Friday 22 September 2017

Glidande Medelvärde In Time Serieanalys


Flyttande medelvärde. Detta exempel lär dig hur man beräknar det glidande medlet av en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att släpa ut oregelbundenheter toppar och dalar för att enkelt kunna känna igen trenderna. 1 Först, låt oss ta en titt på vår tidsserie.2 På Datafliken klickar du på Data Analysis. Note kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Add-in Analysis ToolPak.3 Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK.4 Klicka på rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2 M2. 5 Klicka i rutan Intervall och skriv 6.6 Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3.8 Skriv ett diagram över dessa värden. Planering eftersom vi anger intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och Den aktuella datapunkten Som ett resultat utjämnas toppar och dalar Grafen visar en ökande trend Excel kan inte beräkna det glidande medlet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter.9 Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 Och intervall 4.Konklusion Den la Rger intervallet desto mer topparna och dalarna utjämnas Ju mindre intervall desto närmare rörliga medelvärden är till de faktiska datapunkterna. Vad är ett rörligt medelvärde. Det första glidande medlet är 4310, vilket är värdet av det första Observation I tidsserieanalys beräknas det första numret i den glidande genomsnittsserien inte beräknas det är ett saknat värde Nästa glidande medelvärde är medelvärdet av de två första observationerna, 4310 4400 2 4355 Det tredje glidande medlet är genomsnittet av observation 2 och 3, 4400 4000 2 4200 osv. Om du vill använda ett glidande medelvärde av längd 3, är tre värden medelvärda i stället för two. Copyright 2016 Minitab Inc Alla rättigheter reserverade. Med hjälp av denna webbplats godkänner du användningen av cookies för Analytics och personligt innehåll Läs vår policy. Smoothing data tar bort slumpmässig variation och visar trender och cykliska komponenter. Innehåll i insamlingen av data som tagits över tiden är någon form av slumpmässig variation. Det finns metoder för att minska avbrytandet. Effekten på grund av slumpmässig variation En ofta använd teknik inom industrin är utjämning Denna teknik, när den tillämpas korrekt, avslöjar tydligare den underliggande trenden, säsongsmässiga och cykliska komponenter. Det finns två olika grupper av utjämningsmetoder. Beräkningsmetoder. Exponentialutjämningsmetoder. Medeltal är det enklaste sättet att släta data. Vi ska först undersöka några medelvärden, till exempel det enkla genomsnittet av alla tidigare data. En förvaltare av ett lager vill veta hur mycket en typisk leverantör levererar i 1000 dollar enheter. Hon tar en Urval av 12 leverantörer slumpmässigt och erhåller följande resultat. Beräknat medelvärde eller medelvärde av data 10 Chefen bestämmer sig för att använda detta som uppskattning av utgifter för en typisk leverantör. Detta är en bra eller dålig uppskattning. Ett kvadratfel är Ett sätt att bedöma hur bra en modell är. Vi ska beräkna det genomsnittliga kvadratfelet. Felvärdet använts minus det uppskattade beloppet. Felet kvadrerat är felet ovan, kvadrerat. SSE är summan av De kvadrerade fel. MSE är medelvärdet av de kvadratiska felen. MSE-resultat till exempel. Resultaten är fel och kvadraterade fel. Uppskattningen 10. Frågan uppstår kan vi använda medelvärdet att förutse inkomst om vi misstänker en trend. En titt på Diagrammet nedan visar tydligt att vi inte borde göra detta. Enhet väger alla tidigare observationer lika. Sammanfattningsvis anger vi att. Det enkla genomsnittet eller medelvärdet av alla tidigare observationer är endast en användbar uppskattning för prognoser när det inte finns några trender. Om det finns Trender, använd olika uppskattningar som tar hänsyn till trenden. Medelvärdet väger alla tidigare observationer lika. Till exempel är medelvärdet av värdena 3, 4, 5 4. Vi vet självklart att ett medelvärde beräknas genom att lägga till alla värden Och dividera summan med antalet värden Ett annat sätt att beräkna medelvärdet är att lägga till varje värde dividerat med antalet värden eller.3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4. Multiplikatorn 1 3 kallas vikten I allmänhet. Bar frac summa vänster frac höger x1 vänster frac höger x2,, vänster frac höger xn. Vänster frac höger är vikterna och naturligtvis summerar de till 1.

No comments:

Post a Comment