Flytte Gjennomsnittet Prognoser 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. Gjennomgang av gjennomsnittlig prognoser. Innledning 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 knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne venen vil vi fortsette ved å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average prognoser. Gjennomgående gjennomsnittlige prognoser 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 forutsier for din andre testscore. Hva tror du at læreren din ville forutse for neste testscore. Hva tror du dine venner kan pre dikt for din neste test score. Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for din neste testscore. Uansett hvilken blabbing du kan gjøre til dine venner og foreldre, er de og din lærer veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i område av 85 du nettopp fikk. Vel, la oss nå anta at til tross for selvfremmende til vennene dine, overestimerer du deg selv og figurerer du kan studere mindre for den andre testen og så får du en 73.Nå hva er alle de bekymrede og ubekymrede kommer til å forutse at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat, uansett 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. Måtte foreldrene forsøke å være mer støttende og si: Vel, så langt har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde regne med å skaffe deg en 85 73 2 79 Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fest og weren t wagging væsen over alt, og hvis du begynte å gjøre mye mer å studere kan du få en høyere score. Både disse estimatene flytter faktisk gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. kalles en gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en datadata. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to dataperioder. Vi antar at alle disse menneskene bryr seg i det store sinnet, har slags pisset deg av og du bestemmer deg for å gjøre vel 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 skal gjøre på den siste testen. Vel, forhåpentligvis ser du mønsteret. Nå, forhåpentligvis kan du se mønsteret. Hva tror du er mest nøyaktige. Whistl e Mens vi jobber Nå går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startes av din fremstilt halv søster, kalt Whistle mens vi jobber. Du har noen tidligere salgsdata som er representert av følgende del fra et regneark. Vi presenterer først dataene for en treårs glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til C11. Notat 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 legg merke til at vi ikke virkelig trenger å gjøre spådommene for de siste perioder for å utvikle vår siste prediksjon. Dette er definitivt forskjellig fra eksponensiell utjevningsmodell. Jeg har inkludert de siste spådommene fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjon gyldighet. Nå jeg vil presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til og med C11.Notice hvordan nå brukes bare de to siste stykkene av historiske data 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 viktig for å legge merke til. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, blir bare de nyeste dataverdiene brukt til å foreta prognosen. Det er ikke nødvendig med noe annet. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose i perioden m 1.Bet av disse problemene vil være svært viktig når vi utvikler vår kode. Utvikle den bevegelige gjennomsnittsfunksjonen 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 rekke historiske verdier Du kan lagre den i hvilken arbeidsbok du vil. Funksjon FlyttingAktiv Historisk, AntallOfPerioder Som Synd gle Deklarer og initialiserer variabler Dim-element som variant dim-teller som integer dim akkumulering som enkelt 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. I praksis vil det bevegelige gjennomsnittet gi et godt estimat av gjennomsnittet av tidsseriene dersom gjennomsnittet er konstant eller sakte endring. Ved konstant gjennomsnitt vil den største verdien av m gi de beste estimatene av det underliggende mener En lengre observasjonsperiode vil gjennomsnittse effektene av variabilitet. Formålet med å gi en mindre m er å la prognosen svare på en endring i den underliggende prosessen. For å illustrere foreslår vi et datasett som inkorporerer endringer i det underliggende gjennomsnittet av tidsserien Figuren viser tidsserier som brukes til illustrasjon sammen med den gjennomsnittlige etterspørselen som se ries ble generert Middel begynner som en konstant på 10 Begynner på tid 21, øker den med en enhet i hver periode til den når verdien av 20 på tiden 30 Da blir det konstant igjen Dataene blir simulert ved å legge til i gjennomsnitt en tilfeldig støy fra en normal fordeling med null gjennomsnitt og standardavvik 3 Resultatene av simuleringen er avrundet til nærmeste heltall. Tabellen viser de simulerte observasjonene som brukes til eksempelet. Når vi bruker bordet, må vi huske at til enhver tid, bare de siste dataene er kjent. Estimatene til modellparameteren, for tre forskjellige verdier av m, vises sammen med gjennomsnittet av tidsseriene i figuren under. Figuren viser gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig beregning av gjennomsnittet hver gang og ikke prognosen Prognosene vil skifte de bevegelige gjennomsnittskurver til høyre etter periodene. En konklusjon er umiddelbart tydelig fra figuren. For alle tre estimatene ligger det glidende gjennomsnittet bak den lineære trenden, med lag-stigningen ng med m Forsinkelsen er avstanden mellom modellen og estimatet i tidsdimensjonen På grunn av lagret undervurderer det bevegelige gjennomsnittet observasjonene etter hvert som gjennomsnittet øker. Forskjellen er estimert forskjell på en bestemt tid i middelverdien av modellen og middelverdien spådd av det bevegelige gjennomsnittet Forskjellen når gjennomsnittet er økende er negativt For et avtagende middel er forspenningen positiv. Forsinkelsen i tid og forspenningen introdusert i estimatet er funksjoner av m Jo større verdien av m jo større størrelsen av lag og bias. For en kontinuerlig økende serie med trend a er verdiene av lag og forspenning av estimatoren av middelet gitt i ligningene nedenfor. Eksempelkurverne samsvarer ikke med disse ligningene fordi eksemplet modellen er ikke kontinuerlig økende, heller begynner den som en konstant, endrer seg til en trend og blir konstant igjen Også eksempelkurver påvirkes av støyen. Den bevegelige gjennomsnittlige prognosen for perioder inn i fremtiden representeres ved å flytte kurvene til høyre. Lag og forspenning øker proporsjonalt. Ligningene nedenfor indikerer lag og forspenning av en prognoseperiode inn i fremtiden sammenlignet med modellparametrene. Disse formlene er igjen i en tidsserie med en konstant lineær trend . Vi bør ikke bli overrasket over dette resultatet. Den glidende gjennomsnittlige estimatoren er basert på antagelsen om konstant gjennomsnitt, og eksemplet har en lineær trend i gjennomsnittet i en del av studieperioden. Siden sanntidsseriene sjelden vil adlyde nøyaktig antagelsene av hvilken som helst modell, bør vi være forberedt på slike resultater. Vi kan også konkludere fra figuren at støyens variabilitet har størst effekt for mindre m. Estimatet er mye mer flyktig for det bevegelige gjennomsnittet på 5 enn det glidende gjennomsnittet på 20 Vi har de motstridende ønskene om å øke m for å redusere effekten av variabilitet på grunn av støyen, og å redusere m for å gjøre prognosen mer responsiv for endringer i gjennomsnitt. Feilen er di forskjell mellom de faktiske dataene og den prognostiserte verdien Hvis tidsseriene er virkelig en konstant verdi, er den forventede verdien av feilen null og variansen av feilen består av et begrep som er en funksjon av og en andre term som er variansen av støy. Den første termen er variansen av gjennomsnittet estimert med en prøve av m observasjoner, forutsatt at data kommer fra en befolkning med konstant gjennomsnitt Denne termen er minimert ved å gjøre m så stor som mulig En stor m gjør prognosen ikke reagerende til en endring i underliggende tidsserier For å gjøre prognosen lydhør for endringer, vil vi ha så liten som mulig 1, men dette øker feilvariasjonen. Praktisk prognose krever en mellomverdi. Forekasting med Excel. Forecasting-tillegget implementerer flyttingen gjennomsnittlige formler Eksemplet nedenfor viser analysen gitt av tillegget for prøvedata i kolonne B De første 10 observasjonene er indeksert -9 til 0 Sammenlignet med tabellen over, er perioden inn ices blir forskjøvet med -10. De første ti observasjonene gir oppstartsverdiene for estimatet og brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet for periode 0 MA 10-kolonnen C viser de beregnede bevegelige gjennomsnittene. Den bevegelige gjennomsnittsparameteren m er i celle C3. Den Fore 1 kolonne D viser en prognose for en periode inn i fremtiden Prognoseintervallet er i celle D3 Når prognoseperioden endres til et større tall, flyttes tallene i Fore-kolonnen ned. Err 1-kolonnen E viser differansen mellom observasjonen og prognosen For eksempel er observasjonen på tidspunkt 1 6 Den prognostiserte verdien fra det bevegelige gjennomsnittet ved tidspunktet 0 er 11 1 Feilen er da -5 1 Standardavviket og gjennomsnittlig avviksmodus beregnes i henholdsvis celler E6 og E7 .