Jak obliczyć średnią ruchową w programie Excel. A średnia ruchoma to statystyka używana do analizy części dużego zbioru danych w danym okresie. Jest powszechnie stosowana w odniesieniu do cen akcji, zwrotu zasobów i danych ekonomicznych, takich jak produkt krajowy brutto czy cena konsumpcyjna indeksy Za pomocą programu Microsoft Excel można organizować i obliczać średnie ruchome w ciągu kilku minut, co pozwala skoncentrować więcej czasu na rzeczywistej analizie, a nie na konstruowaniu serii danych. Otwórz nowy arkusz w programie Microsoft Excel. Wprowadź daty i odpowiadające im punkty danych w dwóch kolumnach. np. w celu analizy miesięcznych danych o dochodach, należy wpisać każdy miesiąc w kolumnie A i odpowiadający mu przychód w kolumnie BA w ciągu roku, aby wypełnić komórki od A1 do A12 i B1 do B12. Określ odstęp czasu średnia ruchoma, którą chcesz obliczyć, np. średnia trzynasta lub sześciomiesięczna średnia ruchoma Przejdź do ostatniej wartości pierwszego przedziału i kliknij odpowiednią pustą komórkę w prawo Użyj t przykład z kroku 1, jeśli chcesz obliczyć średnią ruchomej w ciągu trzech miesięcy, kliknij komórkę C3, ponieważ B3 zawiera ostatnią wartość w pierwszych trzech miesiącach roku. Użyj funkcji AVERAGE i wpisz formułę do pustej wybrana komórka, określając zakres danych dla pierwszego przedziału W tym przykładzie wpisz AVERAGE B1 B3.Pozycję myszy w prawym dolnym rogu komórki za pomocą formuły, aż zobaczysz lewe kliknięcie i przeciągnij formułę do pusta komórka obok ostatniego punktu danych w sąsiedniej kolumnie W powyższym przykładzie przeciągnij formułę z komórki C3 do komórki C12 w celu obliczenia średniej ruchomej przez trzy miesiące przez resztę roku. Mając na uwadze średnie i wykładnicze modele wygładzania. Pierwszym krokiem w wyjściu poza średnie modele, przypadkowe modele chodu i modele trendów liniowych, nieuzasadnione wzorce i trendy mogą być ekstrapolowane przy użyciu modelu ruchomych lub wygładzających Podstawowym założeniem modelu uśredniania i wygładzania jest to, że serie czasowe są lokalnie stacjonarne i powoli zmieniają się średnio W związku z tym ruchomą lokalną średnią szacujemy bieżącą wartość średniej, a następnie ją wykorzystujemy jako prognozę dla najbliższej przyszłości Można to uznać za kompromis pomiędzy średnim modelem a model "random-walk-without-drift" Ta sama strategia może być użyta do oszacowania i ekstrapolacji tendencji lokalnej Średnia ruchoma jest często nazywana wyrafinowaną wersją oryginalnej serii, ponieważ uśrednianie krótkotrwałe ma na celu wyrównanie uderzeń w oryginalne serie Dzięki dostosowaniu stopnia wygładzania szerokości średniej ruchomej możemy mieć nadzieję na osiągnięcie jakiegoś optymalnego balansu między osiągnięciem średnich i przypadkowych modeli chodu Najprostszym modelem uśredniania jest zwykła średnia ruchoma . Prognoza dla wartości Y w czasie t1, która jest wykonana w czasie t równa się średniej prostej z ostatnich obserwacji m. Tutaj i gdzie indziej będę używać symbolu Y-hat do prognozowania serii czasowej Y dokonanej najwcześniej w poprzednim terminie przez dany model Średnia ta jest skoncentrowana w przedziale 1 2, co oznacza, że oszacowanie lokalna średnia będzie miała tendencję do opóźnienia w stosunku do prawdziwej wartości średniej lokalnej o około m 1 2 okresy Tak więc mówimy średni wiek danych w prostej średniej ruchomej wynosi m 1 2 w stosunku do okresu, na który obliczana jest prognoza jest to kwota czasu, w jakim prognozy będą się spóźniały za punktami zwrotnymi w danych Na przykład, jeśli uśrednimy ostatnie 5 wartości, prognozy będą wynosić około 3 okresy późne w odpowiedzi na punkty zwrotne Zauważ, że jeśli m 1, prosty średni ruchowy model SMA jest równoważny modelowi losowego spaceru bez wzrostu Jeśli m jest bardzo duże porównywalne z długością okresu szacowania, model SMA jest równoważny modelowi średniemu Tak jak w przypadku dowolnego parametru modelu prognozowania, zwyczajowo dostosować wartość ki n Aby uzyskać najlepsze dopasowanie do danych, tzn. najmniejsze błędy prognozy przeciętnie. Oto przykład serii, która wydaje się wykazywać przypadkowe wahania wokół średnio zróżnicowanej średniej. Po pierwsze, spróbuj dopasować ją do przypadkowego spaceru model, co odpowiada prostej średniej ruchomej 1 terminu. Model przypadkowego spaceru reaguje bardzo szybko na zmiany w serii, ale w ten sposób pobiera dużo hałasu w danych losowych wahań, jak również sygnału lokalnego średnia Jeśli weźmiemy pod uwagę prostą średnią ruchomą wynoszącą 5 terminów, otrzymujemy gładsze wyobrażenia prognoz. 5-letnia prosta średnia ruchoma daje w tym przypadku znacznie mniejsze błędy niż model losowego spaceru w tym przypadku Przeciętny wiek danych w tym prognoza wynosi 3 5 1 2, tak że ma ona tendencję do opóźnienia za punktami zwrotnymi o około trzy okresy Na przykład, spadek koniunktury wydaje się mieć miejsce w okresie 21, ale prognozy nie odwracają się do kilku okresów później. Notyczność, długoterminowe prognozy z mod SMA mod El jest poziomej prostej, podobnie jak w modelu random-walk. Model SMA zakłada więc, że nie ma tendencji do danych. Jednak prognozy z modelu random walk są po prostu równe ostatniej obserwowanej wartości, prognozy od model SMA jest równy średniej ważonej z ostatnich wartości. Obciążenia ufności obliczone przez Statgraphics w odniesieniu do długoterminowych prognoz dotyczących prostej średniej ruchomej nie są szersze w miarę wzrostu horyzontu prognozowego. To oczywiście nie jest poprawne Niestety, nie ma podstaw teorii statystycznej, która mówi nam, jak przedziały ufności powinny poszerzać się w tym modelu Jednak nie jest zbyt trudno obliczyć empiryczne szacunki dopuszczalnych granic dla prognoz dłuższego horyzontu Na przykład można utworzyć arkusz kalkulacyjny, w którym model SMA byłby wykorzystywany do prognozowania 2 kroków do przodu, 3 kroków do przodu, itd. w ramach historycznej próbki danych Można następnie obliczyć próbkowe odchylenia standardowe błędów w każdej prognozie h orizon, a następnie skonstruuj interwały zaufania na potrzeby prognoz długoterminowych przez dodawanie i odejmowanie wielokrotności odpowiedniego odchylenia standardowego. Jeśli spróbujemy 9-letnią prostą średnią ruchomej, otrzymamy jeszcze gładsze prognozy i bardziej opóźniamy efekt. Średni wiek to teraz 5 okresów 9 1 2 Jeśli weźmiemy 19-letnią średnią ruchliwą, średni wiek wzrasta do 10.Notice, że rzeczywiście prognozy są teraz w tyle za punktami zwrotnymi o około 10 okresów. Jaka ilość wygładzania jest najlepsza dla tej serii Oto tabela, w której porównano ich statystykę błędów, również zawierającą średnią 3-miesięczną. Model C, 5-letnia średnia ruchoma, daje najniższą wartość RMSE przez mały margines w średnim okresie 3-letnim i 9-dniowym, a ich inne statystyki są prawie identyczne Więc wśród modeli o bardzo podobnych statystykach błędów możemy wybrać, czy wolelibyśmy nieco lepszej reakcji lub trochę bardziej gładko w prognozach. Powrót do góry strony. Brown s Simple Exponential Smoothing wykładniczy ważony średniej ruchomej. Opisany powyżej prosty model średniej prędkości ma niepożądaną właściwość, która traktuje ostatnie obserwacje równomiernie i całkowicie ignoruje wszystkie poprzednie obserwacje Intuicyjnie, dane z przeszłości powinny być dyskontowane w sposób bardziej stopniowy - na przykład najnowsze obserwacje powinny trochę więcej niż druga ostatnia, a druga najnowsza powinna mieć trochę więcej wagi niż trzeci ostatni, i tak dalej Prosty wygładzający model SES osiąga to. Oznacza to, że wygładzanie stale zmienia liczbę pomiędzy 0 a 1 Jednym ze sposobów zapisania modelu jest zdefiniowanie serii L, która reprezentuje poziom bieżący tj. Lokalna średnia wartość serii, szacowana na podstawie danych do dnia dzisiejszego. Wartość L w czasie t jest obliczana rekurencyjnie od własnej poprzedniej wartości, jak ta. Tak więc bieżąca wygładzona wartość jest interpolacją między poprzednią wygładzoną wartością a bieżącą obserwacją, gdzie kontroluje bliskość interpolowanej wartości najbardziej średnia prognoza Prognoza na następny okres jest po prostu aktualną wygładzoną wartością. W równym stopniu możemy wyrazić następną prognozę bezpośrednio w odniesieniu do poprzednich prognoz i wcześniejszych obserwacji, w każdej z następujących równoważnych wersji W pierwszej wersji prognoza jest interpolacją pomiędzy poprzednią prognozą a wcześniejszą obserwacją. W drugiej wersji następna prognoza uzyskuje się przez dostosowanie poprzedniej prognozy w kierunku poprzedniego błędu w ułamkowej wartości. Jest to błąd popełniony w czasie t W trzecim projekcie prognoza jest wykładnicza ważona, tzn. zdyskontowana średnia ruchoma ze współczynnikiem dyskonta 1. Wersja interpolacyjna formuły prognozowania jest najprostszym rozwiązaniem, jeśli model jest stosowany w arkuszu kalkulacyjnym, który mieści się w jednej komórce i zawiera odwołania do komórek wskazujące na poprzednią prognozę, poprzednią obserwacja i komórka, w której zachowana jest wartość. Zwróć uwagę, że jeśli 1, model SES jest równoważny losowemu modelowi spacerowemu z hout growth Jeśli 0, model SES jest równoważny modelowi średniemu, przy założeniu, że pierwsza wygładzona wartość jest równa średniej. Powrót na górę strony. Średni wiek danych w prognozie wygładzania wykładnicza prostokątnego wynosi 1 względny do okresu, w którym obliczana jest prognoza To nie powinno być oczywiste, ale można to łatwo wykazać przez ocenę nieskończonej serii W związku z tym prosta prognoza średniej ruchowej skłania się do punktów zwrotnych o około 1 okresy Przykładowo, gdy 0 5 opóźnienie to 2 okresy, gdy 0 2 opóźnienie wynosi 5 okresów, gdy 0 1 opóźnienie wynosi 10 okresów, itd. Dla danego wieku średniego tj. Czas opóźnienia, prosta predykcyjna wygładzająca prognoza SES jest nieco wyższa niż zwykłe poruszanie się średnia prognoza SMA, ponieważ w ostatniej obserwacji obserwuje się relatywnie większą wagę - co nieco odpowiada na zmiany zachodzące w niedawnej przeszłości Przykładowo model SMA z 9 terminami i model SES z 0 2 mają średni wiek z 5 dla da w swoich prognozach, ale model SES wiąże się z ostatnimi 3 wartościami niż model SMA, a jednocześnie nie zapominają o wartościach powyżej 9 okresów, jak pokazano na poniższej wykresie. Inna ważna przewaga model SES w modelu SMA polega na tym, że model SES wykorzystuje parametr wygładzania, który jest ciągle zmienny, dzięki czemu można z łatwością zoptymalizować przy użyciu algorytmu solver w celu zminimalizowania średniego kwadratu. wynosiła 0 2961. Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 1 0 2961 3 4 okresów, co jest zbliżone do średniej 6-letniej średniej ruchomej. Prognozy długoterminowe z modelu SES to horyzontalna linia prosta, jak w modelu SMA i model losowego chodzenia bez wzrostu Jednak należy zauważyć, że przedziały ufności obliczane przez Statgraphics różnią się w rozsądny sposób i że są one znacznie węższe niż przedziały ufności dla rand om walk model Model SES zakłada, że seria jest nieco bardziej przewidywalna niż model losowego spaceru. Model SES jest w rzeczywistości przypadkiem specjalnym modelu ARIMA, więc statystyczna teoria modeli ARIMA stanowi solidną podstawę do obliczania przedziałów ufności dla Model SES W szczególności model SES jest modelem ARIMA z odmienną różnicą, terminem MA 1, a nie określonym terminem znanym jako model ARIMA 0,1, bez stałego Współczynnik MA 1 w modelu ARIMA odpowiada ilość 1 - w modelu SES Przykładowo, jeśli pasujesz do modelu ARIMA 0,1,1 bez stałej wartości w analizowanych seriach, szacowany współczynnik MA 1 wyniósł 0 7029, czyli prawie o jeden minus 0 2961. Możliwe jest dodanie założenia niezerowej stałej tendencji liniowej do modelu SES W tym celu wystarczy podać model ARIMA z jedną różniczką różniczkową i termin MA 1 ze stałą, tj. Model ARIMA 0,1,1 ze stałymi prognozami długoterminowymi a następnie mają tendencję, która jest równa średniej tendencji obserwowanej w całym okresie szacowania Nie można tego zrobić w połączeniu z dostosowaniem sezonowym, ponieważ opcje sezonowej korekty są wyłączone, gdy typ modelu jest ustawiony na ARIMA. Można jednak dodać stałą długo tendencja wykładnicza do prostego modelu wyrównania wykładniczego z sezonową korektą lub bez sezonu z zastosowaniem opcji dostosowania inflacji w ramach procedury prognozowania Odpowiednia stopa wzrostu inflacji w danym okresie może być oszacowana jako współczynnik nachylenia w modelu tendencji liniowej dopasowany do danych w w połączeniu z naturalną transformacją logarytmową lub może opierać się na innych, niezależnych informacjach dotyczących perspektyw wzrostu długoterminowego Powrót na górę strony. Brown s Linear czyli podwójne wyrównywanie wyrównania. Modele SMA i modele SES zakładają, że nie ma tendencji do jakiegokolwiek rodzaju w danych, które zwykle są OK lub przynajmniej nie-zbyt-kiepskie w przypadku prognoz jednostopniowych, gdy dane są stosunkowo noi sy i mogą być modyfikowane w celu uwzględnienia stałej tendencji liniowej, jak pokazano powyżej. Co z trendami krótkoterminowymi Jeśli seria wykazuje zmienną szybkość wzrostu lub cykliczny wzór, który wyróżnia się wyraźnie na tle hałasu, a jeśli istnieje potrzeba prognozowanie bardziej niż 1 okresu do przodu, a następnie oszacowanie lokalnej tendencji może być problem Prosty model wyrównywania wykładniczego może być uogólniony w celu uzyskania liniowego modelu wygładzania wykładniczego mierzącego lokalną estymację zarówno poziomu, jak i tendencji. Najprostszy trend zmieniający się w czasie model jest brązowym linearnym wykładnikiem wykładniczym, który wykorzystuje dwie różne wygładzone serie, które są skoncentrowane w różnych punktach czasu Formuła prognozowana oparta jest na ekstrapolacji linii przez dwa centra Wyrafinowaną wersją tego modelu, Holt s, jest omówione poniżej. Forma algorytmowa liniowego modelu wygładzania wykładanego przez Brown'a, podobnego do prostego modelu wygładzania wykładniczego, może być wyrażona w wielu różnych, ale formy kwantancyczne Standardowa forma tego modelu jest zwykle wyrażana w następujący sposób Niech S oznacza pojedynczo wygładzoną serię otrzymaną przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego do serii Y Oznacza to, że wartość S w okresie t jest podana przez. Przypomnijmy, że w prostym wyrównaniu wykładniczym byłaby to prognoza dla Y w okresie t 1 Następnie niech S oznacza podwójnie wygładzoną serię otrzymaną przez zastosowanie prostego wyrównania wykładniczego przy użyciu tego samego do serii S. Na koniec prognoza dla Y tk dla dowolnego k 1, daje te plony e 1 0 tj. oszukiwać nieco i niech pierwsza prognoza będzie równa rzeczywistej pierwszej obserwacji, a y 2 Y 2 Y 1, po której generowane są prognozy przy użyciu powyższego równania To daje takie same dopasowane wartości jako wzór oparty na S i S, jeśli te ostatnie zostały uruchomione przy użyciu S 1 S 1 Y 1 Ta wersja modelu jest używana na następnej stronie, która ilustruje kombinację wygładzania wykładniczego z dostosowaniem sezonowym. Holt s Linear Exponential Smoothing. Brown s Model LES oblicza lokalne szacunki poziomu i tendencji, wygładzając ostatnie dane, ale fakt, że robi to z pojedynczym parametrem wygładzania, ogranicza wzorce danych, które jest w stanie dopasować do poziomu i tendencji nie można zmieniać w niezależne modele Model LES Holt'a rozwiązuje ten problem przez uwzględnienie dwóch stałych wygładzania, po jednym dla poziomu i jednego dla trendu W dowolnym momencie t, podobnie jak w modelu Browna, istnieje szacunkowy poziom L t na poziomie lokalnym i szacunek T t lokalnej tendencji Tutaj są one obliczane rekurencyjnie z wartości Y obserwowanej w czasie t oraz poprzednich szacunków poziomu i tendencji przez dwa równania, które stosują wyrównywanie wykładnicze osobno dla nich. Jeśli szacowany poziom i tendencja w czasie t-1 są odpowiednio L t 1 i T t 1, wówczas prognoza dla Y t, która została dokonana w czasie t-1, jest równa L t-1 T t-1 Gdy rzeczywista wartość jest zaobserwowana, zaktualizowane oszacowanie poziom jest obliczany rekurencyjnie przez interpolowanie pomiędzy Y t a jego prognozą, L t-1 T t-1, przy użyciu odważników i 1. Zmiana szacowanego poziomu, mianowicie L t L t 1 może być interpretowana jako hałaśliwy pomiar trend w czasie t Uaktualniony szacunek trendu oblicza się rekurencyjnie przez interpolację między L t L t 1 i poprzedni szacunek trendu T t-1 przy użyciu odważników i 1. Interpretacja stała wygładzania trendu jest analogiczna do stałej wygładzania poziomu Modele o małych wartościach zakładają, że tendencja zmienia się tylko bardzo powoli w czasie, a modele o większym założeniu, że zmienia się szybciej Model z dużą grupą uważa, że dalekiej przyszłości jest bardzo niepewna, ponieważ błędy w oszacowaniu tendencji stają się bardzo ważne, gdy prognozuje się więcej niż jeden rok naprzód Powrót do początku strony. Stałe wygładzania i można je oszacować w zwykły sposób minimalizując średnie kwadratowe błędy prognoz 1-krotnego wyprzedzenia Jeśli to nastąpi w programie Statgraphics, szacunki szacuje się na 0 3048 i 0 008 Bardzo mała wartość oznacza, że model zakłada bardzo niewielką zmianę tendencji z jednego okresu do następnego, więc w zasadzie ten model próbuje oszacować długoterminową tendencję Przez analogię do pojęcia średniego wieku danych używanych do szacowania t lokalny poziom szeregu, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania tendencji lokalnej jest proporcjonalny do 1, choć nie jest do niego równy. W tym przypadku okazuje się, że wynosi on 1 0 006 125 To jest bardzo dokładna liczba ponieważ dokładność szacunkowa nie jest naprawdę 3 miejsc po przecinku, ale ma ten sam ogólny porządek wielkości jak wielkość próbki 100, więc model ten jest uśredniony w odniesieniu do dość dużej liczby historii w szacowaniu tendencji Wykres prognozy poniżej pokazuje, że model LES szacuje nieco większą tendencję lokalną na końcu serii niż stała tendencja szacowana w modelu tendencji SES Również szacunkowa wartość jest niemal identyczna z wartością otrzymaną przez dopasowanie modelu SES z tendencją lub bez , więc jest to prawie ten sam model. Jest to wyglądające jak uzasadnione prognozy modelu, które ma być szacowaniem tendencji lokalnej Jeśli zauważysz tę fabułę, wygląda na to, że lokalny trend spadł w dół pod koniec seria Wh jak się zdarzyło Parametry tego modelu zostały oszacowane przez zminimalizowanie kwadratu błędu prognoz 1-krotnego wyprzedzenia, a nie dłuższych prognoz, w których to przypadku trend nie robi dużo różnicy Jeśli wszystko, co szukasz, to 1 - stop-ahead błędy, nie widzisz większego obrazu trendów w ciągu 10 lub 20 okresów Aby uzyskać ten model w zgodzie z naszą ekstrapolacją danych wzrokowych, możemy ręcznie dostosować stałą wygładzania trendu tak, aby używa krótszej linii odniesienia do szacowania tendencji Na przykład, jeśli zdecydujemy się na ustawienie 0 1, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania tendencji lokalnej wynosi 10 okresów, co oznacza, że uśrednimy tendencję w ciągu ostatnich 20 okresów Oto jak wygląda planowana fabuła, jeśli ustawimy 0 1, zachowując 0 3 To intuicyjnie rozsądne dla tej serii, chociaż prawdopodobne jest, że prawdopodobne jest, że ekstrapolacja tej tendencji nastąpi więcej niż 10 okresów w przyszłości. porównanie modelu f lub dwóch modeli pokazanych powyżej oraz trzech modeli SES Optymalna wartość modelu SES wynosi około 0 3, ale uzyskuje się podobne wyniki z nieco większą lub mniejszą czułością na reakcję przy wartości 0 5 i 0 2. Wyrównanie liniowe Holta z alfa 0 3048 i beta 0 008. B Wyrównanie liniowe Holta z alfa 0 3 i beta 0 1. C Zwykłe wyrównanie wykładnicze z alfa 0 5. D Zwykłe wyrównanie wykładnicze z alfa 0 3. E Proste wyrównanie wykładnicze z alfa 0 2 Statystyki są prawie identyczne, więc naprawdę nie możemy dokonać wyboru na podstawie jednoetapowych prognoz błędów w próbce danych Musimy zwrócić uwagę na inne rozważania Jeśli uważamy, że ma sens oprzeć obecny oszacowanie tendencji na tym, co się wydarzyło w ciągu ostatnich 20 okresów, możemy stworzyć przypadek modelu LES z 0 3 i 0 1 Jeśli chcemy być agnostyczni na temat tego, czy istnieje tendencja lokalna, wówczas jeden z modeli SES mógłby łatwiej wyjaśnić, a także dać więcej middl e-of-the-road prognozy na najbliższe 5 lub 10 okresy Powrót na początek strony. Jakiego rodzaju tendencja-ekstrapolacja jest najlepsza w horyzontalnym lub liniowym Dane empiryczne sugerują, że jeśli dane zostały już skorygowane, jeśli jest to konieczne dla inflacji, to może być nierozsądne ekstrapolacja krótkoterminowych trendów liniowych bardzo daleko w przyszłość Trendy widoczne dziś mogą spowolnić w przyszłości ze względu na różne przyczyny, takie jak nieaktualność produktu, zwiększona konkurencja i cykliczne spowolnienie gospodarcze lub wzrost w przemyśle Z tego powodu prosty wykładniczy wygładzanie często wykonuje lepszą próbę poza próbą niż oczekiwano inaczej, pomimo jej naiwnej ekstrapolacji trendu horyzontalnego Często w praktyce często stosuje się modyfikacje trendu tłumiącego liniowego modelu wygładzania wykładniczego, aby wprowadzić w notatki konserwatyzmu tendencje tendencji tendencji tłumionej Model LES może być implementowany jako szczególny przypadek modelu ARIMA, w szczególności modelu 1,1,2 ARIMA. Można obliczyć przedziały ufności a długoterminowe prognozy wygenerowane przez wykładnicze modele wygładzania, biorąc pod uwagę je jako szczególne przypadki modeli ARIMA Należy uważać, że nie wszystkie programy obliczają prawidłowe przedziały ufności dla tych modeli prawidłowo Szerokość przedziałów ufności zależy od błędu RMS modelu, ii typu wygładzanie proste lub liniowe iii wartość s stała wygładzania s oraz liczba przewidywanych okresów W ogóle odstępy czasowe rozprzestrzeniają się szybciej, powiększając się w modelu SES i rozchodzą się znacznie szybciej, gdy liniowy, a nie prosty wygładzanie jest używane Ten temat został omówiony w dalszej części sekcji ARIMA notatek Powrót na górę strony. Obliczanie średniej ruchomej w programie Excel. W tym krótkim samouczku dowiesz się, jak szybko obliczyć prostą średnią ruchliwą w programie Excel, co działa użyć średniej ruchomej w ciągu ostatnich N dni, tygodni, miesięcy lub lat oraz sposobu dodawania ruchomych średnich trendów do wykresu programu Excel. W kilku najnowszych artykułach mamy ta ken bliski przyjrzeć się obliczeniowej średniej w programie Excel Jeśli śledziłeś nasz blog, już wiesz, jak obliczyć średnią normalną i jakie funkcje użyć do znalezienia średniej ważonej W dzisiejszym tutorialu omówimy dwie podstawowe techniki obliczania średniej ruchomej w programie Excel. What moving moving średniej średniej ruchomej, określanej również jako przeciętna średnia krocząca lub średnia ruchoma, można zdefiniować jako serię średnich dla różnych podgrup tego samego zestawu danych. Nazywa się ona często w statystykach, skorygowana prognoza ekonomiczna i prognoza pogody w celu zrozumienia podstawowych trendów W obrocie giełdowym średnia ruchoma jest wskaźnikiem, który wskazuje średnią wartość zabezpieczenia w określonym przedziale czasowym W praktyce jest to zwykła praktyka obliczania średniej ruchomej sprzedaży za ostatnie 3 miesięcy, aby określić ostatni trend. Na przykład średnia ruchoma z trzech miesięcy może być obliczona przez zastosowanie średniej temperatury od stycznia do marca, a następnie średnia temperatur od lutego do kwietnia, potem od marca do maja itp. Istnieją różne typy średniej ruchomej, takie jak proste, znane również jako arytmetyka, wykładnicza, zmienna, trójkątna i ważona W tym samouczku będziemy patrzeć do najczęściej stosowanej prostej średniej ruchomej. Obliczanie prostej średniej ruchomej w programie Excel. Ogólnie rzecz biorąc, istnieją dwa sposoby uzyskania prostej średniej ruchomej w programie Excel - przy użyciu formuł i opcji trendline Poniższe przykłady ilustrują oba techniki. Przykład 1 Oblicz średnią ruchu dla pewien przedział czasowy. Nie można łatwo obliczyć prostej średniej ruchomej za pomocą funkcji AVERAGE Załóżmy, że masz listę średnich miesięcznych temperatur w kolumnie B i chcesz znaleźć średnią ruchomej przez 3 miesiące, jak pokazano na powyższym obrazie. Napisz przykładową formułę AVERAGE do trzech pierwszych wartości i wpisz ją w wierszu odpowiadającym wartości 3 z górnej komórki C4 w tym przykładzie, a następnie skopiuj formułę do innych komórek w t on column. You można naprawić kolumnę z bezwzględnym odesłaniem, np. B2, ale pamiętaj o stosowaniu odniesień względnych wierszy bez znaku, aby formuła poprawnie dopasowała się do innych komórek. Pamiętaj, że średnia jest obliczana przez dodanie wartości a następnie podzielenie sumy przez liczbę uśrednionych wartości, możesz zweryfikować wynik przy użyciu formuły SUM. Przykład 2 Pobierz średnią ruchu przez ostatnie kilka dni tygodniami miesięcy w kolumnie. , np. dane dotyczące sprzedaży lub notowań giełdowych, a chcesz wiedzieć średnią z ostatnich 3 miesięcy w dowolnym momencie W tym celu potrzebujesz formuły, która obliczy średnią zaraz po wpisaniu wartości na następny miesiąc Co to jest Excel? funkcja jest w stanie to zrobić Dobrze stare AVERAGE w połączeniu z OFFSET i COUNT. AVERAGE OFFSET pierwsza komórka COUNT cały zakres - N, 0, N, 1. Gdzie N oznacza liczbę ostatnich dni tygodni miesięcy, aby uwzględnić przeciętnie. Nie wiesz, jak używać tej przeciętnej formuły w arkuszach programu Excel Poniższy przykład sprawi, że wartości będą przeciętne w kolumnie B, zaczynając od wiersza 2, formuła byłaby następująca: teraz spróbujmy zrozumieć, co robi ta przeciętna formuła programu Excel. COUNT funkcja COUNT B2 B100 liczy, ile wartości zostały już wprowadzone w kolumnie B Zacznijmy liczyć w B2, ponieważ wiersz 1 to nagłówek kolumny. Funkcja OFFSET powoduje, że jako punkt wyjścia jest komórka B2, jako pierwszy punkt, i przeskalowuje wartość zwracaną przez funkcję COUNT przez przeniesienie 3 wierszy w górę -3 w drugim argumencie W wyniku zwraca sumę wartości w zakresie składającym się z 3 wierszy 3 w czwartym argumencie i 1 kolumny 1 w ostatnim argumencie, czyli ostatnich 3 miesięcy że chcemy. Ostatecznie, zwracana suma jest przekazywana do funkcji AVERAGE w celu obliczenia średniej ruchomej. Tip Jeśli pracujesz z ciągle aktualizowanymi arkuszami, w których nowe wiersze prawdopodobnie zostaną dodane w przyszłości, pamiętaj, aby dostarczyć wystarczającą liczbę wierszy do funkcji COUNT, aby uwzględnić potencjalne nowe wpisy nie jest problemem, jeśli zawiera się więcej wierszy niż rzeczywiście potrzebne, dopóki masz pierwsze prawo do komórki, funkcja COUNT usunie wszystkie puste wiersze. W tym przypadku prawdopodobnie zauważyłeś, że w tym przykładzie zawiera się dane tylko przez 12 miesięcy i jeszcze zakres B2 B100 jest dostarczany do COUNT, aby być na stronie oszczędności. Przykład 3 Pobierz średnią ruchu dla ostatnich N wartości z rzędu. Jeśli chcesz obliczyć średnią ruchu w ciągu ostatnich N dni, miesięcy, lat, itd. w tym samym wierszu, można wyregulować formułę Offset w ten sposób. Uprzedzenie B2 to pierwsza liczba z rzędu i chcesz uwzględnić ostatnie 3 liczby w przeciętnej formule, formuła przyjmuje następującą formę. Tworzenie Excela w ruchu średnia wykres. Jeśli masz jeszcze ady stworzył wykres danych, dodając średnią ruchomą linię dla tego wykresu to kwestia sekund W tym celu posłużymy się funkcją Excel Trendline i szczegółowymi krokami poniżej. W tym przykładzie utworzyłem model 2-D kolumna wykresu Wstaw kartę Grupa wykresów dla naszych danych dotyczących sprzedaży. Teraz chcemy wyobrazić sobie średnią ruchomej przez 3 miesiące. W programie Excel 2017 zaznacz wykres, przejdź do zakładki Projekt, a następnie kliknij przycisk Dodaj linię elementu wykresu Więcej linii trendów Opcje. W programie Excel 2010 i Excel 2007 przejdź do układu linii Trendline Więcej opcji Trendline. Podpunkt Jeśli nie musisz określać szczegółów, takich jak średni ruch średnioroczny lub nazwy, kliknij przycisk Projektuj dodawanie wykresu elementu Trendline Moving Average dla natychmiastowego wyniku . Otworzy się okno dialogowe Format Trendline z prawej strony arkusza roboczego w programie Excel 2017, a odpowiadające mu okno dialogowe pojawi się w programie Excel 2010 i 2007. W panelu Format Trendline kliknij ikonę Opcje linii trasowania, wybierz pozycję Przenoszenie Średnia o i wskaż średnioroczną odległość w polu Okres. Zaznacz panel Linia trendów, a do wykresu znajdzie się ruchomą średnią linię. Aby wyregulować swój czat, możesz przejść do karty Napełnij linię lub Efekty na panelu Format trendline i gra z różnymi opcjami, takimi jak typ linii, kolor, szerokość, itp. W celu uzyskania potężnej analizy danych, należy dodać kilka średnich ruchów o różnych przedziałach czasowych, aby zobaczyć, jak trwa trend Poniższy zrzut pokazuje, że 2-miesięczne zielone i 3-miesięczne średnie ruchome czerwone cegły. Jest to, że chodzi o obliczanie średniej ruchomej w programie Excel Arkusz roboczy o wzorcowych wzorach i trendzie jest dostępny do pobrania - Przenoszenie arkusza średniej Dziękujemy Ci za przeczytanie i czekam na Ciebie tydzień. Możesz też być zainteresowany. Twój przykład 3 powyżej Uzyskaj średnią ruchu dla ostatnich N wartości z rzędu działało idealnie dla mnie, jeśli cały wiersz zawiera liczby robię to dla mojego ligi w golfa, czy używamy 4-tygodniowej średniej kroczącej Czasami golfiści nieobecni, a zamiast wyników, umieściłem tekst ABS w komórce, wciąż chcę, aby formuła szukać ostatnich 4 wyników i nie liczyć ABS w liczniku lub w mianownik Jak zmodyfikować formułę, aby to osiągnąć. Tak, zauważyłem, czy komórki były puste. Obliczenia były nieprawidłowe. W mojej sytuacji śledzisz przez 52 tygodnie. Nawet jeśli ostatnie 52 tygodnie zawierały dane, obliczenia były nieprawidłowe, jeśli dowolna komórka przed 52 tygodniami był blank. Archie Mendrez mówi. Jestem próbuje utworzyć wzór, aby uzyskać średnią ruchomej przez 3 okres, docenić, jeśli możesz pomóc pls. Date Produkt Cena 10 1 2017 A 1 00 10 1 2017 B 5 00 10 1 2017 C 10 00 10 2 2017 A 1 50 10 2 2017 B 6 00 10 2 2017 C 11 00 10 3 2017 A 2 00 10 3 2017 B 15 00 10 3 2017 C 20 00 10 4 2017 A 4 00 10 4 2017 B 20 00 10 4 2017 C 40 00 10 5 2017 A 0 50 10 5 2017 B 3 00 10 5 2017 C 5 00 10 6 2017 A 1 00 10 6 2017 B 5 00 10 6 2017 C 10 00 10 7 2017 A 0 50 10 7 2017 B 4 00 10 7 2017 C 20 00.Archie Mendrez mówi: James Brown mówi: "Jestem pod wrażeniem ogromnej wiedzy, a zwięzła i skuteczna instrukcja, którą podajesz, też mam zapytanie, które mam nadzieję, że możesz pożyczyć swój talent jak również mam kolumnę A z 50 tygodniowych odstępów czasu Mam kolumnę B obok niej z planowaną średnią produkcji w ciągu tygodnia do osiągnięcia celu 700 widżetów 700 50 W następnej kolumnie sumę moich tygodniowych przyrostów do 100 na przykład i przelicz moje pozostałe średnie prognozy na pozostałe tygodnie ex 700-100 30 Chciałbym uzupełnić tygodniowo wykres zaczynający się od bieżącego tygodnia, a nie na początku osi x na wykresie, z sumą 100, tak że mój punkt wyjścia to bieżący tydzień plus pozostałe tygodnie średnie 20 i koniec wykresu liniowego na końcu tygodnia 30 i y punkt 700 Zmienne identyfikujące poprawną datę komórki w kolumnie A i kończące na celu 700 z automatyczną aktualizacją od dzisiejszej daty są co mnie zaskoczysz Czy mógłbyś pomóc w zarzucie se z formułą próbowałem IF logiki z Dzisiaj i po prostu nie rozwiązać tego Dziękuję. Johnny Muller mówi. Please pomóc w prawidłowej formule obliczania sumy godzin wprowadzonych w ruchu 7 dniowym okresie Na przykład muszę wiedzieć, jak dużo pracy w nadgodzinach pracuje osoba fizyczna w ciągu 7 dniowego okresu liczonego od początku roku do końca roku Całkowita ilość godzin pracy musi uaktualniać się przez 7 dni roboczych w miarę wchodzenia w godzinach nadliczbowych na co dzień Dziękuję. Czy jest jakiś sposób na uzyskanie sumy liczb za ostatnie 6 miesięcy Chcę móc obliczyć sumę za ostatnie 6 miesięcy każdego dnia Więc nie potrzebuję aktualizacji każdego dnia Mam arkusz excel z kolumnami każdego dnia od ostatniego roku i ostatecznie dodać więcej każdego roku wszelka pomoc będzie bardzo mile widziana, gdy jestem stumped. Hi, mam podobną potrzebę muszę utworzyć raport, który pokaże nowe wizyty klientów, wizyty klientów ogółem i inne dane Wszystkie te pola są codziennie aktualizowane w arkuszach kalkulacyjnych i muszę wyciągać te dane z poprzednich 3 miesięcy w podziale na miesiące, 3 tygodnie po tygodniach, a ostatnie 60 dni Czy jest VLOOKUP lub wzór, czy coś, co mogłoby to zrobić, które będzie linkować do arkusza aktualizowanego codziennie, pozwoli również, aby mój raport aktualizował się codziennie.
Comments
Post a Comment