Period Glidande Medelvärde Excel

Flyttande medelvärde I det här exemplet lär du dig hur du beräknar det glidande genomsnittet för en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att utjämna oegentligheter (toppar och dalar) för att enkelt kunna känna igen trender. 1. Låt oss först titta på våra tidsserier. 2. Klicka på Dataanalys på fliken Data. Obs! Det går inte att hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Analysverktyg. 3. Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK. 4. Klicka i 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. Förklaring: Eftersom vi ställer intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och den aktuella datapunkten. Som ett resultat utjämnas toppar och dalar. Diagrammet visar en ökande trend. Excel kan inte beräkna det rörliga genomsnittet 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. Slutsats: Ju större intervall desto mer topparna och dalarna utjämnas. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. Möjlig medelprognos införande. Som du kan gissa vi tittar på några av de mest primitiva tillvägagångssätten för prognoser. Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de datorproblem 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. Flyttande medelprognoser. Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är. Alla studenter gör dem hela tiden. Tänk på dina testresultat i en kurs där du kommer att ha fyra tester under semestern. Låt oss anta att du fick en 85 på ditt första test. Vad skulle du förutse för ditt andra testresultat Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för nästa testresultat Vad tycker du att dina vänner kan förutsäga för nästa testresultat Vad tror du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat Oavsett om Alla blabbing du kan göra för dina vänner och föräldrar, de och din lärare är mycket troliga att du förväntar dig att få något i området 85 du bara fick. Nåväl, nu kan vi anta att trots din självbefrämjande till dina vänner överskattar du dig själv och räknar att du kan studera mindre för det andra testet och så får du en 73. Nu vad är alla berörda och oroade att Förutse att du kommer att få på ditt tredje test Det finns två mycket 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 sprider alltid rök om hans smarts. Hes kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Kanske kommer föräldrarna att försöka vara mer stödjande och säga, Quote, hittills har du fått en 85 och en 73, så kanske du ska räkna med att få en (85 73) 2 79. Jag vet inte, kanske om du gjorde mindre fester Och werent vaggar vassan överallt och om du började göra mycket mer studerar kan du få en högre poäng. quot Båda dessa uppskattningar flyttar faktiskt genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att förutse din framtida prestanda. Detta kallas en rörlig genomsnittlig prognos 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 gissat dig och du bestämmer dig för att göra det bra på det tredje testet av dina egna skäl och att lägga en högre poäng framför din quotalliesquot. Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89 Alla, inklusive dig själv, är imponerade. Så nu har du det sista testet av terminen som kommer upp och som vanligt känner du behovet av att ge alla till att göra sina förutsägelser om hur du ska göra på det sista testet. Jo, förhoppningsvis ser du mönstret. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vilken tror du är den mest exakta visselpipan medan vi arbetar. Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster, kallad Whistle While We Work. 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 ska vara Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till och med C11. Lägg märke till hur genomsnittet rör sig över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du bör också märka att vi inte verkligen behöver göra förutsägelser för de senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse. Detta är definitivt annorlunda än exponentiell utjämningsmodell. Ive inkluderade quotpast predictionsquot eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta förutsägelse validitet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Posten för cell C5 ska vara Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11. Observera hur nu endast de två senaste bitarna av historiska data används för varje förutsägelse. Återigen har jag inkluderat quotpast predictionsquot för illustrativa ändamål och för senare användning vid prognosvalidering. Några andra saker som är viktiga att märka. För en m-period som rör genomsnittlig prognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. För en m-period som rör en genomsnittlig prognos, observera att den första förutsägelsen sker i period m 1. Båda dessa problem kommer att vara väldigt signifikanta när vi utvecklar vår kod. Utveckla den rörliga genomsnittsfunktionen. Nu behöver vi utveckla koden för den glidande genomsnittliga prognosen som kan användas mer flexibelt. Koden följer. Observera att inmatningarna är för antalet perioder du vill använda i prognosen och en rad historiska värden. Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill ha. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Som enstaka deklarering och initialisering av variabler Dim-objekt som variant Dim-räknare som integer Dim-ackumulering som enstaka Dim HistoricalSize som heltal Initialiserande variabler Counter 1 ackumulering 0 Bestämning av storleken på Historisk matris Historisk storlek Historical. Count för Counter 1 till NumberOfPeriods Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden ackumulering ackumulering historisk (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Koden förklaras i klassen. Du vill placera funktionen på kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där den ska gälla följande. Hur man beräknar rörliga medelvärden i Excel Excel-dataanalys för dummies, andra utgåvan Kommandot Dataanalys ger ett verktyg för att beräkna rörelse och Exponentiellt jämnde medelvärden i Excel. Antag, för att illustrera det, att du har uppsamlat daglig temperaturinformation. Du vill beräkna det tre dagars glidande medlet 8212 i genomsnitt av de senaste tre dagarna 8212 som en del av några enkla väderprognoser. För att beräkna glidmedel för denna dataset, gör följande steg. För att beräkna ett glidande medelvärde klickar du först på kommandoknappen Data tab8217s Data Analysis. När Excel visar dialogrutan Dataanalys väljer du objektet Flyttande medel från listan och klickar sedan på OK. Excel visar dialogrutan Rörlig medelvärde. Identifiera de data som du vill använda för att beräkna det glidande medlet. Klicka i textrutan Inmatningsområde i dialogrutan Rörlig medelvärde. Identifiera sedan ingångsintervallet, antingen genom att skriva in en arbetsbladets intervalladress eller genom att använda musen för att välja arbetsbladets intervall. Din referensreferens bör använda absoluta celladresser. En absolut celladress föregår kolumnbokstaven och radnumret med tecken, som i A1: A10. Om den första cellen i ditt inmatningsområde innehåller en textetikett för att identifiera eller beskriva dina data markerar du kryssrutan Etiketter i första raden. I Excel-textrutan berättar Excel hur många värden som ska inkluderas i den genomsnittliga beräkningen. Du kan beräkna ett glidande medelvärde med ett antal värden. Som standard använder Excel de senaste tre värdena för att beräkna det glidande genomsnittet. Om du vill ange att ett annat antal värden används för att beräkna det glidande genomsnittet, anger du det här värdet i textrutan Intervall. Berätta Excel där du ska placera de genomsnittliga data som rör sig. Använd textrutan Utmatningsområde för att identifiera arbetsbladets intervall i vilket du vill placera den glidande genomsnittliga data. I kalkylbladsexemplet har den glidande genomsnittsdata placerats i kalkylbladintervallet B2: B10. (Valfritt) Ange om du vill ha ett diagram. Om du vill ha ett diagram som visar den glidande genomsnittliga informationen markerar du kryssrutan Diagramutmatning. (Valfritt) Ange om du vill beräkna standard felinformation. Om du vill beräkna standardfel för data väljer du kryssrutan Standardfel. Excel placerar standardfelvärden bredvid de glidande medelvärdena. (Standardfelinformationen går in i C2: C10.) När du har slutfört ange vilken flyttbar genomsnittsinformation du vill ha beräknad och var du vill placera den, klicka på OK. Excel beräknar glidande medelinformation. Obs! Om Excel doesn8217t har tillräckligt med information för att beräkna ett glidande medelvärde för ett standardfel placerar det felmeddelandet i cellen. Du kan se flera celler som visar detta felmeddelande som ett värde. I min senaste bok Practical Time Series Forecasting: En praktisk guide. Jag inkluderade ett exempel på att använda Microsoft Excels glidande genomsnittlig tomt för att undertrycka månadsäsong. Detta görs genom att skapa ett linjeplot av serien över tiden och sedan lägga till Trendline gt Moving Average (se mitt inlägg om undertryckande säsongsförhållanden). Syftet med att lägga till den glidande genomsnittliga trendlinjen till en tidsplan är att bättre se en trend i data, genom att undertrycka säsongsalder. Ett rörligt medelvärde med fönsterbredd w betyder medelvärde över varje uppsättning av w-konsekutiva värden. För att visualisera en tidsserie använder vi vanligtvis ett centrerat glidande medelvärde med w-säsongen. I ett centrerat glidande medel beräknas värdet på det glidande medlet vid tid t (MA t) genom att centrera fönstret kring tiden t och medelvärdet över w-värdena i fönstret. Om vi ​​till exempel har dagliga data och vi misstänker en veckodagseffekt kan vi undertrycka det med ett centrerat glidande medelvärde med w7 och sedan planera MA-linjen. En observant deltagare i min online kursprognos upptäckte att Excels glidande medelvärde inte producerar vad vi förväntar oss: Istället för att medelvärde över ett fönster som är centrerat kring en tidsperiod, tar det helt enkelt genomsnittet för de senaste w månaderna (kallat en efterföljande glidande medelvärde). Medan efterföljande rörliga medelvärden är användbara för prognoser, är de sämre för visualisering, särskilt när serien har en trend. Anledningen är att det efterföljande rörliga genomsnittet ligger bakom. Titta på figuren nedan, och du kan se skillnaden mellan Excels efterföljande glidande medelvärde (svart) och ett centrerat glidande medelvärde (rött). Det faktum att Excel producerar ett efterföljande glidande medelvärde i Trendline-menyn är ganska störande och vilseledande. Ännu mer störande är dokumentationen. Som felaktigt beskriver den efterföljande MA som produceras: Om Perioden är inställd till 2, används medelvärdet av de två första datapunkterna som den första punkten i den glidande genomsnittliga trendlinjen. Medelvärdet av andra och tredje datapunkter används som andra punkt i trendlinjen, och så vidare. För mer om glidande medelvärden, se här: