이동 평균. 이 예제는 Excel에서 시계열의 이동 평균을 계산하는 방법을 가르쳐줍니다. 이동 평균은 불규칙한 봉우리와 계곡을 부드럽게하여 경향을 쉽게 인식하는 데 사용됩니다 .1 먼저 시간 시리즈를 살펴 보겠습니다 .2 데이터 탭에서 데이터 분석을 클릭하십시오. 데이터 분석 단추를 찾을 수 없습니다. 여기를 클릭하여 분석 도구 추가 기능을로드하십시오 .3 이동 평균을 선택하고 확인을 클릭하십시오 .4 입력 범위 상자를 클릭하고 B2 M2 범위를 선택하십시오. 5 간격 상자를 클릭하고 6.6을 입력합니다. 출력 범위 상자를 클릭하고 셀 B3.8을 선택합니다. 이 값의 그래프를 플롯합니다. 설명 간격을 6으로 설정했기 때문에 이동 평균은 이전 5 개 데이터 포인트의 평균이고 현재 데이터 포인트 결과적으로 최고점과 최저점은 부드럽게됩니다. 그래프는 증가 추세를 보여줍니다. Excel은 이전 데이터 포인트가 충분하지 않기 때문에 처음 5 개 데이터 포인트에 대한 이동 평균을 계산할 수 없습니다 .9 간격 2에 대해 2 - 8 단계를 반복하십시오 및 간격 4. 결론 거리가 클수록 봉우리와 골이 더 매끄럽게됩니다. 간격이 작을수록 이동 평균이 실제 데이터 포인트에 가까워집니다. 이동중인 이동 평균을 계산할 때 평균을 중간 시간에 배치하면 의미가 있습니다. 이전 예 처음 3 시간 기간의 평균을 계산하여 기간 3 다음에 배치했습니다. 평균 기간을 3 기간, 즉 2 기간 옆에 배치 할 수있었습니다. 이것은 홀수 시간 기간 우리가 M 4 일 때 첫 번째 이동 평균을 어디에 놓을 것인가? 이동 평균은 t 2 5, 3 5로 떨어질 것이다. 이 문제를 피하려면 우리는 M 2를 사용하여 MA를 부드럽게한다. 우리는 평활화 된 값을 부드럽게합니다. 우리가 짝수의 용어를 평균화한다면, 평활화 된 값을 부드럽게해야합니다. 다음 표는 M 4. 이동 평균 예측을 사용한 결과를 보여줍니다. 소개 당신이 추측 할 수있는 것처럼 우리는 예고편에 대한 원시적 접근법 그러나 이러한 것들은 스프레드 시트에서 예측을 구현하는 것과 관련된 몇 가지 컴퓨팅 문제에 대한 가치있는 소개 일 것입니다. 이 정에서 우리는 처음부터 시작하여 이동 평균 예측 작업을 시작합니다. 이동 평균 예측 누구나 이동에 익숙합니다 그들이 믿는 지 여부에 관계없이 평균 예측 모든 대학생들은 항상 그 일을합니다. 한 학기 동안 네 번의 시험을 치르는 과정에서 시험 점수를 생각해보십시오. 첫 시험에서 85 점이라고 가정합시다. 당신은 당신의 두번째 시험 점수를 예측합니다. 당신의 선생님이 당신의 다음 시험 성적에 대해 어떻게 예측할 것이라고 생각하십니까. 당신의 친구들이 당신의 다음 시험 점수를 예측할 것이라고 생각합니까? 당신의 부모님이 당신의 다음 시험 점수를 예측할 것이라고 생각합니까? 친구와 부모에게 할 수있는 모든 blabbing에 상관없이, 그들과 선생님은 방금 얻은 85 개의 영역에서 뭔가를 얻을 것을 기대할 가능성이 큽니다. 우리는 이제는 친구들에게 자기 홍보를하고 있음에도 불구하고 자신을 과대 평가하고 두 번째 테스트에서 더 적은 수를 공부하면 73 점을 얻는다고 가정합시다. 이제 모든 일이 걱정스럽고 걱정스럽지 않습니다. 당신이 세 번째 시험을 치를 것으로 예상 할 것입니다. 그들이 당신과 그것을 나눌 지 여부에 관계없이 견적을 개발할 수있는 두 가지 방법이 있습니다. 그들은 스스로에게 말할지도 모릅니다. 이 사람은 항상 그의 영리에 대해 연기를 불고 있습니다. 행운을 빌면 73 세가 되겠지. 부모님은 더 많은지지를 얻으려고 노력할거야. 글쎄, 지금까지 85 점과 73 점을 얻었으니 어쩌면 85 점에 대해 알아봐야 겠어. 73 2 79 모르겠다. 어쩌면 당신이 파티를 열지 않고 족제비를 휘두르지 않았다면 더 많은 공부를하기 시작하면 더 높은 점수를 얻을 수 있습니다. 이 두 견적은 실제로 이동 평균 예측입니다. 최근 점수로 미래의 실적을 예측합니다. 데이터의 한 기간을 사용하는 이동 평균 예측. 두 번째는 또한 이동 평균 예측하지만 데이터의 두 기간을 사용합니다. 당신의 위대한 마음에 파열하는 모든 사람들이 당신을 화나게하고 당신이 잘하기로 결정했다고 가정합시다. 세 번째 시험은 당신 자신의 이유와 당신의 동맹국 앞에서 높은 점수를 둡니다. 당신은 시험을 치르고 당신의 점수는 실제로 89입니다. 자신을 포함한 모든 사람들이 감동했습니다. 이제 이제는 학기의 마지막 시험이 있습니다. 늘 그렇듯이 모든 사람들이 마지막 시험에서 어떻게 할 것인가에 대한 예측을 할 필요가 있음을 느낍니다. 잘하면 당신은 그 패턴을 보게됩니다. 자, 여러분이 그 패턴을 볼 수 있습니다. 어느 것이 가장 정확하다고 생각합니까? 작업 우리는 일하는 동안 호각이라고 불리는 여동생이 시작한 새로운 청소 회사로 돌아갑니다. 스프레드 시트에서 다음 섹션으로 표시된 과거 판매 데이터가 있습니다. 우리는 3 년 이동 평균 예측 셀 C6에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 다른 셀 C7에서 C11까지 복사 할 수 있습니다. 평균이 가장 최근의 기록 데이터에 어떻게 적용되는지는 알지만 각 예측에 대해 가장 최근의 세 기간을 정확하게 사용합니다. 우리가 가장 최근의 예측을 개발하기 위해 과거 기간에 대한 예측을 정말로 할 필요가 없다는 사실을 주목하십시오. 이것은 지수 평활화 모델과는 분명히 다릅니다. 다음 웹 페이지에서 사용할 예정이기 때문에 과거 예측을 포함 시켰습니다. 예측 유효성을 측정하십시오 .2 기간 이동 평균 예측에 대한 유사한 결과를 제시하고자합니다. 셀 C5에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 C6에서 C11까지 다른 셀로 복사 할 수 있습니다. 가장 최근의 히스토리 데이터가 각 예측에 사용됩니다. 다시 예를 들어 예측 유효성 검사에 사용하기 위해 과거 예측을 포함 시켰습니다. m - 기간 이동 평균 예측의 경우 가장 최근의 m 개의 데이터 값만이 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 다른 기간은 필요하지 않습니다. m - 기간 이동 평균 예측의 경우, 과거 예측을 작성할 때 첫 번째 예측이 발생하는 것을 확인하십시오 이 두 문제는 모두 코드를 개발할 때 매우 중요합니다. 이동 평균 함수 개발 이제 더 유연하게 사용할 수있는 이동 평균 예측 코드를 개발해야합니다. 코드는 다음과 같습니다. 예측에서 사용할 기간 수 및 기록 값 배열 원하는 작업 통합 문서에 저장할 수 있습니다. 기능 이동 평균 사용 횟수, NumberOfPeriods Single로 선언 및 초기화 변수 Dim 항목 As Variant Dim 카운터 As Integer Dim Accumulation As 단일 Dim HistoricalSize를 정수로 사용합니다. 변수 초기화 중 카운터 1 누계 0. 기록 배열 크기 HistoricalSize. For 카운터 1 For NumberOfPeriods. 가장 최근에 이전에 관측 된 값 중 적절한 수를 누적합니다. 누적 누적 기록 이력 - 크기 누적 횟수 카운터. 이동중 누적 누적 누적 횟수입니다. 코드가 클래스로 설명됩니다. 계산 결과가 필요한 위치에 표시되도록 스프레드 시트에 함수를 배치하려고합니다. 다음과 같이하십시오.
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