Zwei Punkt Gleit Durchschnitt Excel

Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average 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 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik 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 Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Moving Average Forecasting Einführung. Wie Sie vielleicht erraten, schauen wir uns einige der primitivsten Ansätze zur Prognose an. Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit Moving Average Prognosen arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie sind. Alle College-Studenten machen sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Nehmen wir an, Sie haben eine 85 bei Ihrem ersten Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score vorhersagen Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Freunde können für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Eltern können für deinen nächsten Test-Score voraussagen All das Blabbing, das du mit deinen Freunden und Eltern machen kannst, sie und deinem Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt können wir davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmert zu gehen Erwarten Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen wird. Sie können sich selbst sagen, "dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Er wird noch 73, wenn er glücklich ist. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend zu sein und zu sagen, quotWell, so weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine (85 73) 2 79 kommen. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musst Und werent wedelte den Wiesel überall auf den Platz und wenn du anfing, viel mehr zu studieren, könntest du eine höhere Punktzahl bekommen. Diese beiden Schätzungen belegen tatsächlich durchschnittliche Prognosen. Die erste nutzt nur Ihre aktuellste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. 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 Daten. Nehmen wir an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinem Quoten zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Partitur ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So, jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie youll auf den letzten Test zu tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen. Was glaubst du, ist die genaueste Pfeife während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle während wir arbeiten. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln. Dies unterscheidet sich definitiv von dem exponentiellen Glättungsmodell. Ive enthalten die quotpast Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zweistufige gleitende durchschnittliche Prognose vorstellen. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel in die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast-Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose-Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose werden nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist nötig Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie quotpast Vorhersagen quot, bemerken, dass die erste Vorhersage in Periode m 1 auftritt. Beide Themen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der beweglichen Mittelfunktion. Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Mittelprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden gelten, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern. 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 Counter 1 Akkumulation 0 Bestimmen der Größe von Historical Array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulation der entsprechenden Anzahl der aktuellsten bisher beobachteten Werte Akkumulation Akkumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung angezeigt wird, wo es wie folgt aussehen soll. Wie berechnen Bewegungsdurchschnitte in Excel Excel Datenanalyse für Dummies, 2nd Edition Der Datenanalyse-Befehl bietet ein Werkzeug für die Berechnung von Moving und Exponentiell geglättete Mittelwerte in Excel. Angenommen, aus Gründen der Veranschaulichung, dass Sie die tägliche Temperaturinformation gesammelt haben. Sie wollen den dreitägigen gleitenden Durchschnitt berechnen 8212 der Durchschnitt der letzten drei Tage 8212 als Teil einer einfachen Wettervorhersage. Um die gleitenden Durchschnitte für diesen Datensatz zu berechnen, gehen Sie wie folgt vor: Um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, klicken Sie zuerst auf die Schaltfläche Daten tab8217s Datenanalyse. Wenn Excel das Dialogfeld Datenanalyse anzeigt, wählen Sie aus der Liste die Option Durchschnitt verschieben aus, und klicken Sie dann auf OK. Excel zeigt das Dialogfeld Moving Average an. Identifizieren Sie die Daten, die Sie verwenden möchten, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Klicken Sie in das Eingabefeld Eingabebereich des Dialogfelds "Verschieben von Mittel". Dann identifizieren Sie den Eingabebereich, indem Sie entweder eine Arbeitsblattbereichsadresse eingeben oder mit der Maus den Arbeitsblattbereich auswählen. Ihr Bereichsreferenz sollte absolute Zellenadressen verwenden. Eine absolute Zellenadresse geht dem Spaltenbrief und der Zeilennummer mit Zeichen vor, wie bei A1: A10. Wenn die erste Zelle in Ihrem Eingabebereich eine Textbeschriftung enthält, um Ihre Daten zu identifizieren oder zu beschreiben, markieren Sie das Kontrollkästchen Etiketten in der ersten Zeile. Vergewissern Sie sich im Textfeld Intervall, wie viele Werte in die gleitende Durchschnittsberechnung einbezogen werden sollen. Sie können einen gleitenden Durchschnitt mit einer beliebigen Anzahl von Werten berechnen. Standardmäßig verwendet Excel die letzten drei Werte, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Um festzulegen, dass eine andere Anzahl von Werten verwendet wird, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen, geben Sie diesen Wert in das Intervall-Textfeld ein. Sagen Sie Excel, wo die gleitenden Durchschnittsdaten platziert werden sollen. Verwenden Sie das Textfeld Ausgabebereich, um den Arbeitsbereich zu identifizieren, in den Sie die gleitenden Durchschnittsdaten platzieren möchten. Im Beispiel des Arbeitsblatts wurden die gleitenden Durchschnittsdaten in den Arbeitsblattbereich B2: B10 eingefügt. (Optional) Geben Sie an, ob ein Diagramm angezeigt werden soll. Wenn Sie ein Diagramm wünschen, das die gleitenden durchschnittlichen Informationen aufgibt, markieren Sie das Kontrollkästchen Diagrammausgabe. (Optional) Geben Sie an, ob Standardfehlerinformationen berechnet werden sollen. Wenn Sie Standardfehler für die Daten berechnen möchten, markieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Excel setzt Standardfehlerwerte neben den gleitenden Mittelwerten. (Die Standardfehlerinformation geht in C2: C10.) Nachdem Sie die Angabe festgelegt haben, welche gleitenden durchschnittlichen Informationen Sie berechnen möchten und wo Sie es platzieren möchten, klicken Sie auf OK. Excel berechnet gleitende durchschnittliche Informationen. Hinweis: Wenn Excel nicht genügend Informationen hat, um einen gleitenden Durchschnitt für einen Standardfehler zu berechnen, legt er die Fehlermeldung in die Zelle. Sie können mehrere Zellen sehen, die diese Fehlermeldung als Wert anzeigen. Add, ändern oder entfernen Sie eine Trendlinie in einem Diagramm Erfahren Sie mehr über die Prognose und zeigt Trends in Diagrammen Trendlinien werden verwendet, um grafische Darstellung von Trends in Daten und zur Analyse von Problemen der Vorhersage. Eine solche Analyse wird auch als Regressionsanalyse bezeichnet. Durch die Verwendung von Regressionsanalyse können Sie eine Trendlinie in einem Diagramm über die tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorherzusagen. Zum Beispiel verwendet die folgende Tabelle eine einfache lineare Trendlinie, die zwei Viertel voraussagt, um deutlich zu zeigen, ein Trend zu steigenden Einnahmen. Sie können auch einen gleitenden Durchschnitt schaffen, der Datenschwankungen glättet und das Muster oder den Trend deutlicher zeigt. Wenn Sie eine Diagramm - oder Datenreihe ändern, so dass sie beispielsweise die zugehörige Trendlinie nicht mehr unterstützen kann, indem Sie den Diagrammtyp in ein 3-D-Diagramm ändern oder die Ansicht eines PivotChart-Berichts oder des zugehörigen PivotTable-Berichts ändern, wird die Trendlinie nicht mehr angezeigt Auf dem Diagramm. Für Zeilendaten ohne Diagramm können Sie AutoFill oder eine der statistischen Funktionen wie GROWTH () oder TREND () verwenden, um Daten für optimale lineare oder exponentielle Zeilen zu erstellen. Auswählen des richtigen Trendline-Typs für Ihre Daten Wenn Sie eine Trendlinie zu einem Diagramm in Microsoft Office Excel hinzufügen möchten, können Sie einen dieser sechs verschiedenen Trend - oder Regressionstypen auswählen: lineare Trendlinien, logarithmische Trendlinien, polynomische Trendlinien, Power Trendlines, exponentiell Trendlinien oder bewegte durchschnittliche Trendlinien. Die Art der Daten, die Sie bestimmt haben die Art der Trendlinie, die Sie verwenden sollten. Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadrat-Wert bei oder nahe 1 liegt. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten platzieren, berechnet Excel automatisch seinen R-Quadrat-Wert. Wenn du willst, kannst du diesen Wert auf deinem Diagramm anzeigen. Lineare Trendlinien Eine lineare Trendlinie ist eine Best-Fit-Gerade, die mit einfachen linearen Datensätzen verwendet wird. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten einer Zeile ähnelt. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit einer stetigen Rate zunimmt oder abnimmt. Im folgenden Beispiel zeigt eine lineare Trendlinie, dass der Umsatz der Verkäufe über einen Zeitraum von 13 Jahren konstant gestiegen ist. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was eine gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Logarithmische Trendlinien Eine logarithmische Trendlinie ist eine Best-Fit-Kurve, die verwendet wird, wenn die Änderungsrate der Daten schnell zunimmt oder abnimmt und dann ausfällt. Eine logarithmische Trendlinie kann sowohl negative als auch positive Werte verwenden. Das folgende Beispiel verwendet eine logarithmische Trendlinie, um das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem Festflächenbereich zu veranschaulichen, wo die Population als Raum für die Tiere abnimmt. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Polynom-Trendlinien Eine polynomische Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die verwendet wird, wenn Daten schwanken. Es ist beispielsweise sinnvoll, Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz zu analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Schwankungen der Daten bestimmt werden oder wie viele Kurven (Hügel und Täler) in der Kurve erscheinen. Ein Auftrag 2 Polynom Trendline hat in der Regel nur einen Hügel oder ein Tal. Ordnung 3 hat im Allgemeinen ein oder zwei Hügel oder Täler. Ordnung 4 hat in der Regel bis zu drei Hügel oder Täler. Das folgende Beispiel zeigt eine Polynom-Trendlinie des Auftrags 2 (ein Hügel), um die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch zu veranschaulichen. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was eine gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Power-Trendlinien Eine Power-Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die mit Datensätzen verwendet wird, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in 1-Sekunden-Intervallen erhöhen. Sie können keine Power Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Im folgenden Beispiel werden Beschleunigungsdaten durch Plottenabstand in Metern pro Sekunde angezeigt. Die Power Trendline zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Linie zu den Daten ist. Exponentielle Trendlinien Eine exponentielle Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die verwendet wird, wenn Datenwerte steigen oder fallen zu stetig steigenden Raten. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Im folgenden Beispiel wird eine exponentielle Trendlinie verwendet, um die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt zu veranschaulichen, wie es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten fast perfekt passt. Verschieben der durchschnittlichen Trendlinien Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie glättet Datenschwankungen, um ein Muster oder einen Trend deutlicher zu zeigen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (gesetzt durch die Periodenoption), mittelt sie und verwendet den Mittelwert als Punkt in der Zeile. Wenn zum Beispiel die Periode auf 2 gesetzt ist, wird der Mittelwert der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Durchschnitt der zweiten und dritten Datenpunkte wird als zweiter Punkt in der Trendlinie verwendet usw. Im folgenden Beispiel zeigt eine gleitende durchschnittliche Trendlinie ein Muster in der Anzahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft wurden. Hinzufügen einer Trendlinie Auf einem unstackten, 2-D-, Bereichs-, Balken-, Spalten-, Zeilen-, Lager-, Xy - (Scatter-) oder Blasendiagramm klicken Sie auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie hinzufügen oder einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen möchten Um die Datenreihe aus einer Liste von Diagrammelementen auszuwählen: Klicken Sie auf eine beliebige Stelle im Diagramm. Dies zeigt die Chart-Tools an. Das Design hinzufügen. Layout . Und Format-Registerkarten. Klicken Sie auf der Registerkarte Format in der Gruppe Aktuelle Auswahl auf den Pfeil neben dem Feld Diagrammelemente, und klicken Sie dann auf das gewünschte Diagrammelement. Hinweis: Wenn Sie ein Diagramm mit mehr als einer Datenreihe auswählen, ohne eine Datenreihe auszuwählen, zeigt Excel das Dialogfeld Trendline hinzufügen an. Klicken Sie im Listenfeld auf die gewünschte Datenreihe, und klicken Sie dann auf OK. Klicken Sie auf der Registerkarte Layout in der Gruppe Analysis auf Trendline. Führen Sie einen der folgenden Schritte aus: Klicken Sie auf eine vordefinierte Trendline-Option, die Sie verwenden möchten. Hinweis: Dies gilt für eine Trendlinie, ohne dass Sie bestimmte Optionen auswählen können. Klicken Sie auf Weitere Trendline-Optionen. Und dann in der Kategorie Trendline-Optionen unter TrendRegressionstyp. Klicken Sie auf die Art der Trendlinie, die Sie verwenden möchten.