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 Je größer das Intervall ist, 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. Introduction Wie Sie vielleicht erraten, dass wir bei einigen suchen Der primitivsten Ansätze zur Prognose Aber hoffentlich sind diese 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 gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie 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 haben Nehmen wir an, Sie haben eine 85 auf Dein erster Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score voraussagen. Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen. Was denkst du, deine Freunde könnten für deinen nächsten Test-Score voraussagen. Was denkst du, was deine Eltern voraussagen können Für Ihre nächste Test-Score. Regardless von all dem Blabbing Sie vielleicht tun, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihre Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas in der Gegend der 85 Sie gerade bekommen bekommen. Well, jetzt lassen wir das annehmen Trotz deiner Selbst-Förderung zu deinen Freunden, du überschätzst dich selbst und die Zahl, die du weniger für den zweiten Test studieren kannst und so bekommst du eine 73.Now, was sind alle betroffenen und unbeteiligten gehen zu antizipieren, dass Sie auf Ihrem erhalten werden Dritter Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie, um eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen werden. Sie können sich selbst sagen, Dieser Kerl ist immer weht Rauch über seine smarts Er wird gehen, um 73 zu 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, so vielleicht sollten Sie sich auf eine 85 73 2 79 Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger feiern Und weren t wackeln die Wiesel überall auf der Stelle und wenn Sie begann viel mehr studieren Sie könnte eine höhere Punktzahl zu bekommen. Bei dieser Schätzungen sind tatsächlich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste ist mit nur Ihre letzte Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren Dies ist 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 Verstand haben, haben Sie pissed Sie weg und Sie entscheiden sich Mach gut auf den dritten Test aus deinen eigenen Gründen und leg dich eine höhere Punktzahl vor deinen Verbündeten ein Du nimmst den Test und dein Ergebnis ist eigentlich ein 89 Jeder, auch dich selbst, ist beeindruckt. So hast du jetzt den letzten Test des Semesters Kommen Sie auf und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, alle Menschen in ihre Vorhersagen über, wie Sie tun, auf den letzten Test Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Jetzt, hoffentlich können Sie das Muster sehen, die Sie glauben, ist die genaueste. Whistle Während wir arbeiten Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle genannt wurde. 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 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 auf die anderen Zellen C6 bis C11.Notice, wie jetzt nur die beiden am meisten kopieren Neue Stücke von historischen Daten werden für jede Vorhersage verwendet. Wieder habe ich die vergangenen Vorhersagen für illustrative Zwecke und für spätere Verwendung in der Prognosevalidierung enthalten. Einige andere Dinge, die von Bedeutung zu bemerken sind. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose nur die m am meisten Aktuelle Datenwerte werden verwendet, um die Vorhersage zu machen Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Vergangenheit Vorhersagen, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt in Periode m 1.Both von diesen Fragen wird sehr wichtig sein, wenn wir entwickeln Unser code. Developing the Moving Average Function Jetzt müssen wir den Code für die gleitende durchschnittliche Prognose 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 verwenden möchten Historische Werte Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern, die Sie wollen. 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 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. Moving Average Calculator. Gibt eine Liste von sequentiellen Daten, können Sie die n-Punkt gleitenden Durchschnitt oder rollenden Durchschnitt, indem Sie den Durchschnitt von jedem Satz von n aufeinander folgenden Punkten Beispiel Wenn Sie die bestellte Daten set.10 haben 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11.das 4-Punkt-Gleitende Durchschnitt beträgt 75, 12 5, 13 25, 13 5, 12 25, 11 75.Mehrdurchschnitte werden verwendet, um sequentiell zu glätten Daten machen sie scharfe Spitzen und taucht weniger ausgeprägt, weil jeder Rohdatenpunkt nur ein Bruchteilgewicht im gleitenden Durchschnitt gegeben wird. Je größer der Wert von n der glatteren der Graphen des gleitenden Durchschnittes im Vergleich zum Graphen der ursprünglichen Daten. Die Bestandsanalysten sehen oft aus Bei gleitenden Durchschnitten der Aktienkursdaten, um Trends vorherzusagen und Muster besser zu sehen Sie können den Rechner unten verwenden, um einen gleitenden Durchschnitt eines Datensatzes zu finden. Anzahl der Begriffe in einem einfachen n - Point Moving Average. If die Anzahl der Begriffe in der Original-Set ist d und die Anzahl der Begriffe in jedem Durchschnitt verwendet wird dann n die Anzahl der Begriffe in der gleitenden durchschnittlichen Sequenz wird. Zum Beispiel, wenn Sie eine Folge von 90 Aktienkurse haben und nehmen Sie die 14-Tage-Roll-Durchschnitt der Preise, die rollende durchschnittliche Sequenz wird 90 - 14 1 77 Punkte haben. Dieser Rechner berechnet Bewegungsdurchschnitte, bei denen alle Ausdrücke gleich gewichtet werden. Sie können auch gewichtete Bewegungsdurchschnitte erzeugen, in denen einige Begriffe größeres Gewicht erhalten als andere Neuere Daten oder die Schaffung eines zentral gewichteten Mittels, wo die mittleren Begriffe mehr gezählt werden Sehen Sie die gewichteten gleitenden Mittelwerte Artikel und Taschenrechner für weitere Informationen Zusammen mit beweglichen arithmetischen Mitteln, sehen einige Analytiker auch den bewegenden Median der geordneten Daten, da der Median nicht betroffen ist Durch fremde Ausreißer.
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