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 Die la Rger das Intervall, je mehr die Gipfel und Täler geglättet werden Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Moving Average Forecasting. Introduction Wie Sie vielleicht erraten, dass wir uns einige der primitivsten Ansätze anschauen Prognose Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit der Arbeit mit Moving Average Prognosen beginnen. Moving Average Prognosen Jeder ist vertraut mit bewegen Durchschnittliche 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 s davon ausgehen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würde Sie prognostizieren für Ihre zweite Test-Score. Was denkst du, dein Lehrer würde für Ihre nächste Test-Score vorauszusagen. Was denkst du, deine Freunde könnten vor Dict für Ihre nächste Test-Score. Was denkst du, deine Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score prognostizieren. Unabhängig von all dem Blabbing können Sie tun, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihre Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas in der Bereich der 85 Sie gerade bekommen. Well, jetzt lassen Sie s 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.Now was Sind alle betroffenen und unbeteiligten gehen zu antizipieren Sie werden 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 weht Rauchen um seine smarts Er wird ein weiteres 73 bekommen, wenn er Glück hat. Maybe die Eltern werden versuchen, mehr unterstützen und sagen, Nun, so weit haben Sie eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht sollten Sie sich über eine 85 73 2 79 Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger feiern und Weren t wagging die Wiesel überall auf der Stelle und wenn Sie begann viel mehr studieren Sie könnte eine höhere Punktzahl bekommen. Beide dieser Schätzungen sind tatsächlich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste ist mit nur Ihre jüngsten Score, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren Wird eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten genannt. 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 zu tun Gut auf dem dritten Test aus eigenen Gründen und um eine höhere Punktzahl vor deinen Verbündeten zu setzen Du nimmst den Test und dein Ergebnis ist eigentlich ein 89 Jeder, auch dich selbst, ist beeindruckt. So jetzt hast du den letzten Test des Semesters kommen Up und wie üblich fühlst du die Notwendigkeit, jemanden in die Vorhersagen darüber zu bringen, wie du auf dem letzten Test machst. Nun, hoffentlich sehst du das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen, was du glaubst, ist das genaueste. Whistl E Während wir arbeiten Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester genannt wurde, die 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 eine dreiseitige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte sein. Jetzt kannst du diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Notice, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind, solltest du 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 in der nächsten Webseite verwenden werden, um 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 zu kopieren Bis zu den anderen Zellen C6 bis C11.Notice, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke von historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden Wieder habe ich die Vergangenheit Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung. Einige andere Dinge, die von sind Wichtig zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose nur die m neuesten Datenwerte verwendet werden, um die Vorhersage Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Vergangenheit Vorhersagen, beachten Sie, dass die erste Vorhersage auftritt In der Zeit m 1.Both von diesen Fragen wird sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Function Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann Der Code folgt Beachten Sie, dass die Eingänge sind Für die Anzahl der Perioden, die Sie in der Prognose verwenden möchten, und das Array von historischen Werten Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern, die Sie wollen. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods As Sin Gle Deklarieren und Initialisieren 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 Tabelle zu positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es sollte Wie die folgenden. Wenn die Berechnung eines laufenden gleitenden Durchschnitt, Platzierung der Durchschnitt in der mittleren Zeitspanne ist sinnvoll. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und platziert sie neben Periode 3 Wir hätten den Durchschnitt in Die Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden, das heißt, neben Periode 2 Das funktioniert gut mit seltsamen Zeiträumen, aber nicht so gut für gleichmäßige Zeiträume Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4.Technisch, das Bewegen Durchschnitt würde bei t 2 5, 3 fallen 5. Um dieses Problem zu vermeiden, glatt wir die MA s mit M 2 So glätten wir die geglätteten Werte. Wenn wir eine gerade Anzahl von ter Ms, wir müssen die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.
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