Przeprowadzka Średnia. Ten przykład uczy, jak obliczyć średnią ruchową serii czasowej w programie Excel Średnia średnica ruchoma służy do wygładzania szczytów i dolin niezgodności w celu łatwego rozpoznania trendów.1 Po pierwsze, spójrzmy na nasz szereg czasowy.2 Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Należy nacisnąć przycisk Analiza danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak.3 Wybierz Średnia ruchoma i kliknij przycisk OK.4 Kliknij pole Zakres wejściowy i wybierz zakres B2 M2. 5 Kliknij w polu Interwał i wpisz 6.6 Kliknij w polu Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3.8 Wykres wykresu tych wartości. Instrukcja, ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżący punkt danych W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone Wykres pokazuje tendencję wzrostową Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych.9 Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Konkluzja La rger odstępu, im więcej szczytów i dolin są wygładzone Im krótszy odstęp, im przybliżone są średnie ruchome są rzeczywistymi punktami danych. Jest to średnia ruchoma. Pierwsza średnia ruchoma wynosi 4310, czyli wartość pierwszego obserwacja W analizie szeregów czasowych nie jest obliczany pierwszy numer w serii średniej ruchomej jest to wartość brakująca Następna średnia ruchoma jest średnią z dwóch pierwszych obserwacji, 4310 4400 2 4355 Trzecia średnia ruchoma jest średnią obserwacji 2 i 3, 4400 4000 2 4200, itd. Jeśli chcesz użyć średniej ruchomej o długości 3, zamiast dwóch będą używane dwie wartości. Copyright 2017 Minitab Inc Wszystkie prawa zastrzeżone. Korzystając z tej witryny zgadzasz się na korzystanie z plików cookie dla analityka i spersonalizowana treść Czytaj naszą politykę. Sprzątanie danych usuwa przypadkową odmianę i pokazuje trendy i składniki cykliczne. Niezwykłe w gromadzeniu danych z czasem jest pewna forma losowej odmian Istnieją metody zmniejszania anulowania efekt z powodu losowej zmienności Często stosowana technika w przemyśle jest wygładzająca Ta technika, jeśli jest właściwie stosowana, ujawnia bardziej wyraźny trend, elementy sezonowe i cykliczne. Istnieją dwie różne grupy metod wygładzania. Metody uśredniania. Metody wygładzania. Biorąc średnie dane to najprostszy sposób na wygładzenie danych. Najpierw zbadamy niektóre uśrednione metody, takie jak zwykła średnia wszystkich poprzednich danych. Kierownik magazynu chce wiedzieć, ile typowy dostawca dostarcza w jednostkach 1000 dolarów próbka 12 dostawców, losowo, uzyskując następujące wyniki. Crednia średnia lub średnia danych 10 Kierownik decyduje się na użycie tego jako preliminarza wydatków typowego dostawcy. Czy to jest dobre czy złe oszacowanie. sposób oszacowania, jak dobry jest model. Będziemy obliczać średnie kwadratowy błąd. Błąd prawdziwej kwoty wydanej minus szacowana kwota. Komplet błąd jest błędem powyżej, kwadrat. SSE jest sumą kwadratowe błędy. MSE jest średnią z kwadratów error. MSE wyniki na przykład. The wyniki są błędów i squared Errors. The szacunkowy 10. Pytanie pojawia się możemy użyć średni do prognozy dochodów, jeśli podejrzewamy tendencji Spójrz na poniższy wykres pokazuje wyraźnie, że nie powinniśmy tego robić. W ujęciu wagi wszystkie poprzednie obserwacje są równe. Podsumowując, stwierdzamy, że. Proste średnie lub średnie ze wszystkich obserwacji jest tylko użytecznym oszacowaniem prognozowania, gdy nie ma trendów trendy, wykorzystaj różne szacunki, które uwzględniają trend. Średnia waży wszystkie poprzednie obserwacje równe na przykład średnia z wartości 3, 4, 5 to 4 Oczywiście wiemy, że średnia jest obliczana przez dodanie wszystkich wartości i dzielenie sumy przez liczbę wartości Innym sposobem obliczania średniej jest dodanie każdej wartości podzielonej przez liczbę wartości, lub. 3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4. Mnożnik 1 3 nazywa się wagą Ogólnie. bar frac suma lewa frak prawica x1 lewa frak prawa x2,, lewa prawa frak prawo xn. Prawe lewe prawo jest ciężarkami i oczywiście sumuje się do 1.
No comments:
Post a Comment