Fyra periodens glidande medelvärde prognos exempel

Flyttande medelvärde. Detta exempel lär dig hur man beräknar det glidande medlet av en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att släpa ut oregelbundenheter toppar och dalar för att enkelt kunna känna igen trenderna. 1 Först, låt oss ta en titt på vår tidsserie.2 På Datafliken klickar du på Data Analysis. Note kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Add-in Analysis ToolPak.3 Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK.4 Klicka på rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2 M2. 5 Klicka i rutan Intervall och skriv 6.6 Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3.8 Skriv ett diagram över dessa värden. Planering eftersom vi anger intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och Den aktuella datapunkten Som ett resultat utjämnas toppar och dalar Grafen visar en ökande trend Excel kan inte beräkna det glidande medlet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter.9 Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 Och intervall 4.Konklusion Den la Rger intervallet desto mer topparna och dalarna släpper ut. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. När man räknar ett löpande rörligt medelvärde är det meningsfullt att placera medelvärdet under mellantid. Tidigare exempel beräknade vi genomsnittet av de första 3 tidsperioderna och placerade det bredvid period 3 Vi kunde ha placerat medelvärdet mitt i tidsintervallet av tre perioder, det vill säga intill period 2 Detta fungerar bra med udda tidsperioder , Men inte så bra för jämna tidsperioder Så var skulle vi placera det första glidande medlet när M 4. Tekniskt sett skulle det rörliga genomsnittet falla vid t 2 5, 3 5. För att undvika detta problem släpper vi MAs med M 2 Vi släpper ut de släta värdena. Om vi ​​i genomsnitt ett jämnt antal termer behöver vi släta de jämnda värdena. Följande tabell visar resultaten med M 4.Moving Average Forecasting. Introduction Som du kanske antar att vi tittar på några av de mest Primitiva tillvägagångssätt för forecas Ting Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de datorrelaterade frågorna i samband med genomförande av prognoser i kalkylblad. I den här venen fortsätter vi med att börja i början och börja arbeta med Moving Average-prognoser. Möjliga medelprognoser Alla är bekanta med att flytta Genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är Alla högskolestudenter gör dem hela tiden Tänk på dina testresultat i en kurs där du kommer att ha fyra tester under termin. Låt oss anta att du fick en 85 på ditt första test. Vad skulle Du förutspår för din andra testpoäng. Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för nästa testresultat. Vad tycker du att dina vänner kan förutsäga för nästa testresultat. Vad tycker du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat. Oavsett vilken blabbing du kan göra för dina vänner och föräldrar, är det mycket troligt att de och din lärare kommer att förvänta dig att du får något i området 85 du bara fick. Vi Ll nu antar att trots din självbefrämjande till dina vänner överskattar du dig själv och figurerar du kan studera mindre för det andra testet och så får du en 73. Nu vad är alla berörda och oroade Att förutse att du kommer att få ditt tredje test Det finns två väldigt troliga metoder för dem att utveckla en uppskattning oavsett om de kommer att dela den med dig. De kan säga till sig själva: Den här killen sprider alltid rök om hans smarts Han går till Få en annan 73 om han är lycklig. Måste föräldrarna försöker vara mer stödjande och säga, ja, hittills har du fått en 85 och en 73, så kanske du ska räkna med att få en 85 73 2 79 Jag vet inte , Kanske om du gjorde mindre fest och weren t väger väsen överallt och om du började göra mycket mer studerar kan du få en högre poäng. Båda dessa uppskattningar flyttade faktiskt genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din mest Senaste poäng för att prognostisera din framtida prestation Detta kallas En glidande genomsnittlig prognos med en dataperiod. Den andra är också en glidande genomsnittlig prognos men använder två dataperioder. Låt oss anta att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har slags pissed off och du bestämmer dig för att göra det bra på Det tredje testet av dina egna skäl och att sätta ett högre poäng framför dina allierade Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89 Alla, inklusive dig själv, är imponerade. Så nu har du det sista testet av terminen som kommer upp och Som vanligt känner du behovet av att få alla att göra sina förutsägelser om hur du ska göra på det sista testet. Förhoppningsvis ser du mönstret. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vad tror du är det mest exakta. Arbete Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag, som startades av din främmande halvsyster, kallas Whistle medan vi arbetar. Du har några tidigare försäljningsdata representerade av följande avsnitt från ett kalkylblad Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Ingången för cell C6 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till C11. Notera hur genomsnittet rör sig över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du borde Notera också att vi inte behöver göra förutsägelser för de senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse. Detta är definitivt annorlunda än exponentiell utjämningsmodell. Jag har inkluderat tidigare förutsägelser eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida till Mäta prediktionsgiltighet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C5 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11. Notera hur nu bara de två Nyaste bitar av historisk data används för varje förutsägelse. Återigen har jag inkluderat de tidigare förutsägelserna för illustrativa ändamål och för senare användning i prognosvalidering. Några andra saker som är av impor För att notera. För en m-period glidande medelprognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. För en m-periods rörlig genomsnittlig prognos, när man gör förutspådningar, märker att den första förutsägelsen inträffar I period m 1.But av dessa problem kommer att vara väldigt signifikant när vi utvecklar vår kod. Utveckling av rörlig genomsnittsfunktion Nu behöver vi utveckla koden för den glidande genomsnittliga prognosen som kan användas mer flexibelt. Koden följer Observera att ingångarna är För antalet perioder du vill använda i prognosen och en rad historiska värden Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill. Funktionen MovingAverage Historisk, NumberOfPeriods As Single Declaration och initialisering av variabler Dim Item As Variant Dim Counter Som Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize som heltal. Initialiserande variabler Counter 1 Accumulation 0. Bestämning av storleken på Historical array HistoricalSize. For Counter 1 till NumberOfPeriods. Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden. Akkumuleringsaccumulering Historisk Historisk storlek - AntalOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. Koden kommer att förklaras i klassen. Du vill placera funktionen på kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där den ska Som följande.