesetzt durch eine Periodenoption), die standardmäßig auf 2 gesetzt ist. Wenn Sie diesen Wert erhöhen, wird der Durchschnitt aus mehr Datenpunkten berechnet, so dass die Zeile Wird noch glatter. Der gleitende Durchschnitt zeigt Trends, die sonst aufgrund von Lärm in den Daten schwer zu sehen wäre. Ein gutes Beispiel für eine praktische Anwendung dieser Trendlinie kann ein Forex-Markt sein.