Calculate moving average forecast excel

Średnia ruchoma Ten przykład ilustruje obliczanie średniej ruchomej serii czasowej w programie Excel. Średnia ruchoma służy do wyrównywania nieprawidłowości (szczytów i dolin) w celu łatwego rozpoznania trendów. 1. Po pierwsze, spójrz na naszą serię czasową. 2. Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Uwaga: nie można znaleźć przycisku analizy danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak. 3. Wybierz opcję Moving Average i kliknij przycisk OK. 4. Kliknąć w polu Zakres wejściowy i wybrać zakres B2: M2. 5. Kliknij w polu Interwał i wpisz 6. 6. Kliknij w polu Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3. 8. Wykres wykresu tych wartości. Objaśnienie: ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżącego punktu danych. W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone. Wykres pokazuje tendencję wzrostową. Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych. 9. Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Podsumowanie: Im większy odstęp, tym więcej szczytów i dolin są wygładzone. Im mniejsze odstępy, tym dokładniejsze są średnie ruchome do rzeczywistych punktów danych. Jak obliczyć średnie ruchome w Excelu Analiza danych Excela dla manekinów, wydanie drugie. Polecenie analizy danych dostarcza narzędzie do obliczania średnich ruchomej i wykładniczej w programie Excel. Załóżmy, że ze względu na ilustrację, że zbierasz dzienne informacje o temperaturze. Chcesz obliczyć średnią ruchu trzydniowego 8212 średnią z ostatnich trzech dni 8212 w ramach kilku prostych prognoz pogody. Aby obliczyć średnie ruchome dla tego zestawu danych, wykonaj następujące kroki. Aby obliczyć średnią ruchome, kliknij najpierw przycisk polecenia Data Analysis (Dane) tab8217s. Gdy program Excel wyświetli okno dialogowe analizy danych, wybierz z listy pozycję Średnia ruchomości, a następnie kliknij przycisk OK. Excel wyświetli okno dialogowe Ruchome Średnia. Zidentyfikuj dane, których chcesz użyć do obliczenia średniej ruchomej. Kliknij pole wyboru Zakres wejściowy w oknie dialogowym Średnia ruchoma. Następnie zidentyfikuj zakres wejściowy, wpisując adres zakresu arkusza roboczego lub użyj myszy, aby wybrać zakres arkusza roboczego. Odnośnik zakresu powinien używać adresów bezwzględnych komórek. Adres bezwzględnej komórki poprzedza numer kolumny i wiersza ze znakami, tak jak w A1: A10. Jeśli pierwsza komórka w Twoim zakresie wejściowym zawiera etykietę tekstową do identyfikowania lub opisywania danych, zaznacz pole wyboru Etykiety w pierwszym rzędzie. W polu tekstowym Interval (Powiadom) wpisz Excel, ile wartości należy uwzględnić w obliczeniach średniej ruchomej. Możesz obliczyć średnią ruchu za pomocą dowolnej liczby wartości. Domyślnie program Excel stosuje trzy ostatnie wartości do obliczania średniej ruchomej. Aby określić, że do obliczania średniej ruchomej użyta jest inna liczba wartości, wprowadź tę wartość w polu tekstowym Interval. Powiedz Excel, gdzie umieścić średnie ruchome dane. Skorzystaj z pola tekstowego Zakres wyjściowy, aby zidentyfikować zakres arkuszy, na który chcesz umieścić średnie ruchome dane. W przykładowym arkuszu danych średnie ruchome zostały umieszczone w obszarze arkusza B2: B10. (Opcjonalnie) Określ, czy chcesz wykresu. Jeśli chcesz, aby wykres zawierający średnie ruchome informacje, zaznacz pole wyboru Wyjście wykresu. (Opcjonalnie) Wskaż, czy chcesz obliczyć standardowe informacje o błędach. Jeśli chcesz obliczyć błędy standardowe dla danych, zaznacz pole wyboru Standardowe błędy. Excel umieszcza standardowe wartości błędów obok wartości średniej ruchomej. (Standardowa informacja o błędzie trafia do C2: C10). Po zakończeniu określania, jakie średnie ruchome informacje mają być obliczane i gdzie chcesz ją umieścić, kliknij przycisk OK. Excel oblicza średnie ruchome informacje. Uwaga: jeśli program Excel doesn8217t ma wystarczające informacje do obliczenia średniej ruchomej dla standardowego błędu, umieszcza komunikat o błędzie w komórce. Możesz zobaczyć kilka komórek, które pokazują ten komunikat o błędzie jako wartość. Zredukowanie prostego przenoszenia Jest to jeden z następujących trzech artykułów dotyczących analizy serii czasowej w programie Excel Przegląd przebiegu średniej Średnia średnia ruchoma jest techniką statystyczną wykorzystywaną do wygładzania krótkich, w celu łatwej identyfikacji długoterminowych trendów lub cykli. Średnia ruchoma jest czasami określana jako średnia krocząca lub średnia bieżąca. Średnia ruchoma to seria liczb, z których każda reprezentuje średnią z przedziału określonej liczby poprzednich okresów. Im większy odstęp, tym bardziej wygładza się. Im krótszy odstęp, tym bardziej, że średnia ruchoma przypomina rzeczywistą serię danych. Średnie ruchome spełniają trzy następujące funkcje: Wygładzanie danych, co oznacza poprawienie dopasowania danych do linii. Zmniejszenie wpływu tymczasowej zmienności i losowego szumu. Podkreślając wartości odstające powyżej lub poniżej trendu. Średnia ruchoma jest jedną z najszerzej używanych technik statystycznych w przemyśle w celu określenia trendów danych. Na przykład menedżerowie ds. Sprzedaży zazwyczaj widują średnie ruchome dane dotyczące sprzedaży sprzed trzy miesięcy. W artykule porównaj się dwa miesiące, trzy miesiące i sześć miesięcy proste średnie ruchome tych samych danych o sprzedaży. Średnia ruchoma jest stosowana dość często w technicznej analizie danych finansowych, takich jak zwrot z akcji i ekonomia w celu zlokalizowania trendów w szeregach czasowych makroekonomicznych, takich jak zatrudnienie. Istnieje wiele odmian średniej ruchomej. Najczęściej stosowaną jest prosta średnia ruchoma, ważona średnia ruchoma i wykładnicza średnia ruchoma. Wykonywanie każdej z tych technik w programie Excel będzie szczegółowo opisane w oddzielnych artykułach w tym blogu. Oto krótki przegląd każdej z tych trzech technik. Prosta średnia ruchoma Każdy punkt w prostej średniej ruchomej jest średnią określonej liczby poprzednich okresów. Ten artykuł na blogu dostarczy szczegółowe wyjaśnienie implementacji tej techniki w programie Excel. Średnia ważona średnia ruchoma w ważonej średniej ruchomej również przedstawia średnią z określonej liczby poprzednich okresów. Ważona średnia ruchoma stosuje różne wagi do pewnych poprzednich okresów dość często, przy czym ostatnie okresy mają większą wagę. Odnośnik do innego artykułu z tego blogu, który zawiera szczegółowe wyjaśnienie implementacji tej techniki w programie Excel, jest następujący: Wyższe średnie ruchy w punktach średniej ruchomej stanowią również średnią z określonej liczby poprzednich okresów. Wyrównywanie wykładnicze stosuje współczynniki ważenia do poprzednich okresów, które zmniejszają się wykładniczo, nigdy nie osiągając zera. W efekcie wyrównywanie wykładnicze uwzględnia wszystkie poprzednie okresy zamiast wyznaczonej liczby poprzednich okresów, w których ważona średnia ruchoma. Łącze do innego artykułu z tego blogu, które zawiera szczegółowe wyjaśnienie implementacji tej techniki w programie Excel jest następujące: Poniżej przedstawiono trzyetapowy proces tworzenia prostej średniej ruchomej danych z serii czasowych w programie Excel Krok 1 8211 Wykres oryginalne dane w wykresie z serii czasowej Wykres liniowy jest najczęściej stosowanym wykresem programu Excel w celu analizy danych z serii czasowych. Przykład takiego wykresu programu Excel służącego do wykreślania 13 okresów sprzedaży przedstawia się następująco: Krok 2 8211 Utwórz średnią ruchu w programie Excel Excel zawiera narzędzie Ruchome Średnie w menu Analiza danych. Narzędzie Ruchome Średnie tworzy prostą średnią ruchu z serii danych. Okno dialogu "Ruch średnia" powinno zostać wypełnione w następujący sposób, aby utworzyć średnią ruchomą z poprzednich dwóch okresów danych dla każdego punktu danych. Wydajność 2-dniowej średniej ruchomej jest przedstawiona w następujący sposób wraz ze wzorami, które wykorzystano do obliczania wartości każdego punktu w średniej ruchomej. Krok 3 8211 Dodawanie serii średnich ruchów do wykresu Dane te należy teraz dodać do wykresu zawierającego pierwotną linię czasu danych sprzedaży. Dane zostaną po prostu dodane jako kolejne serie danych na wykresie. Aby to zrobić, kliknij prawym przyciskiem myszy dowolne miejsce na wykresie i pojawi się menu. Wybierz Dane, aby dodać nową serię danych. Ruchome serie średnie zostaną dodane, uzupełniając okno dialogowe Edytuj serie w następujący sposób: Wykres zawierający oryginalne serie danych i że prosta średnia ruchoma 2-interwałowa data8217s przedstawia się następująco. Zauważ, że średnia ruchoma jest dosyć gładsza i surowe dane odchylone powyżej i poniżej linii trendu są znacznie bardziej widoczne. Ogólny trend jest teraz znacznie bardziej widoczny. Dla wykresu można utworzyć i umieścić na wykresie 3-interwałową średnią, stosując tę ​​samą procedurę, jak w poniższym przykładzie: Warto zauważyć, że średnia prosta ruchoma 2-interwałów tworzy gładszą wykres niż średnia średniej ruchomej3-interwału. W tym przypadku średnia szybkość ruchoma 2-interwałowa może być bardziej pożądana niż średnica ruchowa 3-interwałów. Dla porównania średnia arytmetyczna przebiegu 6-przedziału będzie obliczana i dodawana do wykresu w taki sam sposób, jak następuje: Zgodnie z oczekiwaniami, średnia szybkość ruchoma w skali 6 jest znacznie płynniejsza niż średnie ruchome średnie ruchy 2 lub 3-przerwowe. Gładszy wykres bardziej zbliża się do prostej. Analiza dokładności dokładności Dokładność można określić jako dobro dopasowania. Dwa składniki dokładności prognozy są następujące: Prognoza Bias 8211 Skłonność prognozy jest stale wyższa lub niższa od rzeczywistych wartości szeregu czasowego. Prognozowanie jest sumą wszystkich błędów podzielonych przez liczbę okresów w następujący sposób: Pozytywne nastawienie wskazuje tendencję do niedociągnięcia. Negatywne nastawienie wskazuje na tendencję do nadmiernej prognozy. Bias nie mierzy dokładności, ponieważ błędy dodatnie i ujemne wzajemnie się wycofują. Prognoza Błąd 8211 Różnica między rzeczywistymi wartościami serii czasowej a prognozowanymi wartościami prognozy. Najczęstsze pomiary błędu prognozy są następujące: MAD 8211 Średnia odchylenie bezwzględne MAD oblicza średnią wartość bezwzględną błędu i oblicza następującą formułę: Średnie wartości błędów eliminują efekt anulowania dodatnich i ujemnych błędów. Im mniejsza jest MAD, tym lepszy jest model. MSE 8211 Średni błąd kwadratowy MSE jest popularnym miernikiem błędu, który eliminuje efekt anulowania dodatnich i ujemnych błędów przez sumowanie kwadratów błędu o następującym wzorze: Duże wyrażenia błędów mają tendencję do przesadzania MSE, ponieważ wszystkie wyrażenia błędów są kwadratowane. RMSE (Root Square Mean) zmniejsza ten problem, biorąc pierwiastek kwadratowy MSE. MAPE 8211 Średni błąd procentu bezwzględnego MAPE eliminuje również efekt anulowania dodatnich i ujemnych błędów przez zsumowanie wartości bezwzględnych błędów. MAPE oblicza sumę procentów błędów o następującym wzorze: Podsumowując procent błędów, MAPE można porównać do modeli prognozowania, które wykorzystują różne skalę pomiaru. Obliczanie stronniczości, MAD, MSE, RMSE i MAPE w programie Excel W programie Excel Excel obliczy się prostą ruchliwą średnią tendencję, MAD, MSE, RMSE i MAPE w celu oceny prostego przemieszczania 2-przedziału, 3-przedziału i 6-rzędu średnia prognoza uzyskana w tym artykule i pokazana w następujący sposób: Pierwszym krokiem jest wyliczenie t. E t 2. E t, E t Y t-act. a następnie sumować je w następujący sposób: Bias, MAD, MSE, MAPE i RMSE można obliczyć w następujący sposób: Te same obliczenia są teraz wykonywane w celu obliczenia Bias, MAD, MSE, MAPE i RMSE dla 3-interwałowej prostej średniej ruchomej. Te same obliczenia są teraz wykonywane w celu obliczenia wartości Bias, MAD, MSE, MAPE i RMSE dla średniej ruchomej w skali 6. Bias, MAD, MSE, MAPE i RMSE podsumowano w przedziałach 2-przedziałowych, 3-przedziałowych i 6-progowych średnich ruchomej w następujący sposób. 3-interwałowa prosta średnia ruchoma jest modelem najbardziej zbliżonym do rzeczywistych danych. 160 Główne tematy programu Excel Master Blog Tematy statystyczne i artykuły w każdym temacieMonakowe prognozy wstępne Wprowadzenie. Jak można się spodziewać, patrzymy na niektóre z najbardziej prymitywnych podejść do prognozowania. Ale miejmy nadzieję, że są to co najmniej warte wstępu do niektórych zagadnień związanych z komputerem związanych z wdrażaniem prognoz w arkuszach kalkulacyjnych. W tym kontekście będziemy kontynuować od początku i rozpocząć pracę z prognozą Moving Average. Przenoszenie średnich prognoz. Wszyscy znają średnie ruchome prognozy niezależnie od tego, czy uważają, że są. Wszyscy studenci studiują je przez cały czas. Pomyśl o swoich testach w kursie, w którym podczas semestru będziesz miał cztery testy. Pozwala przyjąć, że masz 85 przy pierwszym testie. Jak oceniasz Twój drugi punkt testowy Co sądzisz, że Twój nauczyciel przewidziałby następny wynik testu Jak myślisz, że Twoi znajomi mogą przewidzieć następny wynik testu Jak myślisz, że twoi rodzice mogą przewidzieć następny wynik testu Niezależnie od tego, wszystkie blabbing, które możesz zrobić znajomym i rodzicom, to oni i nauczyciel bardzo oczekują, że dostaniesz coś w tej dziedzinie, którą właśnie dostałeś. No cóż, teraz pomyślmy, że pomimo twojej samoobrony do swoich znajomych, oszacujesz siebie i postanów, że możesz uczyć się mniej na drugim teście, a więc dostajesz 73. Teraz wszyscy zainteresowani i niezainteresowani idą przewiduj, że otrzymasz trzeci test Istnieją dwa bardzo prawdopodobne podejścia do nich, aby opracować szacunkowe niezależnie od tego, czy będą dzielić się nim z Tobą. Mówią same do siebie: "Ten facet zawsze dmucha o jego inteligencję. On będzie dostać kolejne 73, jeśli ma szczęście. Może rodzice będą starali się być bardziej pomocni i powiedzieli: "WELL", jak dotąd dostałeś 85 i 73, więc może powinieneś się dowiedzieć na temat (85 73) 2 79. Nie wiem, może gdybyś mniej imprezował i werent waha się weasel na całym miejscu i jeśli zacząłeś robić dużo więcej studiów, możesz uzyskać wyższy score. quot Oba te szacunki są w rzeczywistości przechodzą średnie prognozy. Pierwszy używa tylko swojego ostatniego wyniku, aby prognozować przyszłe wyniki. Nazywa się to ruchomą średnią prognozą przy użyciu jednego okresu danych. Druga to również średnia ruchoma, ale wykorzystująca dwa okresy danych. Pozwala przyjąć, że wszyscy ci ludzie popychają do twojego wielkiego umysłu, jakby się wkurzyli i postanowili dobrze wykonać trzeci test ze swoich własnych powodów i położyć większy wynik przed Twoimi notatkami. Robisz test, a Twój wynik jest w rzeczywistości 89 Wszyscy, łącznie z sobą, są pod wrażeniem. Więc teraz masz ostatni test semestru nadchodzącego i jak zwykle masz wrażenie, że musimy nakłonić wszystkich do stworzenia swoich prognoz dotyczących sposobu, w jaki wykonasz ostatni test. Mam nadzieję, że widzisz wzór. Teraz, miejmy nadzieję, widać wzór. Jaki jest Twój najlepszy gwizdek podczas pracy. Teraz wracamy do naszej nowej firmy zajmującej się sprzątaniem, która rozpoczęła się od twojej ukochanej siostry o nazwie Gwizdek podczas pracy. Masz dane z przeszłych sprzedaży przedstawione w następnej części arkusza kalkulacyjnego. Najpierw przedstawiamy dane dotyczące trzech okresowych prognoz średniej ruchomej. Wpisem dla komórki C6 powinno być Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek C7 do C11. Zauważ, jak średnia przenosi się do ostatnich danych historycznych, ale używa dokładnie trzech ostatnich okresów dostępnych dla każdego przewidywania. Warto też zauważyć, że nie musimy naprawdę przewidzieć z ostatnich okresów, aby rozwinąć nasze najnowsze prognozy. To zdecydowanie różni się od wyrafinowanego modelu wygładzania. Ive uwzględniła przewidywania kwotowania, ponieważ będziemy używać ich na następnej stronie internetowej w celu pomiaru ważności przewidywania. Teraz chcę przedstawić analogiczne wyniki dla dwóch okresów ruchomych średniej prognozy. Wpisem dla komórki C5 powinno być Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek C6 do C11. Zauważmy, że teraz tylko dwie ostatnie dane historyczne są wykorzystywane do każdego przewidywania. Znowu uwzględniono prognozy kwotowania dla celów ilustracyjnych i późniejsze wykorzystanie w walidacji prognozy. Inne ważne rzeczy do zauważenia. W przypadku prognozy średniej ruchomej w skali m wykorzystano jedynie najmniejsze wartości danych, aby przewidzieć. Nic więcej nie jest konieczne. Jeśli chodzi o prognozę średniej ruchomej w okresie m, przy prognozowaniu kwotowania zauważ, że pierwsza predykcja występuje w okresie m 1. Zarówno te kwestie będą bardzo znaczące, gdy opracujemy nasz kod. Rozwój funkcji przeciętnej ruchomości. Teraz musimy opracować kod dla prognozy średniej ruchomej, którą można używać bardziej elastycznie. Kod jest następujący. Zauważ, że dane wejściowe są dla liczby okresów, których chcesz używać w prognozie i tablicach wartości historycznych. Można go przechowywać w dowolnej skoroszycie. Funkcja MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) jako pojedynczy Deklarowanie i inicjowanie zmiennych Dim Item as Variant Dim Counter jako Integer Dim Akumulacja jako pojedynczy Dim HistoricalSize jako Integer Inicjalizacja zmiennych Counter 1 Akumulacja 0 Określenie rozmiaru historycznego HistoricalSize Historical. Count licznika 1 dla NumberOfPeriods Zbieranie odpowiedniej liczby ostatnich poprzednich wartości Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Akumulacja NumberOfPeriods Kod zostanie wyjaśniony w klasie. Chcesz umieścić funkcję w arkuszu kalkulacyjnym tak, aby wynik obliczeń pojawił się tam, gdzie powinien on wyglądać.