3 Monats Gewichtete Bewegliche Durchschnitt Prognose

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 ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den aktuellen Datenpunkten. Wenn Sie diese Meldung sehen, hat Ihr Browser entweder deaktiviert oder nicht Support JavaScript Um die kompletten Funktionen dieses Hilfesystems zu nutzen, wie zB die Suche, muss Ihr Browser JavaScript-Unterstützung aktiviert haben. Weighted Moving Averages. With Simple Moving Averages, wird jeder Datenwert in dem Fenster, in dem die Berechnung durchgeführt wird, gleichermaßen gegeben Oder Gewicht Es ist oft der Fall, vor allem in der Finanz-Preis-Daten-Analyse, dass mehr chronologisch jüngsten Daten sollten ein größeres Gewicht tragen In diesen Fällen, Weighted Moving Average oder Exponential Moving Average - siehe das folgende Thema Funktionalität ist oft bevorzugt. Beachten Sie die gleiche Tabelle Der Umsatzdatenwerte für zwölf Monate. Um einen gewichteten beweglichen Durchschnitt zu berechnen. Kalkulieren Sie, wie viele Intervalle von Daten an der Moving Average Berechnung teilnehmen, dh die Größe des Berechnungsfensters. Wenn das Berechnungsfenster als n bezeichnet wird, dann das jüngste Der Datenwert im Fenster wird mit n multipliziert, der nächstletzte multipliziert mit n-1, der Wert vor dem multipliziert mit n-2 und so weiter für alle Werte im Fenster. Divide die Summe aller multiplizierten Werte durch Die Summe der Gewichte, um den gewichteten beweglichen Durchschnitt über dieses Fenster zu geben. Legen Sie den gewichteten beweglichen Mittelwert in einer neuen Spalte entsprechend der oben beschriebenen übergeordneten Mittelwertpositionierung ein. Um diese Schritte zu veranschaulichen, betrachten Sie, wenn ein 3-Monats-gewichteter beweglicher Durchschnitt des Umsatzes vorliegt Im Dezember ist unter Verwendung der obigen Tabelle der Verkaufswerte erforderlich. Der Begriff 3-Monats impliziert, dass das Berechnungsfenster 3 ist, daher der gewichtete Moving Average Berechnungsalgorithmus für diesen Fall sollte. Or, wenn ein 3-Monats-gewichteter bewegter Durchschnitt ausgewertet wurde Über die gesamte ursprüngliche Palette von Daten, die Ergebnisse wäre.3-Monat gewichtet Moving Average. Moving Durchschnittliche Prognose. Introduktion Wie Sie vielleicht erraten, wir sind auf der Suche nach einigen der primitivsten Ansätze zur Prognose Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung Zu einigen der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Kalkulationstabellen. 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 mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind alle College-Studenten machen 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 würden Sie für Ihre zweite Test-Score vorauszusagen. Was tun Du denkst, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen. Was denkst du, deine Freunde könnten für deinen nächsten Test-Score voraussagen. Was denkst du, dass deine Eltern für deinen nächsten Test-Score voraussagen können. Unabhängig von all dem Blabbing, den du dir vielleicht machen kannst Freunde und Eltern, sie und dein Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun gehts jetzt an, dass du trotz deiner Selbstförderung zu deinen Freunden dich selbst überschätzst Und die Zahl, die Sie weniger für den zweiten Test studieren können 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 unabhängig von zu entwickeln Ob sie es mit Ihnen teilen werden. Sie können sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts Er wird zu bekommen 73, wenn er Glück hat. Maybe die Eltern werden versuchen, mehr unterstützen und sagen, Nun, so Weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine 85 73 2 79 steigen. Ich weiß es nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern wolltest und den Wiesel über den ganzen Platz wedelnd und wenn du anfingst zu tun Viel mehr studieren könnte man eine höhere score. Both von diesen Schätzungen sind tatsächlich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste ist mit nur Ihre jüngsten Score zu prognostizieren Ihre zukünftige Leistung Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten. Die zweite ist Auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von data. Let s nehmen an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen haben, irgendwie pissed Sie weg und Sie entscheiden, gut auf dem dritten Test für Ihre eigenen Gründe zu tun und eine höhere Punktzahl zu setzen Vor deinen Verbündeten 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 und wie üblich fühlst du die Notwendigkeit, alle in die Vorhersage zu bringen Wie du es bei dem letzten Test machst Nun, hoffentlich sehst du das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen, was du glaubst, ist das genaueste. Whistle Während wir arbeiten Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdet wurde Halbschwester genannt Whistle 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 dar. Der Eintrag für Zelle C6 sollte sein. Jetzt kannst du diese Zellformel nach unten kopieren Zu den anderen Zellen C7 bis C11.Notice, wie der Durchschnitt bewegt sich über die neuesten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden für jede Vorhersage Sie sollten auch bemerken, dass wir don t wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden in machen Um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell Ich habe die Vergangenheit Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Web-Seite verwenden, um Vorhersage Gültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei Periode bewegen Durchschnittliche 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 jüngsten Stücke von historischen Daten für jede Vorhersage verwendet wieder einmal habe ich die Vergangenheit enthalten Vorhersagen für illustrative Zwecke und für spätere Verwendung in der Prognosevalidierung. Einige andere Dinge, die von Bedeutung zu bemerken sind. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose nur die m neuesten Datenwerte verwendet werden, um die Vorhersage Nichts anderes ist notwendig. Für ein M-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Vergangenheit Vorhersagen, bemerken, dass die erste Vorhersage tritt in der Periode 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 entwickeln Die gleitende durchschnittliche Prognose, die flexibler genutzt werden kann Der Code folgt Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden, die Sie in der Prognose verwenden möchten, und das Array von historischen Werten Sie können es speichern, in welcher Arbeitsmappe Sie wollen. Funktion MovingAverage Historische, NumberOfPeriods Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Accumulation 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