6 Periode Gleitender Durchschnitt

Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihe Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis finden Sie die Schaltfläche Datenanalyse Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt und klicken Sie auf OK.4 Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2 M2. 5 Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie ein. 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und Der aktuelle Datenpunkt Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Der Graph zeigt einen zunehmenden Trend Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt.9 Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für das Intervall 2 Und Intervall 4.Conclusion Je größer das Intervall ist, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den aktuellen Datenpunkten. Wenn man einen laufenden gleitenden Durchschnitt berechnet, platziert man den Mittelwert in der Mittelzeit Periode macht Sinn. Im vorigen Beispiel berechneten wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume und platzierten ihn neben Periode 3. Wir hätten den Mittelpunkt in der Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden platzieren können, also neben dem Periode 2 Funktioniert gut mit ungeraden Zeiträumen, aber nicht so gut für gleichmäßige Zeiträume Also, wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4.Technisch, würde der Moving Average bei t 2 5, 3 5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir MAs mit M 2 So glätten wir die geglätteten Werte. Wenn wir eine gerade Anzahl von Ausdrücken beurteilen, müssen wir die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.Moving Average Forecasting. Introduction Wie Sie vielleicht erraten, sind wir Blick auf einige der primitivsten Ansätze zur Prognose Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Kalkulationstabellen. In diesem Sinne werden wir weiterhin von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Moving Durchschnittliche Prognosen Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind alle College-Studenten tun sie die ganze Zeit Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie gehen, um vier Tests während des Semesters Lassen Sie uns annehmen Sie haben Ein 85 auf deinem ersten test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score voraussagen. Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen. Was denkst du, deine Freunde könnten für deinen nächsten Test-Score voraussagen. Was denkst du dein Eltern können für Ihre nächste Test-Score prognostizieren. Um trotz aller Blabbing Sie vielleicht tun, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihre Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas in der Gegend der 85 Sie gerade bekommen bekommen. Nun, jetzt lassen S annehmen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Abbildung, die Sie weniger für den zweiten Test studieren können und so erhalten Sie eine 73.Now, was sind alle betroffenen und unbeteiligten gehen zu antizipieren Sie werden Erhalten Sie auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie, um eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen. Sie können sich selbst sagen, Dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts Er wird gehen, um weitere 73 wenn Er s glücklich. Maybe die Eltern werden versuchen, mehr unterstützen und sagen, Nun, so weit haben Sie eine 85 und eine 73 bekommen, vielleicht sollten Sie sich auf eine 85 73 2 79 Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie Hat weniger feiern und weren t wackeln die Wiesel überall auf der Stelle und wenn Sie begann viel mehr studieren Sie könnte eine höhere Punktzahl zu bekommen. Bei dieser Schätzungen sind tatsächlich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste ist mit nur Ihre letzte Punktzahl zu prognostizieren Ihre zukünftige Leistung Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von data. Let s davon ausgehen, dass all diese Menschen, die auf Ihren großen Geist haben, haben Sie pissed Sie aus und Sie entscheiden, gut auf dem dritten Test aus Ihren eigenen Gründen zu tun und eine höhere Punktzahl vor Ihren Verbündeten zu setzen Sie nehmen den Test und Ihre Punktzahl ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie den letzten Test Des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, alle zu machen, um ihre Vorhersagen darüber zu machen, wie Sie das letzte Test machen werden. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen, was Sie glauben, ist das Am genauesten. Whistle Während wir arbeiten Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester genannt Whistle genannt wird, während wir arbeiten Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Wir stellen zuerst die Daten für einen Zeitraum von drei Perioden vor Durchschnittliche prognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte. Jetzt können Sie diese Zelle Formel auf die anderen Zellen C7 bis C11.Notice, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden 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, das ich die vergangenen Vorhersagen eingeschlossen habe, weil wir sie im nächsten Web verwenden werden Seite zu messen Vorhersage Gültigkeit. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei Periode gleitenden Durchschnitt Prognose. Der Eintrag für Zelle C5 sollte. Jetzt können Sie diese Zelle Formel auf die anderen Zellen C6 bis C11.Notice, wie jetzt nur Die beiden jüngsten Stücke der historischen Daten werden für jede Vorhersage verwendet. Wieder habe ich die vergangenen Vorhersagen für illustrative Zwecke und für spätere Verwendung in der Prognosevalidierung enthalten. Einige andere Dinge, die von Bedeutung zu bemerken sind. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose nur Die m aktuellsten Datenwerte werden verwendet, um die Vorhersage zu machen Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Vergangenheit Vorhersagen, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt in Periode m 1.Both von diesen Fragen wird sehr signifikant sein Wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Function Jetzt müssen wir den Code für die gleitende durchschnittliche Prognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden, die Sie in der Prognose verwenden möchten, und Das Array von historischen Werten Sie können es speichern, was auch immer Arbeitsmappe Sie wollen. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer. Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0. Ermittlung der Größe des Historischen Arrays HistoricalSize. For Counter 1 Zu NumberOfPeriods. Akkumulation der passenden Anzahl der letzten bisher beobachteten Werte. Accumulation Accumulation Historical HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. The Code wird in der Klasse erklärt Sie wollen die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es sollte Wie die folgenden