To Point Moving Average Excel

Flytende gjennomsnitt. Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. Først, la oss ta en titt på vår tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La Rger intervallet, jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Gjennomsnittlig gjennomsnitt. Hvis denne informasjonen er plottet på en graf, ser det ut til dette. Dette viser at Det er en stor variasjon i antall besøkende avhengig av sesongen. Det er langt mindre om høsten og vinteren enn vår og sommer. Men hvis vi ønsket å se en trend i antall besøkende, kunne vi beregne en 4-punkts Flytende gjennomsnitt. Vi gjør dette ved å finne det gjennomsnittlige antall besøkende i fire kvartaler i 2005.Den finner vi gjennomsnittlig antall besøkende i de tre siste kvartaler i 2005 og første kvartal 2006.Den siste to kvartaler i 2005 og første to kvartaler av 2006. Legg merke til at det siste gjennomsnittet vi finner er de siste to kvartaler i 2006 og de to første kvartalene av 2007. Vi plotter de bevegelige gjennomsnittene på en graf, og sørger for at hvert gjennomsnitt er tegnet midt i de fire kvartene dekker. Vi kan nå se at det er en veldig liten nedadgående trend i besøkende. Gjennomgang av gjennomsnittlig prognose. Innføring Som du kanskje antar, ser vi på noen av de mest primitive tilnærmingene til prognoser. Men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene relatert for å implementere prognoser i regneark. I denne veinen vil vi fortsette med å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average Forecasts. Moving Average Forecasts Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uavhengig av om de tror de er Alle studenter gjør dem hele tiden Tenk på testresultatene dine i et kurs der du skal ha fire tester i løpet av semesteret. La oss anta at du fikk en 85 på din første test. Hva ville du forutsi for din andre test score. Hva tror du at læreren din ville forutsi for din neste test score. Hva tror du dine venner kan forutsi for din neste test score. Hva tror du foreldrene dine kan forutsi for din neste te st score. Uansett hvilken blabbing du kan gjøre til dine venner og foreldre, er det svært og sannsynlig at de og læreren din vil få deg til å få noe i det 85 du bare har. Vel, la oss nå anta at til tross for at Selvfremmende til vennene dine, du overestimerer deg selv og regner med at du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73.Nå hva er alle de bekymrede og ubekymrede som kommer til å forutse at du kommer på den tredje testen der er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat, uavhengig av om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv: Denne fyren blåser alltid røyk om hans smarts. Han kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. foreldre vil prøve å være mer støttende og si: Vel, så langt har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne på å få en 85 73 2 79 Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fest og var t vagge vasselen over alt og hvis du begynte å gjøre mye mer å studere du kan få en høyere score. Både disse estimatene flytter faktisk gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en dataperiode. Den andre er også en bevegelse gjennomsnittlig prognose, men bruk av to perioder med data. Vi antar at alle disse menneskene bråker på ditt store sinn, har slags pissed deg av og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og å sette en høyere poengsum foran dine allierte Du tar testen, og poengsummen din er faktisk en 89 Alle, inkludert deg selv, er imponert. Så nå har du den endelige testen av semesteret som kommer opp, og som vanlig føler du behovet for å få alle til å gjøre sine spådommer om hvordan du Nå gjør du den siste testen Vel, forhåpentligvis ser du mønsteret. Nå, forhåpentligvis kan du se mønsteret. Hva tror du, er det mest nøyaktige. Whistle Mens vi jobber nå, går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startet av din fremmede halvdel ster som heter Whistle Mens vi jobber Du har noen tidligere salgsdata representert av følgende del fra et regneark Vi presenterer først dataene for en tre-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til og med C11.Notice hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre siste perioder som er tilgjengelige for hver prediksjon. Du bør også legge merke til at vi ikke virkelig trenger å gjøre spådommene for de siste perioder i rekkefølge å utvikle vår siste prediksjon Dette er definitivt forskjellig fra eksponentiell utjevningsmodell Jeg har tatt med de siste spådommene fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjonens gyldighet. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for et toårs glidende gjennomsnitt prognosen. Oppføringen for celle C5 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Notat hvordan nå bare de to siste stykkene av hei Storisk data blir brukt for hver prediksjon Igjen har jeg tatt med de siste spådommene for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Som andre ting som er av betydning for å legge merke til. For en m-periode beveger gjennomsnittlig prognose bare de nyeste dataverdiene er vant til å foreta forutsigelsen Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, legger du merke til at den første prediksjonen foregår i periode m 1.Bet av disse problemene vil være svært viktig når vi utvikler koden vår. Utvikling av Moving Average Function Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibelt. Koden følger Merk at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og en rekke historiske verdier Du kan lagre det i hvilken arbeidsbok du vil. Funksjon MovingAverage Historisk, NumberOfPeriods Som Single Declaration og initialisering av variabler Dim Item Som Variant Dim Counter Som Integer Dim Acc umulering som single dim historisk størrelse som helhet. Initialisering av variabler Teller 1 Akkumulering 0. Bestemme størrelsen på Historisk matrise HistoricalSize. For Counter 1 til NumberOfPeriods. Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier. Akkumulasjonsakkumulering Historisk Historisk størrelse - AntallOfPeriods Counter. MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods. Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der den skal som følgende.