Flytting Gjennomsnitt In Time Serie Analyse

Flytende gjennomsnitt. Dette eksempelet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. 1 Først, la oss ta en titt på våre tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, desto nærmere beveger gjennomsnittet seg til de faktiske datapunktene. Hva er et bevegelige gjennomsnitt. Det første glidende gjennomsnittet er 4310, som er verdien av den første observasjon I tidsserieanalyse beregnes det første tallet i den bevegelige gjennomsnittsserien ikke, det er en manglende verdi. Neste glidende gjennomsnitt er gjennomsnittet av de to første observasjonene, 4310 4400 2 4355 Det tredje glidende gjennomsnittet er gjennomsnittet av observasjon 2 og 3, 4400 4000 2 4200 osv. Hvis du vil bruke et glidende gjennomsnitt på lengde 3, er tre verdier i gjennomsnitt i stedet for to. Copyright 2016 Minitab Inc Alle rettigheter forbeholdes. Ved å bruke dette nettstedet godtar du bruk av informasjonskapsler for analytics og personlig innhold Les vår policy. Smoothing data fjerner tilfeldig variasjon og viser trender og sykliske komponenter. Innenværende i samlingen av data tatt over tid er noen form for tilfeldig variasjon. Det eksisterer metoder for å redusere avbrudd. Effekten på grunn av tilfeldig variasjon En ofte brukt teknikk i industrien er utjevning Denne teknikken, når den er riktig påført, tydeliggjør den underliggende trenden, sesongmessige og cykliske komponenter. Det er to forskjellige grupper av utjevningsmetoder. Bedriftsmetoder. Eksponentielle utjevningsmetoder. Gjennomsnitt er den enkleste måten å glatte data på. Vi vil først undersøke noen gjennomsnittsmetoder, for eksempel det enkle gjennomsnittet av alle tidligere data. En leder av et lager ønsker å vite hvor mye en typisk leverandør leverer i 1000 dollar enheter. Han tar en utvalg av 12 leverandører, tilfeldig, oppnår følgende resultater. Beregnet gjennomsnitt eller gjennomsnitt av dataene 10 Lederen bestemmer seg for å bruke dette som estimat for utgifter til en typisk leverandør. Dette er et godt eller dårlig estimat. En kvadratfeil er en måte å dømme hvor bra en modell er. Vi skal beregne den gjennomsnittlige kvadratfeilen. Feil sant beløp brukt minus estimert mengde. Feilen kvadrert er feilen ovenfor, kvadratet. SSE er summen av de kvadratiske feilene. MSE er gjennomsnittet av de kvadratiske feilene. MSE-resultatene for eksempel. Resultatene er feil og kvadratfeil. Estimatet 10.For spørsmålet oppstår, kan vi bruke gjennomsnittet til å prognostisere inntekt hvis vi mistenker en trend. grafen under viser tydelig at vi ikke bør gjøre dette. Enhet veier alle tidligere observasjoner likt. Sammendrag oppgir vi at. Det enkle gjennomsnittet eller gjennomsnittet av alle tidligere observasjoner er bare et nyttig estimat for prognoser når det ikke er noen trender. trender, bruk ulike estimater som tar trenden i betraktning. Gjennomsnittet veier alle tidligere observasjoner likt For eksempel er gjennomsnittet av verdiene 3, 4, 5 4 Vi vet selvsagt at et gjennomsnitt beregnes ved å legge til alle verdiene og dividere summen med antall verdier En annen måte å beregne gjennomsnittet på er å legge til hver verdi dividert med antall verdier, eller.3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4. Multiplikatoren 1 3 kalles vekten Generelt. bar frac sum venstre frak høyre x1 venstre frac høyre x2,,, venstre frac høyre xn. Venstre frac høyre er vektene og selvfølgelig de summerer til 1.