Moving Media Previsione Formula

Spostamento Average. This esempio si insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità picchi e valli di riconoscere facilmente trends.1 In primo luogo, lasciare che s un'occhiata al nostro tempo serie.2 nella scheda dati, fare clic su dati Analysis. Note può t trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare gli strumenti di analisi aggiuntivo in.3 selezionare media mobile e fare clic su OK.4 Fate clic nella casella intervallo di input e selezionare l'M2 gamma B2. 5 Fare clic nella casella intervallo e digitare 6.6 Fare clic nella casella intervallo di output e selezionare B3.8 cellulare Tracciare la curva di questi values. Explanation perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto dati corrente Come risultato, i picchi e le valli si distendono il grafico mostra una tendenza in aumento di Excel non è in grado di calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza precedente Ripetere i dati points.9 passi da 2 a 8 per intervallo di 2 e l'intervallo 4.Conclusione più grande è l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono il più piccolo l'intervallo, più le medie mobili sono per i dati effettivi points. Moving media Forecasting. Introduction Come si può intuire che stiamo guardando un po ' degli approcci più primitive alle previsioni, ma si spera questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni in spreadsheets. In questa linea continueremo avviando all'inizio e iniziare a lavorare con media mobile forecasts. Moving media previsioni Tutti conoscono con lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando ad avere quattro prove durante il semestre sia s supporre che hai un 85 su il vostro primo test. What farebbe a prevedere per il secondo score. What prova pensi che il tuo insegnante di prevedere per il prossimo test score. What pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il vostro prossimo score. What prova pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo test score. Regardless di tutti i blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 appena got. Well, ora diamo per scontato che s a dispetto della vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e in modo da ottenere un 73.Now quali sono tutte interessato e indifferente che va ad anticipare avrete sul vostro terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con you. They può dire a se stessi, questo ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza si sta andando per ottenere un altro 73 se lui s fortunato. maybe i genitori cercano di essere più solidali e dire: Bene, finora si ve ottenuto un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa un 85 73 2 79 Non so, forse se l'avete fatto meno festa e weren t scuotendo la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. Both di queste stime sono in realtà muovendo forecasts. The media prima sta utilizzando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future Questo si chiama una previsione media mobile utilizzando uno periodo di data. The secondo è anche una previsione media mobile ma con due periodi di data. Let s per scontato che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di non bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte ai vostri alleati si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressed. So ora avete la prova finale del semestre fino a venire e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come si ll fa su l'ultimo test Bene, speriamo che si vede il pattern. Now, si spera si può vedere il modello che credi sia la più accurata. fischio mentre lavoriamo Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle While We lavoro che avete alcuni dati di vendita del passato rappresentati dalla sezione seguente da un foglio di calcolo per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. la voce per cella C6 dovrebbe be. Now è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7 C11.Notice come si muove il media nel corso degli ultimi dati storici ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione si dovrebbe anche notiamo che don t veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale io ho incluso le previsioni passate, perché li useremo nella pagina web successiva per misurare previsione validity. Now voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento di entrata media forecast. The per cella C5 due dovrebbe be. Now è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6 C11.Notice come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione Ancora una volta ho incluso le previsioni passate a scopo illustrativo e per un uso successivo in previsione validation. Some altre cose che sono importanti per notice. For un m-periodo in movimento previsione media solo il m più i valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione non altro è necessary. For un m-periodo in movimento previsione media, quando fare previsioni precedenti, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1.Both di questi temi sarà molto significativo quando sviluppiamo la nostra code. Developing il Moving Average funzione Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile il codice segue Notare che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice di valori storici è possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro si want. Function media mobile storico, NumberOfPeriods singola Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As single Dim HistoricalSize As Integer. variabili Inizializzazione contatore 1 Accumulo 0. Determinare la dimensione della matrice storica HistoricalSize. For contatore 1 Per NumberOfPeriods. Accumulare il numero appropriato di più recenti precedentemente osservati values. Accumulation accumulazione storica HistoricalSize - NumberOfPeriods codice Counter. MovingAverage accumulo NumberOfPeriods. The saranno spiegati in classe si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come il following. In pratica la media mobile fornirà una buona stima della media della serie tempo se la media è costante o lentamente cambiando nel caso di una media costante, il più grande valore di m darà la migliore stima del sottostante significare un periodo di osservazione più lungo sarà mediare gli effetti di variability. The scopo di fornire una più piccola m è quello di permettere la previsione di rispondere ad un cambiamento nel processo sottostante per illustrare, proponiamo un insieme di dati che incorpora cambiamenti nel medio sottostante la serie temporale la figura riporta le serie utilizzato per l'illustrazione insieme con la domanda media da cui la serie è stata generata la media inizia come una costante a 10 a partire da tempo 21, aumenta di una unità in ciascun periodo fino a raggiungere il valore di 20 al momento 30 allora diventa costante nuovamente i dati viene simulato aggiungendo alla media, un rumore casuale da una distribuzione normale con lo zero media e deviazione standard 3 I risultati della simulazione sono arrotondati alla tabella integer. The vicina mostra il simulato osservazioni utilizzate per l'esempio Quando usiamo il tavolo, dobbiamo ricordare che in un dato momento, solo i dati passati sono known. The stime del parametro del modello, per tre diversi valori di m sono mostrati insieme con la media del tempo serie in figura la figura mostra la stima media mobile della media in ogni tempo e non le previsioni le previsioni avrebbero spostare le curve di media mobile a destra di periods. One conclusione è immediatamente evidente dalla figura per tutte e tre le stime del movimento ritardi medi dietro il trend lineare, con il ritardo aumenta con m il ritardo è la distanza tra il modello e la stima nella dimensione tempo a causa del ritardo, la media mobile sottovaluta le osservazioni come la media è in aumento la polarizzazione dello stimatore è la differenza in un momento specifico nel valore medio del modello e il valore medio previsto dalla media mobile la polarizzazione quando la media è in aumento è negativo per una media diminuire, la polarizzazione è positivo il ritardo nel tempo e la distorsione introdotta nel stima sono funzioni di m maggiore è il valore di m maggiore è la grandezza di lag e bias. For una serie continua crescita con tendenza a valori di ritardo e distorsione dello stimatore della media è riportata nelle equazioni below. The esempio curve non corrispondono queste equazioni, perché il modello di esempio, non è in continuo aumento, piuttosto che inizia come una costante, modifiche a una tendenza e poi diventa costante di nuovo anche le curve di esempio sono influenzati dal rumore cittadino. L'Hotel spostando previsione media di periodi nel futuro è rappresentato spostando le curve a destra l'aumento lag e pregiudizi proporzionalmente le equazioni di seguito indicano il ritardo e la polarizzazione di un periodi di previsione nel futuro rispetto ai parametri del modello Ancora una volta, queste formule sono per una serie storica con un trend lineare costante. non dovremmo essere sorpresi da questo risultato lo stimatore media mobile si basa sul presupposto di una media costante, e l'esempio ha un andamento lineare nel mezzo durante una parte del periodo di studio Da serie tempo reale raramente esattamente rispettare le ipotesi di qualsiasi modello, dobbiamo essere preparati per tale results. We può anche concludere dalla figura che la variabilità del rumore ha il più grande effetto per i più piccoli m la stima è molto più volatile per la media mobile 5 rispetto alla media mobile di 20 noi hanno i desideri contrastanti per aumentare m per ridurre l'effetto della variabilità dovuta al rumore, e di diminuire m per rendere la previsione più sensibile alle variazioni mean. The errore è la differenza tra i dati reali e il valore previsto Se la serie temporale è veramente un valore costante il valore atteso dell'errore è zero e la varianza dell'errore è costituito da un termine che è una funzione di e un secondo termine che è la varianza del rumore cittadino. L'Hotel primo termine è la varianza della media stimata con un campione di m osservazioni, assumendo i dati provengono da una popolazione con una costante significa Questo termine viene minimizzato rendendo m più grande possibile un'ampia m rende la previsione risponde ad un cambiamento nelle serie temporali sottostante per rendere la previsione reattivo ai cambiamenti, vogliamo m più piccolo possibile 1, ma questo aumenta la previsione Pratica errore di varianza richiede un value. Forecasting intermedio con Excel. The previsione aggiuntivo implementa le formule media mobile l'esempio seguente mostra l'analisi fornita dal add - in per i dati campione nella colonna B le prime 10 osservazioni sono indicizzati -9 a 0 Rispetto alla precedente tabella, gli indici di periodo sono spostati da -10.The primi dieci osservazioni fornire i valori di avvio per la stima e vengono utilizzati per calcolare la media mobile per il periodo 0 MA 10 colonna C mostra le medie mobili calcolate la media mobile parametro m è nella cella C3 ribalta 1 colonna D mostra una previsione per un periodo nel futuro l'intervallo di previsione è in cella D3 Quando l'intervallo di previsione è cambiato in un numero maggiore i numeri nella colonna Fore sono spostati down. The Err 1 colonna e mostra la differenza tra l'osservazione e la previsione per esempio, l'osservazione in tempo 1 è 6 il valore previsto fatta dalla media mobile al tempo 0 è 11 1 L'errore è quindi -5 1 La deviazione standard e media MAD media deviazione sono calcolati, rispettivamente, nelle celle E6 ed E7.