Einfach Gleitender Durchschnitt Prognose Excel

Gleitender Durchschnitt Vorhersage Einleitung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so vielleicht sollten Sie auf eine über (85 73) 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger feiern Und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jüngste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Nun kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf 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 Vorhersagequot für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) als einzelne Deklarations - und Initialisierungsvariablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Summe als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0 Festlegung der Größe des Historical Arrays HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 bis NumberOfPeriods Summieren der entsprechenden Anzahl der zuletzt beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie wollen die Funktion in der Tabelle platzieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es die folgenden. Wie Berechnung der gleitenden Mittelwerte in Excel Excel Datenanalyse für Dummies, 2nd Edition Der Data Analysis-Befehl bietet ein Werkzeug für die Berechnung der Bewegung und Exponentiell geglättete Durchschnittswerte in Excel. Nehmen Sie an, um zu veranschaulichen, dass Sie tägliche Temperaturinformationen gesammelt haben. Sie wollen den dreitägigen gleitenden Durchschnitt 8212 den Durchschnitt der letzten drei Tage 8212 als Teil einer einfachen Wettervorhersage berechnen. Gehen Sie folgendermaßen vor, um die gleitenden Mittelwerte für diesen Datensatz zu berechnen. Um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, klicken Sie zuerst auf die Schaltfläche Data tab8217s Data Analysis. Wenn Excel das Dialogfeld Datenanalyse anzeigt, wählen Sie aus der Liste den Eintrag Moving Average aus, und klicken Sie dann auf OK. Excel zeigt das Dialogfeld "Gleitender Durchschnitt" an. Identifizieren Sie die Daten, die Sie verwenden möchten, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Klicken Sie im Dialogfeld "Gleitender Durchschnitt" in das Eingabebereichsfeld. Identifizieren Sie dann den Eingabebereich, indem Sie entweder eine Arbeitsbereichsadresse eingeben oder mit der Maus den Arbeitsbereich auswählen. Ihre Bereichsreferenz sollte absolute Zellenadressen verwenden. Eine absolute Zellenadresse ist dem Spaltennamen und der Zeilennummer mit Vorzeichen vorangestellt, wie in A1: A10. Wenn die erste Zelle in Ihrem Eingabebereich eine Textbeschriftung enthält, um Ihre Daten zu identifizieren oder zu beschreiben, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Labels in First Row. Erklären Sie im Textfeld Interval, wie viele Werte in die gleitende Durchschnittsberechnung einbezogen werden sollen. Sie können einen gleitenden Durchschnitt mit einer beliebigen Anzahl von Werten berechnen. Standardmäßig verwendet Excel die letzten drei Werte, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Um festzulegen, dass eine andere Anzahl von Werten zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet werden soll, geben Sie diesen Wert in das Textfeld Intervall ein. Sagen Sie Excel, wo die gleitenden Durchschnittsdaten platziert werden sollen. Verwenden Sie das Textfeld Ausgabebereich, um den Arbeitsblattbereich zu identifizieren, in dem Sie die gleitenden Durchschnittsdaten platzieren möchten. In dem Arbeitsblattbeispiel wurden die gleitenden Durchschnittsdaten in den Arbeitsblattbereich B2: B10 platziert. (Optional) Geben Sie an, ob ein Diagramm gewünscht wird. Wenn Sie ein Diagramm möchten, das die gleitenden Durchschnittsinformationen darstellt, aktivieren Sie das Kontrollkästchen "Diagrammausgabe". (Optional) Geben Sie an, ob Standardfehlerinformationen berechnet werden sollen. Wenn Sie Standardfehler für die Daten berechnen möchten, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Excel legt Standardfehlerwerte neben den gleitenden Mittelwerten fest. (Die Standardfehlerinformationen gehen zu C2: C10.) Nachdem Sie die Angabe, welche gleitenden durchschnittlichen Informationen Sie berechnen lassen möchten und wo Sie sie platzieren möchten, klicken Sie auf OK. Excel berechnet gleitende Durchschnittsinformationen. Hinweis: Wenn Excel doesn8217t über genügend Informationen verfügt, um einen gleitenden Durchschnitt für einen Standardfehler zu berechnen, legt er die Fehlermeldung in die Zelle. Sie können mehrere Zellen sehen, die diese Fehlermeldung als Wert anzeigen. Einfacher verschiebender Durchschnitt Verwenden Sie ein einfaches gleitendes Durchschnittsmodell. Prognostizieren wir den nächsten Wert in einer Zeitreihe, basierend auf dem Durchschnitt einer festen endlichen Zahl m der vorherigen Werte. Also für alle i gt m Beispiel 1. Berechnen Sie die prognostizierten Werte der Zeitreihe, die im Bereich B4: B18 in Abbildung 1 dargestellt sind, mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt mit m 3. Abbildung 1 Einfache gleitende durchschnittliche Prognose Um die Werte auf der linken Seite von Abbildung 1 zu erzeugen, setzen Sie die Formeln AVERAGE (C4 : C6), ABS (B7-C7) und (B7-C7) 2 in den Zellen C7, D7 und E7 und markieren Sie dann den Bereich C7: E18 und drücken Sie Strg-D. Die Werte für MAE (Zelle D21) und MSE (Zelle E21) werden dann unter Verwendung der Formeln AVERAGE (D4: D18) bzw. AVERAGE (E4: E18) berechnet. Alternativ können diese Werte mit Hilfe der Formeln berechnet werden. Als nächstes markieren Sie den Bereich B3: C18 und wählen Sie Einfügen gt ChartsLine, um das Diagramm auf der rechten Seite von Abbildung 1 zu erstellen. Beachten Sie, dass das Diagramm der prognostizierten Werte (pred in red) Diagramm der y-Werte (blau). Je höher der Wert von m, desto mehr Glättung, die auftritt. Beachten Sie, dass wir mit der Formel AVERAGE (B16: B18) den nächsten Wert in der Zeitreihe (Zelle C19) als 74.33 prognostizieren können. Excel Datenanalyse-Werkzeug. Excel bietet das Datenanalyse-Tool Moving Average, um die oben beschriebenen Berechnungen zu vereinfachen. Um dieses Tool für Beispiel 1 zu verwenden, wählen Sie Data gt AnalysisData Analysis und wählen Sie Moving Average aus dem erscheinenden Menü aus. Füllen Sie das Dialogfeld aus, das wie in Abbildung 2 dargestellt erscheint. Abbildung 2 Dialogfeld "Gleitender Durchschnitt" Die Ausgabe wird in den Spalten D und E von Abbildung 3 zusammen mit dem Diagramm angezeigt. Abbildung 3 Verschieben Durchschnittliche Datenanalyse In dieser Version des Modells wird die Prognose um eine Zeiteinheit nach links verschoben. Tatsächlich vergleicht das Diagramm y i mit i 1. Beachten Sie, dass die Prognose für die ersten m 1 Zeiträume NA ist. Dieses Modell fügt außerdem einen Standardfehler hinzu, der durch Einfügen der Formel SQRT (SUMXMY2 (B6: B8, P6: P8) 3) in Zelle Q8 berechnet werden kann, markieren Sie den Bereich Q8: Q18 und drücken Sie Strg-D. Es sei angemerkt, dass die s. e. Werte für die ersten 2 m 2 Zeiträume ist NA. Der ursprüngliche Ansatz hat die prognostizierten Werte hinter den ursprünglichen Werten. Der Excel-Ansatz korrigiert dies etwas (auf Kosten der nicht in der Lage, direkt vorhersagen, den Wert für i 16). Beachten Sie auch, dass, wenn das Intervall-Feld in Abbildung 2 nicht ausgefüllt wird, es standardmäßig 3. Real Statistics Data Analysis Tool. Die Real Statistics Resource Pack bietet auch ein Simple Moving Averages Datenanalyse-Tool. Abbildung 4 Dialogfeld "Zeitreihen" Klicken Sie im Menü auf die Option "Grundlegende Prognosemethoden" und füllen Sie dann das Dialogfeld aus, das in Abbildung 5 dargestellt ist (die Werte für die Jahreszeiten und die Prognosen sind die Standardwerte). Abbildung 5 Dialogfeld "Prognose" Wenn Sie auf die Schaltfläche OK klicken, erscheint die in Abbildung 6 dargestellte Ausgabe. Abbildung 6 Simple Moving Average Datenanalyse Der Wert in Zelle F21 ist die Prognose zum Zeitpunkt 16. Beachten Sie, dass Sie optional die Zeitwerte aus dem Eingang (d. H. Durch Einfügen nur B3: B18 im Eingangsbereich in Abbildung 5) weglassen können. In diesem Fall enthält die Ausgabe nur zwei Spalten (d. H. Die t-Spalte erscheint nicht in Fig. 6). Das Alpha, Beta, Gamma, der Jahreszeiten. Der Prognose und Gewichte Bereichsfelder in Abbildung 5 werden nicht für einfache gleitende Durchschnitte verwendet.