بسيط الحركة من المتوسط التنبؤ - اكسل

متحرك متوسط ​​التنبؤ التنبؤ. كما قد تخمن أننا نبحث في بعض من أكثر الأساليب بدائية للتنبؤ. ولكن نأمل أن تكون هذه مقدمة مفيدة على الأقل لبعض قضايا الحوسبة المتعلقة بتنفيذ التنبؤات في جداول البيانات. في هذا السياق سوف نستمر من خلال البدء في البداية والبدء في العمل مع توقعات المتوسط ​​المتحرك. نقل متوسط ​​التوقعات. الجميع على دراية بتحرك توقعات المتوسط ​​بغض النظر عما إذا كانوا يعتقدون أنهم. جميع طلاب الجامعات القيام بها في كل وقت. فكر في درجاتك االختبارية في الدورة التي ستحصل فيها على أربعة اختبارات خالل الفصل الدراسي. لنفترض أنك حصلت على 85 في الاختبار الأول. ما الذي يمكن أن تتنبأ به لنتيجة الاختبار الثانية ما رأيك بأن معلمك سوف يتنبأ بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في أن أصدقائك قد يتنبأون بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في توقع والديك لنتيجة الاختبار التالية بغض النظر عن كل بلابينغ كنت قد تفعل لأصدقائك وأولياء الأمور، هم ومعلمك من المرجح جدا أن نتوقع منك الحصول على شيء في مجال 85 كنت حصلت للتو. حسنا، الآن دعونا نفترض أنه على الرغم من الترويج الذاتي الخاص بك إلى أصدقائك، وكنت أكثر من تقدير نفسك والشكل يمكنك دراسة أقل للاختبار الثاني وحتى تحصل على 73. الآن ما هي جميع المعنيين وغير مدرك الذهاب إلى توقع أن تحصل على الاختبار الثالث هناك اثنين من المرجح جدا النهج بالنسبة لهم لوضع تقدير بغض النظر عما إذا كانوا سوف تقاسمها معك. قد يقولون لأنفسهم، هذا الرجل هو دائما تهب الدخان حول ذكائه. هيس الذهاب للحصول على آخر 73 إذا هيس محظوظا. ربما كان الوالدان يحاولان أن يكونا أكثر داعما ويقولان: كوتيل، حتى الآن حصلت على 85 و 73، لذلك ربما يجب أن تحصل على حوالي (85 73) 2 79. أنا لا أعرف، ربما لو كنت أقل من الحفلات و ويرنت يهزان في كل مكان في جميع أنحاء المكان، وإذا كنت بدأت تفعل الكثير من الدراسة يمكنك الحصول على أعلى score. quot كل من هذه التقديرات تتحرك في الواقع متوسط ​​التوقعات. الأول يستخدم فقط أحدث درجاتك للتنبؤ بأدائك المستقبلي. وهذا ما يطلق عليه توقعات المتوسط ​​المتحرك باستخدام فترة واحدة من البيانات. والثاني هو أيضا متوسط ​​التوقعات المتحركة ولكن باستخدام فترتين من البيانات. دعونا نفترض أن كل هؤلاء الناس خرق على العقل العظيم لديك نوع من سكران قبالة لكم وتقرر أن تفعل بشكل جيد على الاختبار الثالث لأسباب خاصة بك ووضع درجة أعلى أمام كوتاليسكوت الخاص بك. كنت تأخذ الاختبار ودرجاتك هو في الواقع 89 الجميع، بما في ذلك نفسك، وأعجب. حتى الآن لديك الاختبار النهائي للفصل الدراسي القادمة وكالمعتاد كنت تشعر بالحاجة إلى غواد الجميع في جعل توقعاتهم حول كيف ستفعل على الاختبار الأخير. حسنا، نأمل أن ترى هذا النمط. الآن، ونأمل أن تتمكن من رؤية هذا النمط. ما الذي تعتقده هو صافرة الأكثر دقة بينما نعمل. الآن نعود إلى شركة التنظيف الجديدة التي بدأتها شقيقة نصف استدارة دعا صافرة بينما نعمل. لديك بعض بيانات المبيعات السابقة التي يمثلها القسم التالي من جدول بيانات. نعرض البيانات لأول مرة لتوقعات المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاث سنوات. يجب أن يكون إدخال الخلية C6 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C7 إلى C11. لاحظ كيف يتحرك المتوسط ​​على أحدث البيانات التاريخية ولكنه يستخدم بالضبط ثلاث فترات أحدث متاحة لكل تنبؤ. يجب أن تلاحظ أيضا أننا لسنا بحاجة حقا لجعل التنبؤات للفترات الماضية من أجل تطوير أحدث توقعاتنا. وهذا يختلف بالتأكيد عن نموذج التجانس الأسي. وشملت إيف التنبؤات كوتاباستكوت لأننا سوف استخدامها في صفحة الويب التالية لقياس صحة التنبؤ. الآن أريد أن أعرض النتائج المماثلة لمتوسطين توقعات المتوسط ​​المتحرك. يجب أن يكون إدخال الخلية C5 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C6 إلى C11. لاحظ كيف الآن فقط اثنين من أحدث القطع من البيانات التاريخية تستخدم لكل التنبؤ. مرة أخرى لقد قمت بتضمين التنبؤات اقتباسا لأغراض التوضيح واستخدامها لاحقا في التحقق من صحة التوقعات. بعض الأمور الأخرى التي من الأهمية أن تلاحظ. وبالنسبة للمتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، لا يتوقع إلا أن تستخدم معظم قيم المعطيات الأخيرة لجعل التنبؤ. لا شيء آخر ضروري. وبالنسبة للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، عند التنبؤ بالتنبؤات، لاحظ أن التنبؤ الأول يحدث في الفترة m 1. وستكون هاتان المسألتان مهمتين جدا عند تطوير الشفرة. تطوير المتوسط ​​المتحرك المتحرك. الآن نحن بحاجة إلى تطوير رمز لتوقعات المتوسط ​​المتحرك التي يمكن استخدامها أكثر مرونة. تتبع التعليمات البرمجية. لاحظ أن المدخلات هي لعدد الفترات التي تريد استخدامها في التوقعات ومصفوفة القيم التاريخية. يمكنك تخزينه في أي المصنف الذي تريده. وظيفة موفينغافيراج (تاريخي، نومبروفريودس) كما واحد إعلان وتهيئة المتغيرات ديم البند كما متغير عداد خافت كما عدد صحيح تراكم خافت كما أحادي ديم تاريخي الحجم كما عدد صحيح تهيئة المتغيرات عداد 1 تراكم 0 تحديد حجم الصفيف التاريخي تاريخ سيز التاريخية. الكونت كونتر 1 إلى نومبروفريودس تجميع العدد المناسب من أحدث القيم التي تمت ملاحظتها سابقا تراكم تراكم تاريخي (تاريخي - عدد نومبريوفريودس عداد) موفينغافيراج تراكوم نومبروفريودس سيتم شرح التعليمات البرمجية في الصف. تريد وضع الدالة على جدول البيانات بحيث تظهر نتيجة الحساب حيث تريد ما يلي. كيفية حساب المتوسطات المتحركة في إكسيل إكسيل تحليل البيانات للدمى، الطبعة الثانية يوفر الأمر تحليل البيانات أداة لحساب التحرك و المتوسطات الملساء أضعافا مضاعفة في إكسيل. لنفترض، من أجل التوضيح، أن you8217ve جمع المعلومات درجة الحرارة اليومية. تريد حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أيام 8212 متوسط ​​الأيام الثلاثة الأخيرة 8212 كجزء من بعض التنبؤات الجوية البسيطة. لحساب المتوسطات المتحركة لمجموعة البيانات هذه، اتبع الخطوات التالية. لحساب متوسط ​​متحرك، انقر أولا فوق الزر أمر تحليل البيانات 8217s تحليل البيانات. عندما يعرض إكسيل مربع الحوار تحليل البيانات، حدد العنصر المتوسط ​​المتحرك من القائمة ثم انقر فوق موافق. يعرض إكسيل مربع الحوار المتوسط ​​المتحرك. حدد البيانات التي تريد استخدامها لحساب المتوسط ​​المتحرك. انقر في مربع النص "نطاق الإدخال" في مربع الحوار "المتوسط ​​المتحرك". ثم تحديد نطاق الإدخال، إما عن طريق كتابة عنوان مجموعة أوراق العمل أو باستخدام الماوس لتحديد نطاق ورقة العمل. يجب أن يستخدم مرجع النطاق الخاص بك عناوين الخلايا المطلقة. عنوان الخلية المطلق يسبق حرف العمود ورقم الصف مع علامات، كما هو الحال في A1: A10. إذا كانت الخلية الأولى في نطاق الإدخال تتضمن تسمية نص لتحديد بياناتك أو وصفها، فحدد خانة الاختيار التصنيفات في الصف الأول. في مربع النص الفاصل الزمني، أخبر إكسيل كم عدد القيم المطلوب تضمينها في حساب المتوسط ​​المتحرك. يمكنك حساب المتوسط ​​المتحرك باستخدام أي عدد من القيم. بشكل افتراضي، يستخدم إكسيل القيم الثلاث الأخيرة لحساب المتوسط ​​المتحرك. لتحديد أنه سيتم استخدام بعض القيم الأخرى لحساب المتوسط ​​المتحرك، أدخل هذه القيمة في مربع النص الفاصل الزمني. أخبر إكسيل أين تضع بيانات المتوسط ​​المتحرك. استخدم مربع النص نطاق الإخراج لتحديد نطاق ورقة العمل الذي تريد وضع بيانات المتوسط ​​المتحرك. في مثال ورقة العمل، تم وضع بيانات المتوسط ​​المتحرك في نطاق ورقة العمل B2: B10. (اختياري) حدد ما إذا كنت تريد مخططا. إذا كنت تريد مخططا يقوم بتخطيط معلومات المتوسط ​​المتحرك، حدد خانة الاختيار مخطط الإخراج. (اختياري) حدد ما إذا كنت تريد معلومات الخطأ القياسية المحسوبة. إذا كنت ترغب في حساب أخطاء قياسية للبيانات، حدد خانة الاختيار "أخطاء قياسية". يضع إكسيل قيم خطأ قياسية بجوار قيم المتوسط ​​المتحرك. (يتم نقل معلومات الخطأ القياسية إلى C2: C10.) بعد الانتهاء من تحديد معلومات المتوسط ​​المتحرك التي تريد حسابها والمكان الذي تريد وضعه، انقر فوق موافق. يحسب إكسيل معلومات المتوسط ​​المتحرك. ملاحظة: إذا كان لدى إكسيل 8217t معلومات كافية لحساب متوسط ​​متحرك لخطأ قياسي، فإنه يضع رسالة الخطأ في الخلية. يمكنك مشاهدة العديد من الخلايا التي تعرض رسالة الخطأ هذه كملف متحرك. Simple باستخدام نموذج متوسط ​​متحرك بسيط. فإننا نتوقع القيمة (القيم) التالية في سلسلة زمنية استنادا إلى متوسط ​​عدد محدد محدد م من القيم السابقة. وهكذا، بالنسبة لكل i غ m مثال 1. احسب القيم المتوقعة للسلاسل الزمنية المبينة في النطاق B4: B18 من الشكل 1 باستعمال متوسط ​​متحرك بسيط مع m 3. الشكل 1 المتوسط ​​المتحرك البسيط للتنبؤ لإنتاج القيم على الجانب الأيسر من الشكل 1، أدخل الصيغ أفيراج (C4 : C6) و عبس (B7-C7) و (B7-C7) 2 في الخلايا C7 و D7 و E7 على التوالي، ثم تسليط الضوء على نطاق C7: E18 واضغط على كترل-D. ثم يتم حساب قيم مي (الخلية D21) و مس (الخلية E21) باستخدام الصيغ أفيراج (D4: D18) و أفيراج (E4: E18)، على التوالي. بدلا من ذلك، يمكن حساب هذه القيم باستخدام الصيغ نحن تسليط الضوء التالي مجموعة B3: C18 وحدد إدراج غ تشارتسلين لإنشاء المخطط على الجانب الأيمن من الشكل 1. لاحظ أن الرسم البياني للقيم المتوقعة (قبل باللون الأحمر) ينعم مخطط القيم y (باللون الأزرق). وكلما ارتفعت قيمة m، كلما زادت درجة التمهيد. لاحظ أنه يمكننا توقع القيمة التالية في السلسلة الزمنية (الخلية C19) ك 74.33، باستخدام الصيغة أفيراج (B16: B18). أداة تحليل بيانات إكسيل. يوفر إكسيل أداة تحليل بيانات المتوسط ​​المتحرك لتبسيط الحسابات الموضحة أعلاه. لاستخدام هذه الأداة للمثال 1، حدد تحليل داتا غ أناليسيسداتا واختر متوسط ​​الانتقال من القائمة التي تظهر. ملء مربع الحوار الذي يظهر كما هو مبين في الشكل 2. الشكل 2 متحرك متوسط ​​مربع الحوار يظهر الإخراج في العمودين D و E من الشكل 3 جنبا إلى جنب مع الرسم البياني. الشكل 3 تحليل متوسط ​​تحليل البيانات في هذا الإصدار من النموذج، يتم تحويل التوقعات إلى اليسار بوحدة واحدة. في الواقع، يقارن الرسم البياني y i مع i 1. ويلاحظ أن التنبؤ بالفترات الزمنية m 1 الأولى هو نا. يضيف هذا النموذج أيضا خطأ قياسي يمكن حسابه بإدخال الصيغة سكرت (S6XMY2 (B6: B8، P6: P8) 3) في الخلية Q8، قم بتمييز النطاق Q8: Q18 واضغط على كترل-D. لاحظ أن القيم للفترات الزمنية 2 م 2 الأولى هي نا. النهج الأصلي لديه القيم المتوقعة متخلفة عن القيم الأصلية. نهج إكسيل يصحح هذا إلى حد ما (على حساب عدم القدرة على التنبؤ مباشرة قيمة i 16). لاحظ أيضا أنه إذا لم يتم ملء الحقل الفواصل في الشكل 2 في، فإنه الافتراضي إلى 3. ريال مدريد إحصاءات أداة تحليل البيانات. كما توفر حزمة الموارد الإحصائية الحقيقية أداة تحليل البيانات المتوسطات المتحركة البسيطة. الشكل 4 مربع الحوار "سلسلة الوقت" انقر فوق الخيار "طرق التنبؤ الأساسية" من القائمة ثم قم بملء مربع الحوار الذي يظهر كما هو مبين في الشكل 5 (قيم الفواصل الزمنية للمواسم والتوقعات هي القيم الافتراضية). الشكل 5 مربع حوار التنبؤ عند النقر فوق الزر موافق، سيظهر الإخراج الموضح في الشكل 6. الشكل 6 تحليل البيانات المتوسطة المتحركة البسيطة القيمة في الخلية F21 هي التنبؤات في الوقت 16. لاحظ أنه يمكنك اختياريا حذف قيم الوقت من الدخل (بمعنى إدراج B3 فقط: B18 في نطاق الإدخال في الشكل 5). وفي هذه الحالة، سيحتوي الناتج على عمودين فقط (أي لن يظهر العمود t في الشكل 6). ألفا، بيتا، غاما، من الفصول. من مجالات التنبؤ والأوزان المدى في الشكل 5 لا تستخدم لمتوسطات متحركة بسيطة.