Come A Tempo Con Mobile Media In Excel

Media mobile Questo esempio vi insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel. Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità (picchi e valli) di riconoscere facilmente le tendenze. 1. In primo luogo, consente di dare un'occhiata alla nostra serie temporali. 2. Nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 3. Selezionare media mobile e fare clic su OK. 4. Fare clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2: M2. 5. Fare clic nella casella Intervallo e digitare 6. 6. Fare clic nella casella Intervallo di output e selezionare cella B3. 8. Tracciare la curva di questi valori. Spiegazione: perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto di dati corrente. Come risultato, i picchi e le valli si distendono. Il grafico mostra una tendenza all'aumento. Excel non può calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza punti dati precedenti. 9. Ripetere i passaggi 2-8 per l'intervallo 2 e l'intervallo 4. Conclusione: Il più grande l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono. Minore è l'intervallo, più le medie mobili sono i dati effettivi points. Moving Introduzione media Previsione. Come si può immaginare che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive di previsione. Ma si spera che questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni nei fogli di calcolo. In questo filone si continuerà avviando all'inizio e iniziare a lavorare con Moving previsioni medie. Spostamento previsioni medie. Tutti conoscono lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere. Tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo. Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando ad avere quattro prove durante il semestre. Consente di assumere hai un 85 sul vostro primo test. Che cosa prevedere per il secondo punteggio test Cosa pensi che la tua insegnante di prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo punteggio del test Indipendentemente tutto il blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 che avete appena ottenuto. Bene, ora lascia supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e così si ottiene un 73. Ora, che sono tutti di interessati e indifferente andare a anticipare avrete sulla vostra terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con voi. Essi possono dire a se stessi, quotThis ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza. Hes andando ad ottenere un altro 73 se hes fortuna. Forse i genitori cercano di essere più solidali e dire, quotWell, finora youve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa una (85 73) 2 79. Non so, forse se l'avete fatto meno festa e werent scodinzolante la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. quot Entrambe queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. Il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future. Questo si chiama una previsione media mobile utilizzando uno periodo di dati. Il secondo è anche una previsione media mobile ma utilizzando due periodi di dati. Lascia supporre che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte al vostro quotalliesquot. Si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressionato. Così ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come youll fare l'ultimo test. Beh, speriamo che si vede il motivo. Ora, si spera si può vedere il modello. Quale credi sia la più accurata Whistle mentre lavoriamo. Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle mentre lavoriamo. Hai alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo. Per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. La voce per cella C6 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7-C11. Si noti come le mosse medi durante il più recente dei dati storici, ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione. Si dovrebbe anche notare che noi non veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione. Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale. Ive ha incluso il predictionsquot quotpast perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione di validità. Ora voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento previsione media di due. La voce per cella C5 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6-C11. Notate come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione. Ancora una volta ho incluso il predictionsquot quotpast a scopo illustrativo e per un uso successivo nella convalida del tempo. Alcune altre cose che sono importanti per notare. Per un periodo di m-movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione. Nient'altro è necessario. Per un periodo di m-movimento previsione media, quando si effettua predictionsquot quotpast, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1. Entrambi questi aspetti sarà molto significativo quando sviluppiamo il nostro codice. Sviluppare la Moving Average funzione. Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile. Il codice segue. Si noti che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice dei valori storici. È possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro che si desidera. Media mobile Funzione (storici, NumberOfPeriods) As Single Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As Single Dim HistoricalSize come numero intero inizializzazione delle variabili contatore 1 Accumulo 0 Determinazione della dimensione della matrice storica HistoricalSize Historical. Count per il contatore 1 Per NumberOfPeriods accumulare il numero appropriato di più recenti valori precedentemente osservati accumulo accumulazione storica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) media mobile accumulo NumberOfPeriods il codice verrà spiegato in classe. Si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come il following. Creating un semplice spostamento di questo è uno dei seguenti tre articoli su Time Series Analysis in Excel Panoramica del Moving Average La media mobile è una tecnica statistica utilizzata per appianare fluttuazioni a breve termine in una serie di dati al fine di riconoscere facilmente tendenze a lungo termine o cicli. La media mobile è talvolta indicato come un media mobile o una media corrente. Una media mobile è una serie di numeri, ciascuno dei quali rappresenta la media di un intervallo di numero specificato di periodi precedenti. Maggiore è l'intervallo, più smoothing verifica. Minore è l'intervallo, tanto più che la media mobile assomiglia alla serie di dati reali. Le medie mobili svolgono le seguenti tre funzioni: Smoothing i dati, il che significa che per migliorare l'adattamento dei dati ad una linea. Ridurre l'effetto della variazione temporanea e rumore casuale. Evidenziando valori anomali sopra o sotto la tendenza. La media mobile è una delle tecniche statistiche più utilizzati nel settore per identificare le tendenze dei dati. Ad esempio, i manager delle vendite comunemente vista di tre mesi medie di dati di vendita in movimento. L'articolo confronterà due mesi, tre mesi e sei mesi di semplice media degli stessi dati di vendita in movimento. La media mobile viene utilizzato molto spesso in analisi tecnica dei dati finanziari, quali rendimenti azionari e in economia per individuare le tendenze in serie storiche macroeconomiche quali l'occupazione. Ci sono un certo numero di variazioni della media mobile. Il più-comunemente impiegato sono la media mobile semplice, la media mobile ponderata, e la media mobile esponenziale. Esecuzione di ognuna di queste tecniche in Excel sarà coperto in dettaglio in articoli separati in questo blog. Ecco una breve panoramica di ciascuna di queste tre tecniche. Media mobile semplice Ogni punto in una media mobile semplice è la media di un numero specificato di periodi precedenti. Questo articolo del blog fornirà una spiegazione dettagliata della realizzazione di questa tecnica in Excel. Calibrati Moving Media Punti della media mobile ponderata rappresentano anche una media di un determinato numero di periodi precedenti. La media mobile ponderata applica peso diverso a determinati periodi precedenti molto spesso i periodi più recenti sono dati un peso maggiore. Un collegamento a un altro articolo in questo blog che fornisce una spiegazione dettagliata della realizzazione di questa tecnica in Excel è la seguente: mobile esponenziale Media Punti della media mobile esponenziale anche rappresentare una media di un determinato numero di periodi precedenti. livellamento esponenziale si applica fattori di ponderazione ai periodi precedenti che diminuiscono in modo esponenziale, senza mai raggiungere lo zero. Come risultato di livellamento esponenziale tiene conto di tutti i periodi precedenti, invece di un determinato numero di periodi precedenti che la media mobile ponderata fa. Un collegamento a un altro articolo in questo blog che fornisce una spiegazione dettagliata della realizzazione di questa tecnica in Excel è la seguente: La seguente descrive il processo in 3 fasi di creazione di una media mobile semplice dei dati di serie temporali in Excel Fase 1 8211 Grafico i dati originali in un tempo-Series tracciare il grafico a linee è il grafico di Excel più comunemente utilizzati per rappresentare graficamente i dati di serie temporali. Un esempio di tale grafico di Excel utilizzato per tracciare 13 periodi dei dati di vendita è la seguente: Fase 2 8211 Creare la media mobile in Excel Excel fornisce lo strumento Media mobile all'interno del menu Data Analysis. Lo strumento Media mobile crea una media mobile semplice da una serie di dati. La Moving Average scatola dialogo dovrebbe essere compilato come segue al fine di creare una media mobile degli ultimi 2 periodi di dati per ogni punto di dati. L'uscita della media mobile 2-periodo è indicata come segue, insieme con le formule che sono stati utilizzati per calcolare il valore di ciascun punto della media mobile. Fase 3 8211 Aggiungere il Moving Serie media dalla Tabella Questi dati dovrebbe ora essere aggiunta al grafico che contiene la linea del tempo originale dei dati di vendita. I dati verrà semplicemente aggiunto come un ulteriore serie di dati nel grafico. Per fare questo, fare clic destro in qualsiasi punto del grafico e un menu pop-up. Hit Selezionare dati per aggiungere la nuova serie di dati. La serie media mobile verrà aggiunto completando la finestra di dialogo Edit Series come segue: La tabella contenente la serie di dati originali e che data8217s 2-intervallo di media mobile semplice è mostrato come segue. Si noti che la linea di media mobile è un po 'più agevole e data8217s deviazioni prime al di sopra e al di sotto della linea di tendenza sono molto più evidenti. La tendenza generale è ora molto più evidente pure. Una media mobile 3-intervallo può essere creato e posizionato sul grafico utilizzando la stessa procedura come segue: E 'interessante notare che la semplice media 2-intervallo di movimento genera un grafico agevole rispetto the3 intervallo media mobile semplice. In questo caso la media semplice 2-intervallo di movimento potrebbe essere la più desiderabile rispetto alla media mobile 3-interval. Per confronto, una semplice media 6-intervallo di movimento sarà calcolato e aggiunto al grafico nello stesso modo come segue: Come previsto, la semplice media 6-intervallo di movimento è notevolmente più agevole rispetto ai 2 o 3 intervallo semplici medie mobili. Un grafico liscia misura più da vicino una linea retta. Previsioni Analizzando Precisione La precisione può essere descritto come bontà di adattamento. I due componenti di accuratezza delle previsioni sono le seguenti: Previsioni Bias 8211 La tendenza di una previsione di essere costantemente superiori o inferiori ai valori effettivi di una serie temporale. Previsione polarizzazione è la somma di tutti gli errori diviso per il numero di periodi come segue: Un bias positivo indica una tendenza a sotto-previsione. Un bias negativo indica una tendenza a un eccesso di previsione. Bias non misura la precisione perché l'errore positivo e negativo si annullano a vicenda. Previsioni Errore 8211 La differenza tra i valori effettivi di una serie temporale ed i valori previsti della previsione. Le misure più comuni di errore di previsione sono i seguenti: MAD 8211 deviazione media assoluta MAD calcola il valore medio assoluto dell'errore e viene calcolato con la seguente formula: Una media dei valori assoluti degli errori elimina l'effetto di annullamento di errori positivi e negativi. Più piccola è la MAD, migliore è il modello. MSE 8211 quadratico medio MSE errore è una misura popolare di errore che elimina l'effetto di annullamento degli errori positivi e negativi sommando i quadrati dell'errore con la seguente formula: termini di errore di grandi dimensioni tendono ad esagerare MSE perché i termini di errore sono tutti al quadrato. RMSE (radice quadrata media) riduce questo problema prendendo la radice quadrata di MSE. MAPE 8211 medio assoluto dell'errore percentuale MAPE elimina anche l'effetto di annullamento di errori positivi e negativi sommando i valori assoluti dei termini di errore. MAPE calcola la somma dei termini di errore per cento con la seguente formula: Sommando termini di errore per cento, MAPE può essere usato per confrontare modelli di previsione che utilizzano diverse scale di misura. Calcolo Bias, MAD, MSE, RMSE, e MAPE in Excel per la media mobile semplice Bias, MAD, MSE, RMSE, e MAPE sarà calcolato in Excel per valutare la 2-intervallo, 3-intervallo, e 6-intervallo mobile semplice previsioni medio ottenuto in questo articolo e mostrato come segue: Il primo passo è quello di calcolare e t. E t 2. E t, E t Y t-act. e poi riassumere nel modo seguente: Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE può essere calcolato come segue: Gli stessi calcoli vengono eseguiti per calcolare Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE per il semplice media 3-intervallo di movimento. Gli stessi calcoli vengono ora eseguiti per calcolare Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE per il semplice media 6-intervallo di movimento. Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE sono riassunti per il 2-intervallo, 3-intervallo, e 6-intervallo semplici medie mobili come segue. La semplice media 3-intervallo di movimento è il modello che si adatta più strettamente che i dati effettivi. 160 Excel Master Series argomenti e articoli in ogni argomento Per chi vuole essere operativo ad alto livello con il Risolutore di Excel rapidamente statistiche Blog Directory, questo è il libro per voi. Step-by-Step Ottimizzazione Con Excel Risolutore è un 200 pagine in formato. pdf e-manuale di spiegazioni ancora approfondite semplici su come utilizzare il Risolutore di Excel per risolvere today8217s più conosciuti problemi di ottimizzazione. Caricato con schermate che sono accoppiati con semplici istruzioni da seguire, questo libro semplificherà molti problemi di ottimizzazione difficile e ti fanno un maestro della Excel Risolutore quasi immediatamente. 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Questo fornisce anche un uso avanzato della funzione di Excel INDEX. 8226 Il noto 8220Knapsack Problem8221 che mostra come ottimizzare l'uso dello spazio limitato, pur rispettando numerosi altri criteri. 8226 Come eseguire la regressione lineare e la curva-montaggio sul Risolutore utilizzando il metodo risolvere Solver8217s GRG non lineare. 8226 come risolvere il 8220Cutting della Problem8221 affrontato da molte aziende di produzione che stanno cercando di determinare il modo ottimale per tagliare fogli di materiale per ridurre al minimo i rifiuti, oltre a soddisfare gli ordini dei clienti. 8226 ottimizzazione del portafoglio per massimizzare il ritorno o minimizzare il rischio. 8226 di selezione degli investimenti di capitale di rischio con il vincolo binario Solver8217s per massimizzare valore attuale netto dei flussi di cassa selezionati alla data 0. uso intelligente delle dichiarazioni If-then-else rende questo un problema semplice. 8226 Come utilizzare il Risolutore per minimizzare il costo totale di acquisto e di spedizione merci da più fornitori in più posizioni. 8226 Come ottimizzare la selezione di diversi macchina di produzione per ridurre al minimo i costi, pur svolgendo un ordine. 8226 come allocare in modo ottimale un budget di marketing per generare la massima portata e la frequenza o il numero di porta in entrata al costo più basso. 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Questo fornisce anche un uso avanzato della funzione di Excel INDEX. 8226 Il noto 8220Knapsack Problem8221 che mostra come ottimizzare l'uso dello spazio limitato, pur rispettando numerosi altri criteri. 8226 Come eseguire la regressione lineare e la curva-montaggio sul Risolutore utilizzando il metodo risolvere Solver8217s GRG non lineare. 8226 come risolvere il 8220Cutting della Problem8221 affrontato da molte aziende di produzione che stanno cercando di determinare il modo ottimale per tagliare fogli di materiale per ridurre al minimo i rifiuti, oltre a soddisfare gli ordini dei clienti. 8226 ottimizzazione del portafoglio per massimizzare il ritorno o minimizzare il rischio. 8226 di selezione degli investimenti di capitale di rischio con il vincolo binario Solver8217s per massimizzare valore attuale netto dei flussi di cassa selezionati alla data 0. uso intelligente delle dichiarazioni If-then-else rende questo un problema semplice. 8226 Come utilizzare il Risolutore per minimizzare il costo totale di acquisto e di spedizione merci da più fornitori in più posizioni. 8226 Come ottimizzare la selezione di diversi macchina di produzione per ridurre al minimo i costi, pur svolgendo un ordine. 8226 come allocare in modo ottimale un budget di marketing per generare la massima portata e la frequenza o il numero di porta in entrata al costo più basso. Step-by-Step Ottimizzazione Con Excel Risolutore ha le istruzioni complete e numerosi consigli su ogni aspetto del funzionamento del Risolutore Excel. You8217ll comprendere appieno i rapporti e sapere esattamente come di imperfezioni tutte le impostazioni Solver8217s per l'uso totale personalizzato. Questo indirizzo e-manuale fornisce anche un sacco di consigli all'interno e guida su come impostare il modello in Excel in modo che possa essere il più semplice ed intuitivo possibile per lavorare con. Tutti i problemi di ottimizzazione in questo libro sono risolti passo-passo utilizzando un processo 6-passo che funziona ogni volta. Oltre alle schermate dettagliate e facili da seguire le spiegazioni su come risolvere ogni problema di ottimizzazione nel libro, è fornito un link per scaricare una cartella di lavoro di Excel che ha tutti i problemi completati esattamente come sono in questa e-manuale. 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Loaded with screen shots that are coupled with easy-to-follow instructions, this book will simplify many difficult optimization problems and make you a master of the Excel Solver almost immediately. Here are just some of the Solver optimization problems that are solved completely with simple-to-understand instructions and screen shots in this e-manual: 8226 The famous 8220Traveling Salesman8221 problem using Solver8217s Alldifferent constraint and the Solver8217s Evolutionary method to find the shortest path to reach all customers. This also provides an advanced use of the Excel INDEX function. 8226 The well-known 8220Knapsack Problem8221 which shows how optimize the use of limited space while satisfying numerous other criteria. 8226 How to perform nonlinear regression and curve-fitting on the Solver using the Solver8217s GRG Nonlinear solving method. 8226 How to solve the 8220Cutting Stock Problem8221 faced by many manufacturing companies who are trying to determine the optimal way to cut sheets of material to minimize waste while satisfying customer orders. 8226 Portfolio optimization to maximize return or minimize risk. 8226 Venture capital investment selection using the Solver8217s Binary constraint to maximize Net Present Value of selected cash flows at year 0. Clever use of the If-Then-Else statements makes this a simple problem. 8226 How use Solver to minimize the total cost of purchasing and shipping goods from multiple suppliers to multiple locations. 8226 How to optimize the selection of different production machine to minimize cost while fulfilling an order. 8226 How to optimally allocate a marketing budget to generate the greatest reach and frequency or number of inbound leads at the lowest cost. Step-By-Step Optimization With Excel Solver has complete instructions and numerous tips on every aspect of operating the Excel Solver. You8217ll fully understand the reports and know exactly how to tweek all of the Solver8217s settings for total custom use. This e-manual also provides lots of inside advice and guidance on setting up the model in Excel so that it will be as simple and intuitive as possible to work with. All of the optimization problems in this book are solved step-by-step using a 6-step process that works every time. In addition to detailed screen shots and easy-to-follow explanations on how to solve every optimization problem in the book, a link is provided to download an Excel workbook that has all problems completed exactly as they are in this e-manual. Step-By-Step Optimization With Excel Solver is exactly the e-manual you need if you want to be optimizing at an advanced level with the Excel Solver quickly. It39s a Full Easy-To-Follow MBA Course in Business Statistics Immediate, Absolute, No-Questions-Asked, Money-Back Guarantee If Not TOTALLY, 100 Satisfied. In Other Words, If Any Excel Master Series eManual That Youve Purchased Here Does Not Provide Instructions That Are CRYSTAL CLEAR and EASY TO UNDERSTAND, You Get All Of Your Money Back Immediately and Keep the eManual. Guaranteed For anyone who wants to be operating at a high level with the Excel Solver quickly, this is the book for you. 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